Sztuczne sieci neuronowe i teledetekcja w ocenie porażenia pszenicy jarej fuzariozą kłosów

Abstract

Celem prac badawczych było wykorzystanie teledetekcji oraz sztucznych sieci neuronowych w ocenie pszenicy jarej pod względem reakcji na fuzariozę kłosów wywoływaną przez grzyby z rodzaju Fusarium spp. Prace badawcze wykonano na roślinach 4 odmian pszenicy jarej. Były to: KWS Torridon i Izera – o wyższej odporności, Radocha i Nawra – o odporności niższej na ww. patogena. Wykonano zdjęcia zdrowych oraz porażonych kłosów wszystkich odmian, które następnie przetworzono przy użyciu programu Crops Vegetation Control Lab (CVC Lab.). Na podstawie uzyskanych obrazów utworzono ich reprezentacje w postaci sieci neuronowych Growing Neural Gas (GNG). W wyniku analizy zdjęć uzyskano 240 wzorców, z których wybrano po 6 bazowych wzorców choroby dla każdej odmiany. Następnie dokonano porównania próbek porażonych kłosów danej odmiany z bazowymi wzorcami chorobowymi tej samej odmiany pszenicy. W wyniku porównania wzorców roślin zdrowych i porażonych ze zdjęciami poletek roślin zdrowych i porażonych uzyskano zróżnicowanie wartości liczbowych dającej podstawę do konstrukcji mapy zdrowotności plantacji pszenicy z wyszczególnieniem ognisk choroby.