27、农业图像识别中的机器学习策略

农业图像识别中的机器学习策略

1. 机器学习方法概述

在机器学习中，通常先进行特征提取，接着进行特征选择，最后进行分类。主要的机器学习技术可分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类。
- 有监督学习 ：训练集提供标签，目标是找到一个目标函数 (f)，将输入空间的 (x) 映射到输出空间的 (y)。
- 无监督学习 ：模型从无标签数据中学习，通过聚类算法将相似对象分组。
- 强化学习 ：智能体通过与环境交互来学习，以最大化累积奖励。

以下是这三种学习方法的对比表格：
| 学习类型 | 训练数据特点 | 学习方式 |
| ---- | ---- | ---- |
| 有监督学习 | 有标签 | 寻找目标函数映射输入输出 |
| 无监督学习 | 无标签 | 聚类相似对象 |
| 强化学习 | - | 与环境交互获取奖励 |

2. 有监督学习算法

有监督学习算法旨在实现目标函数 (f)，并通过损失函数 (l_y(x)) 衡量目标值与预测值的差异，以找到使损失最小的函数 (f)。有监督学习主要分为分类方法和回归模型。

2.1 分类方法

常见的分类模型包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、k - 近邻（k - NN）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。
- 支持向量机（SVM） ：广泛用于二分类和多分类问题，基于结构风险最小化原则，寻找最大间隔超平面 (w \cdot x - b = 0)，使不同类别的样本间隔最大。
- 朴素贝叶斯（NB） ：假设特征之间相互独立，利用概率先验和贝叶斯规则 (P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}) 生成类别标签。
- k - 近邻（k - NN） ：非参数学习方法，假设相似对象彼此靠近，通过多数表决将新样本分类到最近的 (k) 个邻居的共同类别中。
- 决策树（DT） ：用于分类和预测，通过树结构从根节点到叶子节点进行决策。
- 随机森林（RF） ：集成方法，由多个决策树组成，通过投票聚合结果，旨在减少方差并提高准确性。

2.2 回归模型

回归模型的输出是连续值，常见的有线性回归（LR）、多元线性回归（MLR）、支持向量回归（SVR）和集成方法。
- 线性回归（LR） ：学习输入数据与目标值之间的线性关系，用方程 (Y = Xb + a) 表示，其中 (Y) 是因变量，(X) 是向量，(b) 是回归系数，(a) 是误差。
- 多元线性回归（MLR） ：LR 的扩展，有多个自变量，(X) 是矩阵，(b) 是包含估计变量的矩阵，(a) 是包含误差的矩阵。
- 支持向量回归（SVR） ：与 SVM 原理相似，考虑容忍度 (\epsilon)，在高维特征空间进行线性回归，使用对称损失函数。
- 集成方法 ：创建多个模型并组合结果，常见的有 AdaBoost 和 bagging，前者对弱学习器加权，后者赋予相同概率。

以下是有监督学习算法的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[有监督学习] --> B[分类方法]
    A --> C[回归模型]
    B --> B1[SVM]
    B --> B2[NB]
    B --> B3[k - NN]
    B --> B4[DT]
    B --> B5[RF]
    C --> C1[LR]
    C --> C2[MLR]
    C --> C3[SVR]
    C --> C4[集成方法]

3. 无监督学习算法

无监督学习中，训练数据没有目标标签，主要通过聚类算法将对象分组。常见的聚类算法有 k - 均值、模糊聚类和高斯过程等。
- k - 均值聚类 ：将 (n) 个观测值划分为 (k) 个聚类，使每个观测值属于最近均值的聚类，通过迭代更新均值直到收敛。
- 模糊聚类 ：对象可以属于多个聚类，每个对象属于每个聚类的可能性值在 0 到 1 之间，且总和为 1。
- 高斯过程 ：统计模型，输入空间的每个点是具有正态分布的随机变量，用于预测测试实例。

以下是无监督学习聚类算法的步骤列表：
1. 初始化聚类中心（如 k - 均值的随机初始化）。
2. 计算对象与聚类中心的相似度（或距离）。
3. 根据相似度将对象分配到聚类中。
4. 更新聚类中心（如 k - 均值的重新计算均值）。
5. 重复步骤 2 - 4 直到收敛。

农业图像识别中的机器学习策略（续）

4. 强化学习

强化学习专注于智能体在环境中应采取的行动，以最大化累积奖励，无需了解决策过程。其基本模型包括：
- S ：不同问题场景（智能体和环境）的集合。
- A ：待做出的决策或行动集合。
- 规则 ：包括不同情况之间的转换规则、每种状态变化的奖励规则以及智能体可访问信息的规则，常应用马尔可夫决策过程进行奖励计算。

5. 深度学习模型

与传统机器学习模型不同，深度神经网络（DNNs）通过网络（通常是卷积层）提取特征。常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、受限玻尔兹曼机和长短期记忆网络（LSTM）。
- 卷积神经网络（CNN） ：由卷积层和全连接层组成，卷积层负责特征提取，全连接层进行分类，常用于农业中的水果分选和质量控制。
- 受限玻尔兹曼机 ：将每个节点连接到相邻层的所有节点，但同一层内节点不相连，目标是尽可能准确地重构输入。
- 长短期记忆网络（LSTM） ：能够学习长期依赖关系，其结构使其能很好地处理远距离信息。

以下是深度学习模型的特点对比表格：
| 模型名称 | 特点 | 应用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 卷积神经网络（CNN） | 卷积层提取特征，全连接层分类 | 农业水果分选、质量控制 |
| 受限玻尔兹曼机 | 节点连接有约束，重构输入 | - |
| 长短期记忆网络（LSTM） | 学习长期依赖关系 | - |

6. 图像处理在农业任务中的应用

机器学习可通过精准农业提高作物质量，如今，机器学习图像检测在农业领域应用广泛，涵盖土壤评估、灌溉、叶片分析、杂草检测、病虫害控制和疾病识别等任务。

6.1 土壤评估

土壤评估用于评价土壤性质，如水分、养分、pH 值、盐分和土壤有机质等。不同的机器学习模型用于不同的土壤评估任务：
- 土壤水分监测 ：遗传编程（GP）、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）用于评估不同土壤层的水分含量。
- 土壤养分和 pH 水平估计 ：使用 ANN 图像处理模型。
- 土壤盐分评估 ：主成分分析（PCA）和 k - 均值聚类用于藏红花种植的土壤盐分评估。
- 土壤有机质调查 ：决策树（DT）、k - 近邻（k - NN）和 ANN 作为模型，其中 ANN 表现更优。
- 土壤污染测量 ：支持向量机（SVM）、多层感知机、随机森林（RF）和极端随机森林用于图像分类，极端随机森林性能更佳。

6.2 灌溉

图像处理在灌溉中的应用具有诸多优势，如克服时空限制、通过移动系统控制、降低灌溉成本、提高灌溉效率和增加作物产量。不同的模型用于不同的灌溉场景：
- 葡萄藤灌溉规划 ：在无人机（UAV）拍摄的葡萄藤图像上使用 ANN。
- 百合花需水量测量 ：使用神经模糊分类器进行特征选择。
- 离心灌溉系统识别和映射 ：使用 U - Net 分割图像卷积神经网络结构。

以下是灌溉应用中部分模型及对应场景的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[灌溉应用] --> B[葡萄藤灌溉规划]
    A --> C[百合花需水量测量]
    A --> D[离心灌溉系统识别和映射]
    B --> B1[ANN]
    C --> C1[神经模糊分类器]
    D --> D1[U - Net]

6.3 叶片分析

图像处理技术用于叶片分析，以识别和分类产品、诊断叶片表面疾病。常见的机器学习模型用于叶片分类和疾病诊断：
- 叶片分类 ：支持向量机（SVM）、k - 近邻（k - NN）、人工神经网络（ANN）和概率神经网络（PNN）广泛应用。
- 水稻叶片疾病诊断 ：使用 SVM、k - NN、ANN、反向传播网络（BPN）、PNN 和径向基函数（RBF）。
- 玉米疾病分类 ：使用 ANN。

6.4 杂草检测

图像分析可检测农田中的杂草，减少农药的过度使用。多种技术用于杂草分析，包括 ANN、SVM、k - NN、CNN 和混合方法等，如在不同的研究中使用了不同的模型进行杂草检测：
- Khurana 和 Bawa（2021） ：使用 k - NN 进行杂草检测。
- Sohail 等（2021） ：基于特征将研究分类，使用 PCA、k - NN、CNN、朴素贝叶斯（NB）、SVM、k - 均值、DT 和 NN 等分类器。
- Liu 和 Bruch（2020） ：使用 PCA、SVM 和 CNN 进行杂草检测以实现选择性喷洒。

6.5 病虫害控制

及时检测和跟踪病虫害对控制病虫害、减少损失和提高作物产量至关重要。多种机器学习模型用于病虫害识别，如在 Ngugi 等（2021）的研究中，比较了 10 种 CNN 架构用于病虫害和其他疾病的识别，此外，SVM、NN、PCA、BPN、模糊分类器、增强粒子群优化（EPSO）、遗传算法、k - 均值聚类、CNN 和深度学习模型也广泛应用于病虫害识别。

6.6 疾病检测

准确诊断田间疾病是防治植物疾病的重要因素，时间在疾病控制中至关重要。机器学习模型可帮助及时准确地检测疾病，减少农业产品质量和数量的损失。

以下是图像处理在农业任务中应用的操作步骤列表：
1. 数据收集 ：收集农业相关的图像数据，如土壤、植物叶片、农田等图像。
2. 数据预处理 ：对图像进行清洗、增强、归一化等操作，以提高数据质量。
3. 特征提取 ：使用合适的方法从图像中提取特征，如 CNN 自动提取特征。
4. 模型选择与训练 ：根据具体任务选择合适的机器学习或深度学习模型，并使用训练数据进行模型训练。
5. 模型评估 ：使用测试数据评估模型的性能，如准确率、召回率等。
6. 应用部署 ：将训练好的模型应用到实际农业任务中，如土壤评估、杂草检测等。

综上所述，机器学习技术在农业图像识别中具有广泛的应用前景，不同的模型适用于不同的农业任务，通过合理选择和应用这些模型，可以提高农业生产的效率和质量。