الأبحاث في مجال: علوم النبات (Plant Science)
-
السيطرة الحيوية على الديدان الخيطية الطفيلية للنباتات بواسطة البكتيريا والفطريات: نهج متعدد الأوميات لاستكشاف مبيدات ديدان جديدة في الزراعة المستدامة
2024 | المؤلف: Muhammad Ayaz وآخرون | المجلة: Frontiers in Microbiology | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التهديد الكبير الذي تشكله الديدان الخيطية الطفيلية للنباتات (PPNs) على الزراعة العالمية، مما يؤدي إلى خسائر سنوية تقدر بـ 157 مليار دولار. بينما تعتبر المبيدات الكيميائية الاصطناعية فعالة، فإن استخدامها المفرط يثير القلق بشأن صحة الإنسان وسلامة البيئة. نتيجة لذلك، تظهر عوامل التحكم البيولوجي (BCAs)، بما في ذلك البكتيريا…
-
رقمنة الزراعة من أجل إنتاج المحاصيل المستدام: مراجعة لحالات الاستخدام
2024 | المؤلف: Redmond R. Shamshiri وآخرون | المجلة: Frontiers in Environmental Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)إن رقمنة الزراعة تحول ممارسات الزراعة من خلال دمج التقنيات المتقدمة التي تعزز الكفاءة والإنتاجية والدقة. تستعرض هذه الورقة تطبيقات متنوعة للرقمنة في كل من الزراعة في الحقول المفتوحة والمغلقة، مع التركيز على جمع البيانات المتعلقة بحالة التربة ونمو المحاصيل والميكروكلومات. تسهل هذه التطورات المراقبة في الوقت الحقيقي، مما يؤدي إلى تحسين العوائد، وتقليل الفاقد،…
-
تصنيف مرض أوراق البطاطس باستخدام نماذج التعلم الآلي المحسّنة وتقنيات اختيار الميزات
2024 | المؤلف: Marwa Radwan وآخرون | المجلة: Potato Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق نماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة للتنبؤ بأمراض العفن المبكر والمتأخر في أوراق البطاطس، باستخدام مجموعة بيانات شاملة تضم أكثر من 4,000 سجل لحالة الطقس. تشمل العوامل الرئيسية التي تم تحليلها درجة الحرارة، الرطوبة، سرعة الرياح، والضغط الجوي، مع استخدام تقنيات تحليل متقدمة مثل تجميع K-means، تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وتحليل…
-
YOLO-غرناطة: نموذج يولو خفيف الوزن مع انتباه لاكتشاف ثمار الرمان
2024 | المؤلف: Jifei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث خوارزمية خفيفة الوزن جديدة، YOLO-Granada، مصممة للكشف عن الرمان في الوقت الحقيقي خلال فترة نموه. تعتمد هذه الخوارزمية على نسخة محسنة من إطار عمل You Only Look Once النسخة 5 (YOLOv5) وتستخدم شبكة ShuffleNetv2 الخفيفة كعمود فقري لاستخراج الميزات. تشمل التحسينات الرئيسية دمج الالتفافات المجمعة ووحدة انتباه الكتلة الالتفافية (CBAM)، والتي تعمل معًا…
-
مقارنة بين YOLOv8 و Mask R-CNN لتجزئة الكائنات في بيئات البساتين المعقدة
2024 | المؤلف: Ranjan Sapkota وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence in Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه القسم نظرة عامة على دراسة تقيم أداء نموذجين من نماذج التعلم الآلي، YOLOv8 و Mask R-CNN، لتجزئة الكائنات في التطبيقات الزراعية، مع التركيز بشكل خاص على بساتين التفاح. تستخدم البحث مجموعتين بيانات متميزتين: مجموعة البيانات 1، التي تحتوي على أشجار التفاح الساكنة، ومجموعة البيانات 2، التي تعرض مظلات أشجار التفاح مع التفاح الأخضر…
-
التنبؤ بعائد محصول البطاطس باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق من أجل الزراعة المستدامة
2024 | المؤلف: El‐Sayed M. El‐kenawy وآخرون | المجلة: Potato Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط ورقة البحث الضوء على أهمية التنبؤ الدقيق بعائد البطاطس لتعزيز الممارسات الزراعية وضمان الأمن الغذائي. تقيم نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة، بما في ذلك أقرب الجيران (KNN)، وتعزيز التدرج، وXGBoost، والشبكات العصبية متعددة الطبقات، والشبكات العصبية الرسومية (GNNs)، ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTMs). تجد الدراسة أنه…
-
النقل النووي الناتج عن الإجهاد لـ ONAC023 يحسن من تحمل الجفاف والحرارة من خلال عمليات متعددة في الأرز
2024 | المؤلف: Yu Chang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم لـ ONAC023، وهو عامل نسخ في الأرز، كمنظم مركزي لتحمل الجفاف والحرارة. على الرغم من تحديد العديد من الجينات المرتبطة بالإجهاد، يبرز ONAC023 بفضل قدرته على تعزيز المقاومة لكلا الإجهادين غير الحيويين في مراحل النمو المختلفة، وخاصة خلال مراحل البذور والتكاثر. يتم تحفيز تعبيره بواسطة الجفاف والحرارة، وتعتمد وظيفته…
-
تعزيز الزراعة من خلال تصنيف أمراض أوراق العنب في الوقت الحقيقي عبر جهاز حافة مع بنية CNN خفيفة الوزن وGrad-CAM
2024 | المؤلف: Md. Jawadul Karim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف المبكر عن أمراض أوراق العنب باستخدام نموذج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مخصص يعتمد على MobileNetV3Large. تم تصميم هذا النموذج للنشر على الأجهزة الطرفية مثل Nvidia Jetson Nano، ويظهر أداءً استثنائيًا بدقة تدريب واختبار تبلغ 99.66% و99.42% على التوالي. تتضمن المنهجية طبقات كثيفة إضافية وطبقات إسقاط لتخفيف الإفراط…
-
أطلس على مستوى الجينوم لمواقع مقاومة الصدأ في القمح
2024 | المؤلف: Jingyang Tong وآخرون | المجلة: Theoretical and Applied Genetics | المجال: علوم النبات (Plant Science)يتناول هذا القسم من ورقة البحث التأثير الكبير لأمراض الصدأ – وبالتحديد صدأ الأوراق، وصدأ الشريط/الصدأ الأصفر، وصدأ الساق – على إنتاج القمح (Triticum aestivum L.)، مما يؤدي إلى خسائر اقتصادية كبيرة سنويًا. يؤكد المؤلفون أن تربية ونشر الأصناف ذات المقاومة الجينية هي الاستراتيجية الأكثر فعالية واستدامة لإدارة هذه الأمراض. لقد وسعت التطورات الأخيرة في…
-
PND-Net: تصنيف نقص التغذية النباتية والأمراض باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: Asish Bera وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل جديد للتعلم العميق، يسمى شبكة نقص التغذية والأمراض النباتية (PND-Net)، مصمم لتعزيز الكشف عن نقص التغذية والأمراض في النباتات من خلال دمج الشبكات التلافيفية البيانية (GCNs) والشبكات التلافيفية العصبية (CNNs). يؤكد الدراسة على أهمية التعرف المبكر على مشاكل صحة النباتات لتحسين إنتاجية المحاصيل والنمو الزراعي. من خلال استخدام تجميع هرمى مكاني…