HỆ THỐNG PHÁT HIỆN BỆNH TRÊN CÂY LÚA VÀ TƯ VẤN PHƯƠNG PHÁP PHÒNG BỆNH

Abstract

Đề tài "Hệ thống phát hiện bệnh trên cây lúa và tư vấn phương pháp phòng bệnh" được thực hiện nhằm giải quyết vấn đề nhận diện sớm các bệnh hại trên cây lúa, bao gồm cháy lá, đốm nâu và đạo ôn lá, qua đó giúp nông dân có thể chủ động phòng ngừa và bảo vệ mùa màng. Trong bối cảnh ngành nông nghiệp hiện nay, việc phát hiện bệnh hại chủ yếu vẫn dựa vào kinh nghiệm và quan sát thủ công, dẫn đến những hạn chế về thời gianvà độ chính xác. Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống tự động phát hiện các bệnh trên cây lúa từ hình ảnh, đồng thời gợi ý phương pháp phòng bệnh, từ đó giúp nông dân áp dụng cải thiện trong thực tiễn. Giải pháp mà hệ thống sử dụng là mô hình YOLOv8, một phiên bản mới của thuật toánYOLO, nổi bật với khả năng nhận diện nhanh chóng và chính xác. Quá trình thực hiện gồm các bước tiền xử lý dữ liệu, thu thập các ảnh liên quan đến bệnh được nhận diện. Các ảnh cánh đồng được cắt nhỏ để dễ dàng phát hiện bệnh trên diện rộng, trong khi các ảnh cận cảnh tập trung vào từng lá lúa để nhận diện chi tiết đặc trưng của từng bệnh. Sau khi tiền xử lý, dữ liệu ảnh được gán nhãn và sử dụng để huấn luyện mô hình YOLOv8. Kếtquả huấn luyện cho thấy độ chính xác của mô hình đạt 91% (2.418 hình ảnh) đối với các bệnh cháy lá, đốm nâu và đạo ôn lá. Thời gian xử lý mỗi ảnh là nhanh chóng, đáp ứng yêu cầu thực tiễn khi triển khai hệ thống. Hệ thống không chỉ giúp nông dân phát hiện bệnh sớmmà còn tư vấn phương pháp phòng bệnh dựa trên tình trạng thực tế của cây lúa, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu thiệt hại do bệnh gây ra. Hệ thống này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong việc hỗ trợ nông dân trong việc quản lý sâu bệnh, góp phần thúc đẩy nền nông nghiệp bền vững.