LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut
Late leaf spot (LLS), caused by Nothopassalora personata, is the most damaging foliar disease in peanut production worldwide. Accurate disease severity assessment is crucial for evaluating and implementing effective management strategies. This study aimed to develop and validate an automated image a...
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Lenguaje: | Inglés |
| Publicado: |
Ediciones INTA
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/23494 https://doi.org/10.58149/2xz3-6879 |
| _version_ | 1855038766005092352 |
|---|---|
| author | Herrador, Tiago A. Migotti Scaglia, Juliana Paredes, Juan Andrés Cazon, Luis Ignacio |
| author_browse | Cazon, Luis Ignacio Herrador, Tiago A. Migotti Scaglia, Juliana Paredes, Juan Andrés |
| author_facet | Herrador, Tiago A. Migotti Scaglia, Juliana Paredes, Juan Andrés Cazon, Luis Ignacio |
| author_sort | Herrador, Tiago A. |
| collection | INTA Digital |
| description | Late leaf spot (LLS), caused by Nothopassalora personata, is the most damaging foliar disease in peanut production worldwide. Accurate disease severity assessment is crucial for evaluating and implementing effective management strategies. This study aimed to develop and validate an automated image analysis model, LLS-SevEst, for quantifying LLS severity in peanut leaves. A dataset of 190 scanned leaf images was analyzed using three approaches: a fixed threshold-based segmentation, morphological preprocessing and K-means clustering. Exploratory analyses revealed distinct brightness patterns between healthy and diseased tissues, guiding the development of classification functions. The threshold-based model yielded high false positive rates due to its inability to account for natural leaf variation, while the morphological preprocessing method improved segmentation marginally but still required manual adjustments. The K-means clustering approach provided relatively better segmentation performance under the specific conditions tested and showed high potential for automated and reproducible disease severity estimation. This work should be considered a proof-of-concept, and further research is required to develop a robust and generalizable tool for LLS severity estimation. |
| format | info:ar-repo/semantics/artículo |
| id | INTA23494 |
| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
| language | Inglés |
| publishDate | 2025 |
| publishDateRange | 2025 |
| publishDateSort | 2025 |
| publisher | Ediciones INTA |
| publisherStr | Ediciones INTA |
| record_format | dspace |
| spelling | INTA234942025-08-20T13:04:32Z LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut Herrador, Tiago A. Migotti Scaglia, Juliana Paredes, Juan Andrés Cazon, Luis Ignacio Arachis hypogaea Enfermedades de las Plantas Mancha de la Hoja Análisis de Imágenes Aprendizaje Automático Plant Diseases Leaf Spots Image Analysis Machine Learning Maní Viruela del Maní Nothopassalora personata Peanuts Late leaf spot (LLS), caused by Nothopassalora personata, is the most damaging foliar disease in peanut production worldwide. Accurate disease severity assessment is crucial for evaluating and implementing effective management strategies. This study aimed to develop and validate an automated image analysis model, LLS-SevEst, for quantifying LLS severity in peanut leaves. A dataset of 190 scanned leaf images was analyzed using three approaches: a fixed threshold-based segmentation, morphological preprocessing and K-means clustering. Exploratory analyses revealed distinct brightness patterns between healthy and diseased tissues, guiding the development of classification functions. The threshold-based model yielded high false positive rates due to its inability to account for natural leaf variation, while the morphological preprocessing method improved segmentation marginally but still required manual adjustments. The K-means clustering approach provided relatively better segmentation performance under the specific conditions tested and showed high potential for automated and reproducible disease severity estimation. This work should be considered a proof-of-concept, and further research is required to develop a robust and generalizable tool for LLS severity estimation. La viruela del maní, causada por Nothopassalora personata, es la enfermedad foliar más importante de este cultivo a nivel mundial. La evaluación precisa de la severidad de la enfermedad en la planta es fundamental para la implementación de estrategias de manejo efectivas. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar y validar un modelo automatizado de análisis de imágenes, denominado LLS-SevEst, para cuantificar la severidad de la viruela el maní en hojas. Para esto se analizó un conjunto de 190 imágenes escaneadas de hojas de maní utilizando tres enfoques: segmentación basada en umbrales fijos, preprocesamiento morfológico y agrupación de clústeres por K-means. Los análisis exploratorios revelaron patrones de brillo distintos entre los tejidos sanos y enfermos, lo que permitió orientar el desarrollo de funciones de clasificación. El modelo basado en umbrales presentó altas tasas de falsos positivos debido a su incapacidad para considerar la variación natural en la tonalidad de las hojas, mientras que el preprocesamiento morfológico mejoró la segmentación, aunque evidenciando la necesidad de ajustes manuales. El enfoque basado en agrupamientos por K-means ofreció un mejor desempeño relativo para las condiciones evaluadas, mostrando un alto potencial para una estimación automatizada y reproducible de la severidad de la enfermedad. Debido a la naturaleza de nuestros resultados, este trabajo debe considerarse una prueba de concepto, que requiere investigaciones adicionales para constituir una herramienta robusta para la estimación de la severidad de LLS. Instituto de Patología Vegetal Fil: Herrador, Tiago A. Instituto Universitario de Ciencias Biomédicas de Córdoba; Argentina Fil: Migotti Scaglia, Juliana. Instituto Universitario de Ciencias Biomédicas de Córdoba; Argentina Fil: Paredes, Juan Andrés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentina Fil: Paredes, Juan Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentina Fil: Cazon, Luis Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Patología Vegetal; Argentina Fil: Cazon, Luis Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA); Argentina 2025-08-20T13:02:05Z 2025-08-20T13:02:05Z 2025-08 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/23494 0325-8718 1669-2314 https://doi.org/10.58149/2xz3-6879 eng info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Ediciones INTA RIA 51 (2) : 118-123. (agosto 2025) |
| spellingShingle | Arachis hypogaea Enfermedades de las Plantas Mancha de la Hoja Análisis de Imágenes Aprendizaje Automático Plant Diseases Leaf Spots Image Analysis Machine Learning Maní Viruela del Maní Nothopassalora personata Peanuts Herrador, Tiago A. Migotti Scaglia, Juliana Paredes, Juan Andrés Cazon, Luis Ignacio LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title | LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title_full | LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title_fullStr | LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title_full_unstemmed | LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title_short | LLS-SevEst – Late leaf spot severity estimator. A machine learning approach to assessing Nothopassalora personata in peanut |
| title_sort | lls sevest late leaf spot severity estimator a machine learning approach to assessing nothopassalora personata in peanut |
| topic | Arachis hypogaea Enfermedades de las Plantas Mancha de la Hoja Análisis de Imágenes Aprendizaje Automático Plant Diseases Leaf Spots Image Analysis Machine Learning Maní Viruela del Maní Nothopassalora personata Peanuts |
| url | http://hdl.handle.net/20.500.12123/23494 https://doi.org/10.58149/2xz3-6879 |
| work_keys_str_mv | AT herradortiagoa llssevestlateleafspotseverityestimatoramachinelearningapproachtoassessingnothopassalorapersonatainpeanut AT migottiscagliajuliana llssevestlateleafspotseverityestimatoramachinelearningapproachtoassessingnothopassalorapersonatainpeanut AT paredesjuanandres llssevestlateleafspotseverityestimatoramachinelearningapproachtoassessingnothopassalorapersonatainpeanut AT cazonluisignacio llssevestlateleafspotseverityestimatoramachinelearningapproachtoassessingnothopassalorapersonatainpeanut |