تقدم هذه الدراسة نموذجًا قائمًا على التعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، يجمع بين هياكل MobileNetV2 و ResNet50. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على 11,000 صورة موضحة تمثل عشرة فئات من الأمراض، محققًا دقة اختبار مثيرة للإعجاب تبلغ 99.91%. التحسينات التي أُدخلت على النماذج، بما في ذلك استخدام GlobalAverage Pooling2D، وBatch Normalization، وDropout،…

تدرس هذه الدراسة تأثير أكسيد الزنك (ZnO) وجزيئات نانو أكسيد الزنك (ZnO-NPs) التي تم تصنيعها بطريقة خضراء والمستمدة من مستخلص Sargassum ilicifolium على التفاعلات الكيميائية الحيوية بين أوراق الطماطم والآفة Tuta absoluta. تم إجراء توصيف لجزيئات ZnO-NPs باستخدام تشتت الضوء الديناميكي (DLS) ، حيود الأشعة السينية (X-RD) ، وميكروسكوب المسح الإلكتروني بإصدار المجال (FE-SEM). كشفت…

تبحث هذه الورقة البحثية في إمكانيات جزيئات أكسيد التيتانيوم النانوية المستندة إلى النباتات (nTiO₂) لتعزيز مقاومة فول الصويا ضد إجهاد الملوحة، وهو تحدٍ كبير في الزراعة العالمية. شملت الدراسة تطبيق nTiO₂ بتركيزات 0 و30 جزء في المليون على نباتات فول الصويا المعرضة لمستويات مختلفة من الملوحة (0 و25 و50 و100 و150 و200 ملي مول من…

في هذه الدراسة، تم تقييم أربعة نماذج متقدمة من التعلم العميق—EfficientNetB0 وResNet50 وDenseNet121 وInceptionV3—لفعاليتها في تصنيف أمراض الحمضيات مع تحسين المعلمات الفائقة. كشفت النتائج أن كل من InceptionV3 وDenseNet121 حققتا أعلى دقة تصنيف، حوالي 99.12%، مع تسجيل InceptionV3 لمتوسط F1-score ماكرو يبلغ حوالي 0.986 ومتوسط F1-score مرجح بالقرب من 0.991، مما يدل على دقة واسترجاع…

تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم عميق جديد يسمى “AgarwoodNet”، مصمم لمعالجة التحديات التي تطرحها مسببات الأمراض والآفات النباتية التي تؤثر سلبًا على الإنتاجية الزراعية والأمن الغذائي. يعتمد النموذج على مجموعة بيانات جديدة، وهي مجموعة بيانات آفات وأمراض خشب العود (APDD)، التي تتكون من 5,472 صورة لأوراق خشب العود عبر 14 فئة، إلى جانب مجموعة بيانات…