Машиналық оқыту әдістері негізінде арпаның тозаңды қаракүйесін дамудың әртүрлі кезеңдерінде анықтауда гиперспектральды визуализацияны қолдануды зерттеу
Қаралымдар: 18 / PDF жүктеулері: 2
DOI:
https://doi.org/10.32523/2616-7034-2026-155-2-38-56Кілт сөздер:
гиперспектралды визуализация, тозаңды қаракүйе, арпа, агроценозды бақылау, ауру кезеңдеріАңдатпа
Мақалада машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, аурудың дамуының әртүрлі кезеңдерінде арпаның Ustilago nuda қоздырғышымен зақымдануын анықтау үшін гиперспектралды визуализацияның мүмкіндіктері зерттелген. Зерттеу нысаны ретінде Павлодар облысының солтүстік-шығысындағы агроценоздардан іріктеліп алынған арпа үлгілері (Hordeum vulgare L.) пайдаланылды. Спектрлік сипаттамаларды талдау өсімдіктердің сау, зақымданған және қураған бөліктері арасындағы елеулі айырмашылықтарды көрсетті, соның ішінде шағылысу қабілетінің төмендеуі және зақымданған тіндерде айқын red edge аймағының болмауы анықталды. Жіктеу үшін Maximum Entropy алгоритмі қолданылды. Оқыту жиынтығына 243 үлгі, ал тестілеу жиынтығына санаттар арасындағы айқын теңгерімсіздігі бар 352 үлгі енгізілді. Модель 95%-ға дейін жоғары жіктеу дәлдігін көрсетті. Алынған нәтижелер гиперспектралды визуализацияны машиналық оқыту әдістерімен бірге қолданудың ауруды диагностикалауда және оның дамуын, соның ішінде ерте кезеңдерде, мониторингілеуде тиімді екенін растады. Бұл тәсіл фитосанитарлық бақылаудың тиімділігін арттыру және астық өндірісінің тұрақты дамуын қамтамасыз ету мақсатында дәлме-дәл егіншілік жүйелерінде қолданылуы мүмкін.






