28、农业中图像处理与机器学习技术的应用

农业中图像处理与机器学习技术的应用

1. 植物疾病诊断

提供一种简单、快速、廉价且准确的植物疾病诊断方法显得十分必要。如今，农业科学中机械化系统的应用，特别是在植物疾病检测领域，受到了广泛关注。植物疾病的自动检测是该领域研究的关键课题。基于植物疾病诊断和识别的学习机器图像处理技术，能够为早期检测和治疗提供线索。

在图像处理的不同步骤中，如图像预处理、分割、特征提取和分类，已经应用了多种机器学习方法：
- Sharma等人（2020a）将番茄叶片的分割图像输入到卷积神经网络（CNN）中，结果显示，CNN在处理完整图像进行自动疾病检测时效果更好。
- Mao等人（2020）在分割过程中应用了单隐藏层前馈神经网络（NN），其性能优于聚类和支持向量机（SVM），并使用集成分类器进行叶片疾病检测（显著性图）。
- Ganatra和Patel（2020）在叶片图像上使用随机森林（RF）、SVM、k - 均值和人工神经网络（ANN）进行疾病识别和分类，其中RF的表现优于其他模型。

2. 植被测量

植被状态信息，如植被的数量、分布和表面温度，是农业部门优化利用可用水资源以及确定农业用水的重要因素。通过图像可以获取地表植被的类型，包括森林、灌木、草地、牧场、农田、花园等，以及植被的密度。如今，卫星图像的图像处理技术被用作一种相对廉价且快速的方法，用于不同尺度的植被研究。
- Khan等人（2018）在多光谱图像上应用深度神经网络（NN）来测量植被指数。
- Pascucci等人（2020）在高光谱成像中使用SVM、RF、ANN和决策树（DT）等建模学习算法进行植被监测。

3. 植物生长监测

利用视觉机器系统可以准确确定植物的生长速率。通过控制植物的生长，可以减少一些水的消耗，还可以估计作物分级的时间。监测植物生长能让农民及时发现害虫和疾病等缺陷，并做出喷洒和治疗的决策。
- Lee等人（2021）应用偏最小二乘法（PLS）和最小二乘SVM来测量苹果的体积和重量。
- Saputra等人（2017）将一段时间内五个相机拍摄的植物图像输入到ANN中，以捕捉植物的生长情况。
- Wijaya等人（2020）在水培系统中，将三个相机拍摄的图像输入到ANN中，以捕捉红菠菜的生长情况。

4. 水果/食品分级

通过图像分析可以对农产品进行质量控制和分类。通过分析数据，可以确定收入金额，并为包装和其他操作进行规划。食品质量通过内部和外部参数来衡量，外部参数包括表面颜色、纹理、模糊度或缺陷。与传统的食品质量评估方法不同，计算机成像系统不会对产品造成任何损害，并且使用快速分析和在线处理技术。此外，这些系统还可以用于分析单个或一组食品和农产品，即使它们还未采摘。
- Ireri等人（2019）在番茄分级中，使用径向基函数 - 支持向量机（RBF - SVM）在RGB图像中检测番茄。
- Naik和Patel（2017）指出，图像分析在分级中得到了充分应用，产品根据其形状进行分类。

5. 作物产量预测

作物产量预测在农业中起着重要作用。
|研究|产品|方法|
| ---- | ---- | ---- |
|Zhang等人（2020）|玉米|使用无人机（UAV）的RGB图像进行线性和非线性回归预测玉米产量|
|Cheng等人（2017）|苹果树|将苹果树图像输入到反向传播神经网络中，将其分类为幼果、小果、绿色无果和成熟红果|
|Garcı´a - Martı´nez等人（2020）|玉米|在无人机拍摄的玉米图像上应用神经网络捕捉产量发展|
|van Klompenburg等人（2020）| - |研究表明，在作物产量预测中，CNN是最常用的方法，其次是长短期记忆网络（LSTM）和深度神经网络（DNN）|
|Sharma等人（2020b）|小麦|CNN用于提取特征，LSTM定义时间关系，全连接层预测作物产量|
|Elavarasan和Vincent（2020）| - |提出了一种结合深度学习的强化学习模型来预测作物产量|

6. 花卉和种子检测

在种植前评估种子的活力非常重要。图像处理技术可用于种子质量评估，同时也可用于从水果和食品种子中检测杂草种子。可以使用颜色、形状或纹理等一组特征来识别和分类花卉和种子的图像。在花卉和种子分类中，图像处理是识别其品种的关键步骤。
- 用于种子活力和发芽图像的技术包括近红外光谱、高光谱和多光谱成像、拉曼光谱、红外热成像和X射线成像等。
- Krishnaveni和Pethalakshmi（2017）使用SVM和RF检测茉莉花的缺陷。
- Dias等人（2018）使用CNN检测苹果花。

7. 植物分类

使用图像处理技术的目的是对不同植物物种进行分类和识别。在农业中，了解植物物种非常重要。ANN、SVM、k - 最近邻（k - NN）和CNN等方法已被广泛应用于区分杂草和作物。
- Wang等人（2019）应用这些方法来辨别杂草和作物。
- Treboux和Genoud（2018）使用DT集成对航空图像进行处理，将葡萄园与道路进行分类。

以下是机器学习方法在农业中的应用总结表格：
|应用|研究|产品|方法|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|土壤评估|Aboutalebi等人（2019）|土壤湿度|高斯过程（GP）、ANN、SVM|
| |Puno等人（2017）|土壤养分和pH值|ANN|
| |Sereshti等人（2018）|土壤盐度评估|主成分分析（PCA）、k - 均值|
| |Bouasria等人（2020）|土壤有机质评估|DT、k - NN、ANN|
| |Jia等人（2020）|土壤污染|SVM、多层感知器（MLP）、RF、集成RF|
|灌溉|Romero等人（2018）|葡萄园水分状况|ANN|
| |Biabi等人（2019）|百合花|神经模糊|
|叶片分析|Macasaet等人（2020）|疾病|ANN|
|杂草检测|Khurana和Bawa（2021）|杂草检测|k - NN|
| |Liu和Bruch（2020）|用于喷洒的杂草检测|PCA、SVM和CNN|
|害虫控制/检测|Ngugi等人（2021）|害虫检测|CNN|
|疾病识别|Mao等人（2020）|叶片疾病|集成|
| |Sharma等人（2020a）|番茄叶片疾病|CNN|
| |Ganatra和Patel（2020）|叶片疾病|RF、SVM、k - 均值、ANN|
|植被测量|Khan等人（2018）|小麦植被指数估计|深度|
|植物生长监测|Lee等人（2021）|植物生长|PLS、SVM|
| |Saputra等人（2017）|植物生长|ANN|
| |Wijaya等人（2020）|菠菜生长|ANN|
|水果/食品分级|Ireri等人（2019）|番茄|RBF - SVM|
|作物产量|Sharma等人（2020b）|小麦|LSTM|
|花卉和种子检测|Krishnaveni和Pethalakshmi（2017）|茉莉花|SVM、RF|
| |Dias等人（2018）|苹果|CNN|
|植物分类|Wang等人（2019）|杂草分类|ANN、SVM、k - NN、CNN|
| |Treboux和Genoud（2018）|从道路区分葡萄园|DT|

8. 图像处理流程总结

不同的农业任务中，图像处理的步骤和应用的机器学习方法各有不同，但总体上可以总结为以下流程图：

graph LR
    A[图像获取] --> B[图像预处理]
    B --> C[图像分割]
    C --> D[特征提取]
    D --> E[分类]
    E --> F[应用决策]
    F --> G[植物疾病诊断]
    F --> H[植被测量]
    F --> I[植物生长监测]
    F --> J[水果/食品分级]
    F --> K[作物产量预测]
    F --> L[花卉和种子检测]
    F --> M[植物分类]

在这个流程图中，图像获取是第一步，然后依次进行预处理、分割、特征提取和分类。分类结果用于不同的农业应用决策，包括植物疾病诊断、植被测量等多个方面。机器学习方法主要应用在分类阶段，农业图像处理既使用传统机器学习方法，也使用深度学习方法。其中，CNN是最流行的深度学习方法，SVM和ANN是最常用的机器学习策略。由于图像识别快速、可靠且准确，几乎所有农业任务都使用了这一技术。

农业中图像处理与机器学习技术的应用（续）

9. 不同机器学习方法的优势

在农业图像处理中，不同的机器学习方法具有各自独特的优势，适用于不同的农业任务：
- 卷积神经网络（CNN） ：在图像特征提取方面表现出色，能够自动学习图像中的复杂特征。在植物疾病识别、花卉和种子检测、作物产量预测等任务中，CNN可以有效地从图像中提取关键信息，提高识别和预测的准确性。例如，在Sharma等人（2020a）的研究中，CNN在处理番茄叶片疾病检测时，通过对图像的深度卷积和池化操作，能够准确地识别出叶片上的病害特征。
- 支持向量机（SVM） ：具有较强的泛化能力，能够在高维空间中找到最优的分类超平面。在土壤评估、杂草检测等任务中，SVM可以根据输入的特征向量进行准确的分类。例如，在Jia等人（2020）的研究中，SVM用于土壤污染的分类，通过对土壤图像的特征提取和分析，能够有效地识别出污染和未污染的土壤区域。
- 人工神经网络（ANN） ：具有强大的非线性映射能力，能够处理复杂的输入输出关系。在植物生长监测、叶片分析等任务中，ANN可以根据植物的生长数据和图像特征，预测植物的生长状态和健康状况。例如，在Lee等人（2021）的研究中，ANN用于苹果生长的监测，通过对苹果图像的分析和学习，能够准确地预测苹果的体积和重量。

10. 农业图像处理面临的挑战

尽管图像处理和机器学习技术在农业中取得了显著的成果，但仍然面临一些挑战：
- 数据质量和数量 ：高质量的数据是机器学习模型训练的基础。在农业领域，获取大量准确、标注清晰的图像数据是一项挑战。例如，在植物疾病诊断中，不同的病害症状可能相似，需要专业的人员进行准确的标注。此外，环境因素如光照、天气等也会影响图像的质量，从而影响模型的性能。
- 模型的泛化能力 ：农业环境复杂多变，不同地区、不同季节的作物生长情况和病害发生情况可能存在差异。因此，机器学习模型需要具有较强的泛化能力，能够在不同的环境条件下准确地进行预测和分类。例如，一个在某一地区训练的作物产量预测模型，在应用到其他地区时，可能需要进行适当的调整和优化。
- 计算资源和成本 ：深度学习模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理。在农业领域，一些农场可能没有足够的计算设备和资源来支持复杂的模型。此外，模型的训练和部署成本也是一个需要考虑的因素。

11. 应对挑战的策略

为了应对上述挑战，可以采取以下策略：
- 数据增强和预处理 ：通过数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。同时，对图像进行预处理，如去噪、归一化等，可以提高图像的质量，减少环境因素的影响。
- 模型融合和优化 ：将不同的机器学习模型进行融合，可以充分发挥各个模型的优势，提高模型的性能。例如，可以将CNN和SVM进行融合，在图像特征提取阶段使用CNN，在分类阶段使用SVM。此外，还可以通过优化模型的结构和参数，提高模型的效率和准确性。
- 云计算和边缘计算 ：利用云计算和边缘计算技术，可以解决计算资源不足的问题。云计算可以提供强大的计算能力，用于模型的训练和优化。边缘计算可以在本地设备上进行实时的推理和决策，减少数据传输的延迟和成本。

12. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，农业图像处理和机器学习技术将朝着以下方向发展：
- 多模态数据融合 ：除了图像数据，还可以结合其他类型的数据，如传感器数据、气象数据等，进行多模态数据融合。通过综合分析多种数据，可以更全面地了解作物的生长状况和环境信息，提高农业决策的准确性。
- 智能化农业机器人 ：将图像处理和机器学习技术应用于农业机器人，可以实现自动化的农业生产。例如，农业机器人可以通过图像识别技术进行杂草检测和除草，通过传感器数据进行精准施肥和灌溉，提高农业生产的效率和质量。
- 实时监测和预警系统 ：建立实时的农业监测和预警系统，可以及时发现作物的生长问题和病虫害发生情况。通过对图像和传感器数据的实时分析，系统可以发出预警信息，提醒农民采取相应的措施，减少损失。

13. 总结

农业图像处理和机器学习技术在农业领域具有广阔的应用前景。通过对图像的处理和分析，可以实现植物疾病诊断、植被测量、植物生长监测等多个农业任务。不同的机器学习方法在不同的任务中具有各自的优势，但也面临着数据质量、模型泛化能力和计算资源等挑战。通过采取数据增强、模型融合、云计算等策略，可以应对这些挑战，推动农业向智能化、精准化方向发展。未来，多模态数据融合、智能化农业机器人和实时监测预警系统将成为农业图像处理和机器学习技术的重要发展方向。

发展趋势	描述
多模态数据融合	结合图像、传感器、气象等多种数据，全面了解作物生长和环境信息
智能化农业机器人	实现自动化农业生产，如杂草检测、精准施肥灌溉等
实时监测和预警系统	及时发现作物问题和病虫害，发出预警信息

graph LR
    A[多模态数据融合] --> B[更准确农业决策]
    C[智能化农业机器人] --> D[提高农业生产效率]
    E[实时监测和预警系统] --> F[减少农业损失]

这个流程图展示了未来农业图像处理和机器学习技术发展趋势的影响。多模态数据融合有助于做出更准确的农业决策，智能化农业机器人可以提高农业生产效率，实时监测和预警系统能够减少农业损失。这些发展趋势将进一步推动农业的现代化和可持续发展。