Authors

Abstract

As we belong to a developing country, the agricultural importance is a known criterion. Majority of the Indians depend on agriculture for their basic living. It also serves as the backbone of the Indian economy. Therefore this sector should be considered important and taken care of. Diseases affecting the plants and pest are the two major threats of agriculture production. Naked eye observation followed by the addition of chemical fertilizers is the traditional method adopted by most of the farmers to avoid plant diseases. But the main limitation to this method is that it works only in the case of small scale farming. In order to tackle this issue many automatic plant disease detection systems have been developed from the early 70s. This paper is intended to survey some of the existing works in plant disease recognition that include various procedures, materials and approaches. They use different machine learning algorithms, image processing techniques and deep learning methods for disease detection. This paper also compares and suggests novel methods to recognize and classify the various kinds of infections affecting agricultural plants.

Abstract in Malayalam

ഇന്ത്യയിൽ വളരെയധികം പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ് കാർഷിക മേഖല. പകുതിയിലധികം വരുന്ന രാജ്യത്തെ പൗരന്മാർ ഇന്നും കാർഷിക മേഖലയെ ആശ്രയിച്ചാണ് ജീവിക്കുന്നത്. അതുകൊണ്ട് തന്നെ ഈ വിഭാഗം നേരിടുന്ന എല്ലാവിധ വെല്ലുവിളികളും പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതും ഗൗരവത്തോടെ കാണേണ്ടതുമാണ്. കാർഷിക വിളകളെ ബാധിക്കുന്ന രോഗങ്ങൾ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളി തന്നെയാണ്. ഇവ മൂലം ഉണ്ടാവുന്ന നഷ്ടങ്ങളും വളരെ കൂടുതലാണ്. അതിനാൽ 70 കൾ മുതൽ ഇതിനു പ്രതിവിധിയെന്നോണം പല രോഗ നിർണ്ണയ applications ഉം നിലവിൽ വന്നു. Machine learning ഉപയോഗിച്ചുള്ള പല പുതിയ രോഗനിർണയ രീതികളും അവയുടെ പ്രാധാന്യവുമാണ് ഈ പഠനത്തിലൂടെ വ്യക്തമാക്കുന്നത്.