Hyper Spectral Imaging and Optimized Neural Networks for Early Detection of Grapevine Viral Disease
Notice bibliographique
Résumé
The early detection of viral infections in grapevines is crucial to implement timely countermeasures and prevent the spread of disease across vineyards.This study leverages remote sensing via hyper spectral imaging to non-invasively identify and quantify infections caused by the recently discovered grapevine vein-clearing virus (GVCV), primarily during the initial asymptomatic phase.Post-calibration and preprocessing of hyper spectral images, only pixels associated with grapevines were retained.To discern between reflectance spectra profiles of healthy and GVCV-infected vines, an advanced statistical technique was employed.Subsequent to data preprocessing, an artificial hummingbird optimization technique was utilized for feature extraction, ensuring the selection of the most relevant features for enhancing the overall model classification.Furthermore, a non-invasive method was adopted to estimate the total chlorophyll (Chl) content of grape leaves.The study found a correlation between Chl concentration and the red-edge chlorophyll index, with reflectance measurements in the near-infrared (755-765 nm) and red-edge (710-720 nm) spectral ranges.For both pixel-wise and image-wise classification of disease severity, a hybrid of ZfNet+VGG19 was deployed.The proposed method, termed the Artificial Humming Bird Optimized ZfNet+VGG19 neural network (AHB_ZfNet+VGG19), demonstrated a considerable acceleration and an increase in accuracy, primarily attributed to the incorporation of prior training and model deepening.When contrasted with established methodologies, the proposed approach achieved a superior performance with an accuracy of 98.27%, precision of 97.67%, recall of 97.41% and F1-score of 97.74% for the Salinas dataset, and an accuracy of 98.45%, precision of 97.1%, recall of 97.41%, and F1-score of 97.6% for the Indian pine dataset.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».