基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法

被引:68
作者
王献锋 [1 ]
张善文 [1 ]
王震 [1 ]
张强 [2 ]
机构
[1] 西京学院工程技术系
[2] 西北农林科技大学林学院
关键词
病害; 判别分析; 图像识别; 环境信息; 黄瓜;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
作物病害严重影响着作物的产量和质量,病害类型识别是病害防治的前提。利用图像处理和统计分析,提出了一种基于病害叶片图像和环境信息的黄瓜病害类别识别方法。采集不同季节、温度和湿度等环境下的病害叶片图像,并记录病害的环境信息;利用属性约简法提取病害叶片的5个环境信息特征向量,对病害叶片图像进行一系列图像处理,提取病斑图像的颜色、形状、纹理等35个统计特征向量。将两者结合得到黄瓜病害的40个特征分量。再利用统计分析系统(statistical analysis system,SAS)的判别分析方法,选择10个分类能力强的特征分量,计算作物病害的聚类中心分类特征向量。最后,利用最大隶属度准则识别病害叶片的病斑类别。对黄瓜的霜霉病、褐斑病和炭疽病3种叶部病害的识别率高达90%以上。试验结果表明,该方法能够有效识别作物叶部病害类别,可为田间开放环境下实现作物病害的快速自动识别提供依据。
引用
收藏
页码:148 / 153
页数:6
相关论文
共 16 条
[1]  
气象因子的变化对黑龙江省森林病虫害影响的研究.[D].邓刚.东北林业大学.2012, 11
[2]   基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法附视频 [J].
濮永仙 ;
余翠兰 .
贵州农业科学, 2013, (07) :187-190+194
[3]   基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究 [J].
王树文 ;
张长利 .
东北农业大学学报, 2012, (05) :69-73
[4]   基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究 [J].
施伟民 ;
杨昔阳 ;
李志伟 .
福建师范大学学报(自然科学版), 2012, 28 (01) :33-37
[5]   基于图像处理的作物病害自动识别系统的研究 [J].
刘君 ;
王振中 ;
李宝聚 ;
郇中丹 ;
黄海洋 .
计算机工程与应用, 2012, 48 (13) :154-158+180
[6]   基于色度和纹理的黄瓜霜霉病识别与特征提取 [J].
耿长兴 ;
张俊雄 ;
曹峥勇 ;
李伟 .
农业机械学报, 2011, 42 (03) :170-174
[7]   基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别 [J].
柴阿丽 ;
李宝聚 ;
石延霞 ;
岑喆鑫 ;
黄海洋 ;
刘君 .
园艺学报, 2010, 37 (09) :1423-1430
[8]   高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法 [J].
田有文 ;
李天来 ;
张琳 ;
王晓娟 .
农业工程学报, 2010, 26 (05) :202-206+389
[9]   气象条件与农作物病虫害预报和防治 [J].
王淑梅 .
世界农业, 2010, (02) :55-57
[10]   基于气象视角的农作物病虫害预测预报研究概况 [J].
王淑梅 .
中国植保导刊, 2009, 29 (12) :13-16