A Hybrid Approch Tomato Diseases Detection At Early Stage

 In traditional farming practice, skilled people are hired to manually examine the land and detect the presence of diseases through visual inspection, but the visual inspection method is ineffective. High accuracy of disease detection is one of the most important factors in crop production and reducing crop losses. Meanwhile, the evolution of deep convolutional neural networks for image classification has rapidly improved the accuracy of object detection, classification and system recognition. Previous tomato detection methods based on faster region convolutional neural network (RCNN) are less efficient in terms of accuracy. Researchers have used many methods to detect tomato leaf diseases, but their accuracy is not optimal. This study presents a Faster RCNN-based deep learning model for the detection of three tomato leaf diseases (late blight, mosaic virus, and leaf septoria). The methodology presented in this paper consists of four main steps. The first step is pre-processing. At the second stage, segmentation was done using fuzzy C Means. In the third step, feature extraction was performed with ResNet 50. In the fourth step, classification was performed with Faster RCNN to detect tomato leaf diseases. Two evaluation parameters precision and accuracy are used to compare the proposed model with other existing approaches. The proposed model has the highest accuracy of 98.6% in detecting tomato leaf diseases. In addition, the work can be extended to train the model for other types of tomato diseases, such as leaf mold, spider mites, as well as to detect diseases of other crops, such as potatoes, peanuts, etc

Procedure per il rilevamento delle piante infestanti a partire da immagini acquisite da drone

Nei sistemi agricoli, le piante infestanti sono un fattore limitante per le colture agricole, poiché competono per diverse risorse tra cui radiazione solare, spazio, acqua e sostanza nutritive, causando notevoli perdite economiche tutt’altro che trascurabili. Dunque, una corretta gestione delle specie vegetali infestanti è alla base di un’agricoltura economicamente sostenibile. Negli ultimi anni sono stati sviluppati dei sensori (RGB, multispettrali, iperspettrali, termici) di dimensioni tali da poter essere alloggiati anche sui droni in modo da poter monitorare i campi coltivati da altezze diverse. Questo progresso tecnico costituisce uno dei pilastri indispensabile allo sviluppo di tecniche di agricoltura di precisione, in grado di fornire all’agricoltore informazioni preziose sullo stato del terreno e sullo sviluppo delle colture. La ricerca e la messa a punto di nuovi metodi di elaborazione dei dati hanno consentito inoltre di estrarre il maggior numero possibile di informazioni dai dati telerilevati permettendo all’agricoltore di pianificare interventi specifici al giusto momento e di ridurre significativamente la quantità degli input utilizzati, in particolare modo diserbanti, risorse idriche e fertilizzanti. Nell’ambito del rilevamento e del controllo delle specie vegetali infestanti, i droni sono in grado di produrre immagini digitali degli appezzamenti coltivati che possono essere trasformate, mediante l’applicazione di opportuni algoritmi, in mappe di intensità di infestazione, di prescrizione, di guida all’esecuzione di trattamenti erbicidi sito-specifici. Negli ultimi anni, le tecnologie informatiche abbinate ai sistemi di visione artificiale, ossia dispositivi e tecniche in grado di acquisire e rielaborare immagini per ottenere informazioni, hanno permesso di rilevare in maniera accurata sia le colture di interesse che le specie vegetali infestanti, ricavando informazioni importanti per una gestione sito-specifica delle malerbe. In questo studio, le immagini digitali, ottenute tramite droni, sono state pre-elaborate ed annotate. Partendo da tale strato informativo si è proceduto all’implementazione un’attività di training basata sul ricorso alle reti neurali. La rete neurale è stata addestrata e testata inizialmente su immagini note presenti nel sottoinsieme del data-set appositamente creato con Labelbox per valutarne la precisione. Successivamente la rete è stata testata su immagini non segmentate precedentemente per esaminare l’efficacia delle procedure messe a punto. Nella nostra ricerca, i dati forniti durante l’addestramento non sono risultati sufficienti ad “insegnare” alla rete neurale come discriminare la copertura delle piante infestanti da quella del mais. Ulteriori ricerche saranno necessarie per implementare procedure di successo

Sustainable Agriculture and Advances of Remote Sensing (Volume 2)

Agriculture, as the main source of alimentation and the most important economic activity globally, is being affected by the impacts of climate change. To maintain and increase our global food system production, to reduce biodiversity loss and preserve our natural ecosystem, new practices and technologies are required. This book focuses on the latest advances in remote sensing technology and agricultural engineering leading to the sustainable agriculture practices. Earth observation data, in situ and proxy-remote sensing data are the main source of information for monitoring and analyzing agriculture activities. Particular attention is given to earth observation satellites and the Internet of Things for data collection, to multispectral and hyperspectral data analysis using machine learning and deep learning, to WebGIS and the Internet of Things for sharing and publication of the results, among others