지상 초분광영상을 이용한 배추의 노균병 조기검출을 위한 딥러닝 모델 개발 = Development of Deep Learning Model for Early Detection of Downy Mildew on Chinese Cabbage Based on Ground Hyperspectral Imagery
저자
안디탸스리다마르프라티아스타 ( Anditya Sridamar Pratyasta ) ; 루카스위쿠쿠스위디얀토 ( Lukas Wiku Kuswidiyanto ) ; 노현호 ( Hyun Ho Noh ) ; 정희영 ( Hee-young Jung ) ; 한웅철 ( Xiongzhe Han )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
179-179(1쪽)
제공처
The main economic threat to Chinese cabbage producers in Korea is downy mildew on Brassica rapa. Affected leaves have become less valuable, and the Chinese cabbage which invaded are troublesome because symptom can occur and spreads rapidly wherever brassica crops are grown. Early identification with hyperspectral imaging approaches for downy mildew may potentially assist producers in identifying infection before apparent symptoms arise that are marked with unusual yellow to light brown patches on the top leaf area. Hyperspectral imaging (HSI) detects leaf disease in a sensitive and wide range of spectral wavelengths, and it is a broad field applicable. This study employed hyperspectral imagery focused on crops in the pots to gather high-resolution hyperspectral data and identify downy mildew at the early asymptomatic phases. Downy mildew spectral profiles are obtained from calibrated and preprocessed hyperspectral images. A deep learning Convolutional Neural Network (CNN) model is established to distinguish spatial and spectra patterns between healthy and diseased plants from hyperspectral image data series. The developed model is expected to achieve 90% accuracy and can be used to support the development of aerial hyperspectral imagery.
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