Нейросети включились в борьбу с позеленением цитрусовых

Позеленение цитрусовых, известное как Huanglongbing (HLB), является одной из самых опасных болезней цитрусовых культур. Вызываемая бактерией Candidatus Liberibacter asiaticus, эта инфекция приводит к отмиранию ветвей и гибели деревьев. Для эффективной борьбы с HLB и обеспечения устойчивости цитрусовых крайне важно, как можно раньше выявлять зараженные растения.

Традиционные методы диагностики, такие как ПЦР-тестирование, позволяют точно обнаружить инфекцию, но сопряжены с высокими затратами и занимают несколько дней. Кроме того, точность ПЦР может зависеть от стадии развития патогена в растении. Химический анализ листьев, который также используется для выявления болезни, не всегда надежен, поскольку наличие симптомов не гарантирует присутствия бактерии.

В последнее время активно развиваются методы анализа изображений для оценки физиологического состояния растений и обнаружения патогенов. В связи с этим была предпринята попытка использовать модели искусственного интеллекта для идентификации HLB-инфекции.

Быстрая оценка заражения

Японские ученые разработали инновационный метод быстрой оценки заражения HLB. Они применили обучение с передачей данных (transfer learning) на основе архитектуры нейронной сети Faster Region Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Модель была обучена на большом массиве полевых изображений, собранных в двух сильно зараженных HLB цитрусовых садах в Таиланде и Вьетнаме.

В ходе исследования были протестированы три различных подхода к разметке изображений листьев и деревьев. Также было проведено сравнение эффективности предварительно обученных моделей VGG16 и Resnet101 на тестовом наборе данных.

Результаты экспериментов показали, что аннотирование только зараженных HLB листьев оказалось менее эффективным по сравнению с включением в обучающую выборку изображений здоровых и других больных листьев. Для моделей с более глубокими слоями сети, таких как Resnet101, более перспективным оказалось использование изображений всего полога деревьев.

Некультивируемые бактерии и фитоплазмы вызывают множество опасных болезней. Некоторые возбудители, такие как Candidatus Liberibacter solanacearum, Ca. Phytoplasma vitis, Ca. Phytoplasma mali, Ca. Phytoplasma pyri включены в Единый перечень карантинных объектов Евразийского экономического союза. Выявление бактериальных и фитоплазменных фитопатогенов в семенном и посадочном материале аккредитованными лабораториями Всероссийского центра карантина растений (ФГБУ «ВНИИКР» Россельхознадзора) предотвращает риск их проникновения и распространения на территории Российской Федерации.

Источник: Dong, R., Hayashi, T., Shiraiwa, A., Pawasut, A., Sreechung, K. and Inoue, H. (2024). A simple diagnostic method for citrus greening disease based on deep learning. Acta Hortic. 1399, 371-378
DOI: 10.17660/ActaHortic.2024.1399.46