Оценка качества работы обученной модели классификации фитопатологий сельскохозяйственных культур осуществляется с помощью новых, ранее не встречавшихся гиперспектральных изображений поражённых участков растительной ткани. Многоканальные спектральные данные позволяют зафиксировать тонкие спектральные отличия между здоровыми и больными тканями растений на основе охвата широкого диапазона длин волн.

В процессе спектральной диагностики фитопатологий используются новые гиперспектральные снимки, анализ которых будет производиться на основе созданной базы классификации пораженных участков сельскохозяйственных культур согласно обученной модели, которая будет использована для определения новых пораженных участков (рисунок 88). Для этого изначально необходимо создать отдельную папку, куда будут импортированы новые снимки: необходимо кликнуть на кнопку «Add» в левом углу нижней панели и ввести название новой папки под названием «Test» (рисунок 89).

Рисунок 88 – Созданная база классификации пораженных участков сельскохозяйственных культур на основе обученной модели, которая будет использована для определения новых пораженных участков

Рисунок 89 – Создание тестовой папки для импорта новых (раннее неизвестных) гиперспектральных снимков

Этап импорта также включает предварительную обработку в Мастере импорта изображений, состоящей из этапов калибровки, устранения шумов и сегментации изображений (рисунок 90, 91). Сегментация осуществляется на основании ранее созданной эталонной (базовой) модели. Далее используется алгоритм классификации, основанный на PLS-DA модели. На основании спектральных признаков, ранее отнесённых к конкретным заболеваниям, алгоритм определяет тип поражения в случае его присутствия. Это позволяет получить результаты применения классификационной модели к новым гиперспектральным снимкам и диагностировать поражения сельскохозяйственных культур возбудителями «Пыльной головни» и «Бурой ржавчины» (рисунок 92, 93). Такие отличия зачастую невозможно обнаружить с помощью стандартных визуальных методов или камер видимого спектра.

Рисунок 90 – Импорт новых (раннее неизвестных) гиперспектральных снимков для предобработки и калибровки

Рисунок 91 – Предобработка и калибровка новых гиперспектральных снимков с образцами поражения сельскохозяйственных культур фитопатологиями

Рисунок 92 – Результаты применения классификационной модели к новым гиперспектральным снимкам для диагностики поражений сельскохозяйственных культур возбудителями «Пыльной головни»

Рисунок 93 – Результаты применения классификационной модели к новым гиперспектральным снимкам для диагностики поражений сельскохозяйственных культур возбудителями «Бурой ржавчины»