การประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำโรคขอบใบแห้งและโรคไหม้ของข้าว

บทคัดย่อ

ข้าวเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทย ปัจจัยที่ทำให้ข้าวมีคุณภาพและผลผลิตลดลงส่วนหนึ่งมาจากการแพร่ระบาดของโรค โดยโรคที่เป็นสาเหตุอันดับต้นๆ ได้แก่ โรคขอบใบแห้ง และโรคไหม้ของข้าว ซึ่งมีรายงานการเข้าทำลายข้าวได้ตั้งแต่ระยะกล้าจนถึงออกรวง สร้างความเสียหายถึง 50% สำหรับโรคขอบใบแห้ง และ 0.4-100% สำหรับโรคไหม้ หากมีการวินิจฉัยโรคข้าวได้ถูกต้องและรวดเร็วก็จะสามารถลดความเสียหายของผลผลิตได้ รวมถึงการตัดสินใจเลือกวิธีในการควบคุมโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ งานวิจัยนี้มีวัตุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำโรคขอบใบแห้งและโรคไหม้ของข้าวและพัฒนาระบบจำแนกชนิดโรคทั้งสองจากภาพถ่ายอาการของโรคในสภาพแปลงนา  ผลการทดสอบพบว่าเทคนิคเรียนรู้เชิงลึก YOLOv3 มีประสิทธิภาพสูงสุดในการรู้จำโรคทั้งสอง ซึ่งมีค่าเฉลี่ยความถูกต้องในการจำแนกของโรคขอบใบแห้งและโรคไหม้อยู่ที่ 90.33% และ 86.46% ตามลำดับ อย่างไรก็ตามเมื่อทวนสอบความถูกต้องของระบบที่พัฒนาขึ้นกับภาพถ่ายที่ไม่เคยนำมาใช้ในการพัฒนาระบบ พบว่าความความถูกต้องในการจำแนกโรคขอบใบแห้งและโรคไหม้ลดลงเหลือ 87.5% และ 74.0% ตามลำดับ การศึกษานี้มีค่าเฉลี่ยความถูกต้องของระบบ (mean average precision ,mAP) ในการวินิจฉัยทั้งสองโรคอยู่ที่ 79.19% เมื่อเทียบกับงานวิจัยก่อนหน้า ถือว่า YOLOv3 มีประสิทธิภาพสูงกว่าในการวินิจฉัยภาพอาการของโรคในสภาพแปลงนา และพบว่าหากเพิ่มชนิดโรคในการพัฒนาระบบรู้จะทำให้ค่าความถูกต้องเฉลี่ยของระบบรู้จำลดน้อยลง  ซึ่งเป็นผลมาจากคุณภาพของภาพถ่ายลักษณะอาการ รวมถึงความคล้ายกันของลักษณะอาการในหลายๆโรค งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการพัฒนาระบบรู้จำด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกชนิดของโรคข้าวด้วยภาพที่มีความถูกต้อง ซึ่งจะนำมาพัฒนาแอปพลิเคชันในโทรศัพท์มือถือในการจำแนกโรคข้าวด้วยภาพถ่ายควบคู่กับคำแนะนำจากนักโรคพืชที่จะรองรับการใช้งานจริงของเกษตรได้อย่างรวดเร็วมีประสิทธิภาพทันต่อการระบาดของโรค