CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU Chương này giới thiệu tổng quan về giống lúa, khảo sát các nghiên cứu về phân loại giống lúa thông qua trích xuất các đặc trưng về màu sắc, hình thái học và bề mặt của hạt lúa và từ đó kết hợp với các phương pháp phân loại như mạng nơ ron nhân tạo, máy vector hỗ trợ, v. Bên cạnh đó, các nghiên cứu về áp dụng mạng nơ ron tích chập cho bài toán phân loại giống lúa cũng được trình bày. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, những đóng góp chính của nghiên cứu và bố cục của luận án cũng được trình bày trong chương này.1 Giới thiệu về giống lúa Lúa là một loại cây lương thực được trồng ở nhiều nước và là một nguồn thực phâm. ồn định của phần lớn dân số toàn cầu.
Cây lúa thuộc loài Oryza. Theo Vaughan [1], Oryza có khoảng 22 loài, trong đó chỉ có loài Oryza sativa và loài Oryza glaberrima được trồng canh tác. Tác giả Morishima và Oka trong [2] đã phân chia các loài lúa canh tác thành hai nhóm là Indica và Japonica dựa vào phân tích thành phần chính của 11 tính trạng trên giống lúa. Liên quan đến đa dạng di truyền trên cây lúa, Glaszmann trong [3] đã phân tích 1688 giống lúa truyền thống của Châu Á và đã xác định sáu nhóm phân biệt về mặt di truyền (ký hiệu I-VI).
Trong đó nhóm I thuộc vùng nhiệt đới, được xem như loại “Indica”, nhóm IV thích ứng vùng khí hậu ôn đới như “Japonica”. Các nhóm còn lại hầu hết là thuộc giống lúa rẫy vùng cao. Mỗi giống lúa thường thích hợp với điều kiện canh tác của nó như khí hậu, đất, và nước. Với những thách thức như biến đổi khí hậu, côn trùng và dịch bệnh nên nhiều giống lúa mới được tạo ra ngày càng nhiều và ngày càng đa dạng.
Tại ngân hàng giống lúa quốc tế thuộc viện nghiên cứu lúa gạo ở Philippines (IRRI) có hon 130. lúa khác nhau trên thé giới được lưu trữ và bảo tồn tại đây. Ngân hang gen lúa quốc tế hiện lưu trữ, bảo quản các giống lúa của các nước trên thế giới, đồng thời cũng nghiên cứu các giống lúa mới dé thích ứng với những thách thức như biến đổi khí hậu, sâu bọ, dịch bệnh. Do khả năng nảy mam của hat lúa giống có thể bị giảm nhanh phụ thuộc vào điều kiện môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, v.
Vì vậy, tại Ngân hàng gen lúa quốc tế sẽ lưu trữ các giống lúa theo cả hai chế độ: chế độ cơ bản ở nhiệt độ -20°C và chế độ kích hoạt trong khoảng nhiệt độ từ 2°C đến 4C. Các giống lúa sẽ được kiểm tra khả năng nảy mầm với chu kỳ năm năm đối với hạt giống lưu trữ ở chế độ kích hoạt và mười năm đối với chế độ cơ bản.1 là hình ảnh một số giống lúa lưu trữ tại IRRI. Như vậy, mặc dù số lượng giống lúa hiện lưu trữ tại các trung tâm rất lớn, nhưng các giống lúa rất đa dạng về hình dạng và màu sắc. Vì vậy, luận án này chọn các giống lúa có quan sát bên ngoài khá giống nhau để phân loại nhằm mục đích dễ dang phát triển mô hình cho phân loại nhiều giống lúa hơn.
IRGC 52542 IRGC 52612 IRGC 52716 IRGC 52720 IRGC 52739 IRGC 52754 IRGC 52797 IRGC 52800 IRGC 52816 IRGC 52928 TRGC52940— “—TRGCS2847—~ TRGCS305D — “TRGCS3052 —TRGCS53U5Z—” IRGC 53066. IRGC 53068 IRGC 53069 IRGC 53071 IRGC 53074 Hình 1.1 Một số giống lúa lưu trữ tại IRRI. Tại Việt Nam, các giống lúa được lưu giữ trong ngân hàng gen của các viện, trường đại học, v. Ở Viện nghiên cứu nông nghiệp công nghệ cao đồng bằng sông Cửu Long hiện lưu trữ hơn 1.800 mẫu giống lúa cổ truyền và 160 quần thể lúa hoang dại (thuộc 3 loài Oryza rufipogon, Oryza nivara, Oryza officinalis).
Bên cạnh đó, tại đây còn bảo quản 30 quần thể lúa hoang của 5 loài khác. Ngoài ra Viện còn bảo tồn 2000 giống lúa ngoại nhập do ngân hàng gen của IRRI cung cấp. Ở ngân hàng gen của Trường Đại học Cần Thơ, hiện có khoảng 1988 giống lúa các loại bao gồm: lúa mùa sớm, lúa mùa lỡ, lúa mùa muộn; 647 giống nhóm lúa ray; và 276 giống nhóm lúa nếp. Tại các ngân hàng gen, hầu hết các giống lúa đều được lưu giữ trong kho lạnh ở nhiệt độ có thể - 20°C (lưu giữ mẫu lâu) hoặc 2 — 40C (cho các vụ mùa sau).
Lúa được thu hoạch, làm sạch, phân loại, làm khô và bảo quản. Trong vòng 48 giờ sau khi thu hoạch phải làm khô lúa để độ âm chỉ còn khoảng 12-14% (tuỳ theo nhu cầu làm khô lúa để xay xát ngay hoặc dé tồn trữ lâu đài hoặc để làm giống mà yêu cầu làm khô và công nghệ sấy khác nhau). Độ dm an toàn của lúa cho bảo quản phụ thuộc vao tinh trạng lúa, khí hậu cũng như điều kiện bảo quản. Khi lúa có độ âm 13 - 14% có thể bảo quản được từ 2 - 3 tháng, nếu muốn bảo quản dai hơn 3 tháng thì độ ẩm của lúa tốt nhất từ 12 - 12,5%.
Độ âm lúa, công nghệ say cũng ảnh hưởng tới hiệu suất thu hồi gạo và tỷ lệ gạo gãy trong quá trình xay xát, độ 4m thích hợp cho quá trình xay xát từ 13 - 14%. 12 Dit vấn đề Với một số lượng lớn các giống lúa trên thế giới thì việc đặc tính hóa từng loại giống trở nên can thiết. Tai các trung tâm lưu trữ giống lúa, đặc tính hóa từng giống lúa trở thành công việc thường ngày. Tại IRRI, mô tả đặc tính từng giống lúa bao gồm việc đo chiều dài và chiều rộng hạt lúa.
Việc đo kích thước này được thực hiện bằng cách đặt một mẫu nhỏ các hạt lúa và sắp xếp chúng trên một tắm kính lúp, ánh sáng ở phía trên chiếu xuống sẽ tạo ra bóng của hat lúa trên tờ giầy đã được kẻ ô có kích thước ở phía dưới. Kết quả là hình chiếu được đo dé xác định chiều dài và chiều rộng của hạt lúa. Tuy nhiên, việc đo các kích thước như vậy thường mat nhiều thời gian và không chính xác. Mặc dù số giống lúa trong thực tế hiện lưu trữ tại các trung tâm giống lúa là rất lớn.
Tuy nhiên, trong thực tế có nhiều giống lúa đã không còn phù hợp với điều kiện canh tác. Hơn nữa, mỗi vùng miền sẽ thích hợp cho gieo trồng với một số giống lúa khác nhau. Do vậy, số lượng giống lúa đang được trồng trong thực tiễn ở mỗi vùng miền sẽ không lớn như số giống lúa đang lưu trữ. Hơn nữa, việc chọn giống lúa phù hợp với điều kiện đất đai, khí hậu để gieo trồng cũng là một khâu quan trọng quyết định năng suất của vụ mùa.
Bên cạnh những giống lúa có sự khác biệt nhau về màu sắc và hình dạng, thì có những giống lúa có quan sát bên ngoài khá giống nhau. Chính vì vậy rất dễ nhằm lẫn các giống lúa này với nhau khi quan sát bằng mắt thường. Điều đó dẫn đến chọn giống lúa không thích hợp và dẫn đến năng suất thu hoạch không cao. Chính vì vậy, cần thiết phải nâng cao độ chính xác cho mô hình phân loại tự động các giống lúa có quan sát bên ngoài gần giống nhau.
Do đó, nghiên cứu sinh lựa chọn 17 giống lúa có quan sát bên ngoài khá giống nhau để xây dựng các mô hình phân loại. Từ đó, việc phân loại với những nhiều giống lúa khác nhau sẽ dé dang hơn, và các mô hình có thé được phát triển lên dé phân loại với nhiều giống lúa hơn. Vi vậy, nghiên cứu này thực hiện các phương pháp nhằm nâng cao độ chính xác phân loại cho 17 giống lúa khá giống nhau nhau về màu sắc, kết cấu bề mặt và phần lớn được trồng ở đồng bằng sông Cửu Long. Việc nâng cao độ chính xác phân loại cho 17 giống lúa này nhằm giảm thiểu sự nhằm lẫn giữa các giống lúa khi gieo trồng và từ đó nâng cao năng suất và chất lượng của vụ mùa.
Hơn nữa có thể giúp người nông dân sàng lọc được nguồn giống tinh khiết, không nhằm lẫn với giống khác khi gieo trong để vụ mùa được tốt hơn, các nhà nghiên cứu lúa gạo có thể dễ đàng phân loại các giống lúa một cách nhanh chóng hơn, và các trung tâm lưu trữ giống lúa có thể quản lý, bảo. tồn các giống lúa một cách hiệu quả hơn.3 Tổng quan các nghiên cứu về phân loại giống lúa Dé phân loại giống lúa thông qua ảnh hat lúa thì phương pháp truyền thống được báo cáo trong nhiều nghiên cứu là trích chọn đặc trưng của hạt lúa, sau đó kết hợp với mô hình hay thuật toán phân loại như mạng nơ ron nhân tạo, máy vector hỗ trợ SVM, Random Forest (RF), v.v dé huấn luyện và kiểm tra mô hình. Trong đó, xử lý ảnh là công cụ hiệu quả để trích chọn các đặc trưng một cách chính xác và tiết kiệm thời gian. Đặc trưng được trích xuất bao gồm màu sắc, hình thái học, bề mặt, phổ, V.
của mỗi giống lúa. Các nghiên cứu sử dụng một loại tập đặc trưng hoặc kết hợp nhiều tập đặc trưng với nhau để đưa vào các bộ phân loại. Đặc trưng màu sắc bao gồm giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuân, dải giá trị màu của các kênh màu. Đặc trưng hình thái học được trích xuất có thé bao gồm độ dài hạt lúa, chiều rộng hạt lúa, chu vi, điện tích của hạt lúa, độ dài trục lớn và độ dài trục nhỏ của elip bao quanh hạt lúa, v.
Đặc trưng bề mặt của mỗi giống lúa có thé bao gồm các đặc trưng bề mặt thống kê hoặc các đặc trưng được tính từ ma trận đồng hiện mức xám được tìm thấy trong nhiều nghiên cứu. Bên cạnh các phương pháp phân loại truyền thống này, việc áp dung dữ liệu ảnh lúa trực tiếp vào các mô hình mạng nơ ron tích chập (CNN) cũng cho kết quả phân loại khá cao. Các nghiên cứu này được trình bày trong phần dưới đây.1 Phân loại giống lúa sử dụng trích xuất đặc trưng của hạt lúa © Nghiên cứu sử dụng đặc trưng mau sắc cho phân loại giống lúa. Dé phân loại các giống lúa, các nghiên cứu đã trích xuất đặc trưng của hạt lúa và kết hợp với các mô hình máy học.
Các tác giả trong [4] sử dụng các đặc trưng màu kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo để phân loại 15 loại giống lúa. Đặc trưng màu được trích xuất trên giống lúa bao gồm giá trị trung bình, phương sai, và dai giá tri màu được tinh đối với 7 kênh màu R, G, B, H, S, I, và Y. Các kênh màu H, S, I và Y được tính từ các giá trị màu R, G, B.