Wykrywanie i klasyfikacja chorób li¿ci manioku: Z wykorzystaniem g¿¿bokich sieci neuronowych algorytmów optymalizacyjnych

Maniok jest podstawow¿ ro¿lin¿ uprawn¿ i najwäniejszym ¿ród¿em skrobi na ¿wiecie, odgrywaj¿c fundamentaln¿ rol¿ w zapewnieniu bezpiecze¿stwa ¿ywno¿ciowego i zapewniaj¿c dochód milionom ludzi, zw¿aszcza w krajach rozwijaj¿cych si¿. Jako pi¿ta najcz¿¿ciej uprawiana podstawowa ro¿lina spo¿ywcza na ¿wiecie, maniok wyró¿nia si¿ siln¿ zdolno¿ci¿ adaptacji do ró¿nych rodzajów gleby i trudnych warunków ¿rodowiskowych. Jednak zarówno wydajno¿¿ rolnictwa, jak i ¿ród¿a utrzymania rolników stoj¿ w obliczu powänych zagro¿e¿ zwi¿zanych z rozprzestrzenianiem si¿ chorób, w tym mozaiki manioku (CMD), br¿zowej smugi manioku (CBSD), zielonej plamisto¿ci manioku (CGM) i bakteryjnej zarazy manioku (CBB). Tradycyjna diagnostyka chorób nadal w du¿ym stopniu opiera si¿ na r¿cznych inspekcjach wizualnych przeprowadzanych przez specjalistów - metoda ta jest nie tylko czasoch¿onna i subiektywna, ale tak¿e znacznie ograniczona przez niedobór wykwalifikowanych patologów ro¿lin w wielu regionach. W tym kontek¿cie opracowanie zautomatyzowanych i niezawodnych metod identyfikacji chorób manioku stäo si¿ piln¿ konieczno¿ci¿. Niniejsza ksi¿¿ka wprowadza zaawansowane metodologie wykorzystuj¿ce g¿¿bokie sieci neuronowe zintegrowane z algorytmami optymalizacji.