Comparison of Image Texture Based Supervised Learning Classifiers for Strawberry Powdery Mildew Detection
Notice bibliographique
Résumé
Strawberry is an important fruit crop in Canada but powdery mildew (PM) results in about 30–70% yield loss. Detection of PM through an image texture-based system is beneficial, as it identifies the symptoms at an earlier stage and reduces labour intensive manual monitoring of crop fields. This paper presents an image texture-based disease detection algorithm using supervised classifiers. Three sites were selected to collect the leaf image data in Great Village, Nova Scotia, Canada. Images were taken under an artificial cloud condition with a Digital Single Lens Reflex (DSLR) camera as red-green-blue (RGB) raw data throughout 2017–2018 summer. Three supervised classifiers, including artificial neural networks (ANN), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbors (kNN) were evaluated for disease detection. A total of 40 textural features were extracted using a colour co-occurrence matrix (CCM). The collected feature data were normalized, then used for training and internal, external and cross-validations of developed classifiers. Results of this study revealed that the highest overall classification accuracy was 93.81% using the ANN classifier and lowest overall accuracy was 78.80% using the kNN classifier. Results identified the ANN classifier disease detection having a lower Root Mean Square Error (RMSE) = 0.004 and Mean Absolute Error (MAE) = 0.003 values with 99.99% of accuracy during internal validation and 87.41%, 88.95% and 95.04% of accuracies during external validations with three different fields. Overall results demonstrated that an image texture-based ANN classifier was able to classify PM disease more accurately at early stages of disease development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».