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基于自动化机器学习的植物胁迫检测系统

基于自动化机器学习的植物胁迫检测系统

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-06-09 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本文提出了一种高效、便民的植物胁迫检测框架。

基于自动化机器学习的植物胁迫检测系统

【概要描述】本文提出了一种高效、便民的植物胁迫检测框架。

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
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由于印度大多数人口依赖农业,因此农业是印度经济的主要来源之一。植物胁迫的早期检测在智能农业中发挥着显著作用。为了提高粮食作物的质量和产量,防止对作物的危害,势必利用环境参数来检测作物的逆境。视觉传感器和环境传感器有助于识别植物叶片在初始阶段的颜色变化,从而减少损害。本文提出了一种高效、便民的植物胁迫检测框架。

 

植物胁迫检测 (PSD) 框架

 

健康的叶子 a) 进行实验的图像,b) 预处理的图像和 c) 受影响区域的切片图像

 

首先,该框架利用相机采集田间叶片图像,并利用机器学习将叶片分为健康叶片和不健康叶片。然后,支持向量机算法利用从树叶中提取的特征对系统进行训练,将输入的特征单独传输到云中。接着,另一端的农业顾问检索特征,并通过分类检测胁迫。最后,利用灰度共生矩阵纹理提取健康叶片和不健康叶片的特征,验证了搞系统的分类精度和胁迫检测等指标。

 

不健康的叶子 a) 输入图像,b) 预处理图像和 c) 受影响区域的切片图像。

 

上传到 Thing Speak 平台的特征 a) 对比度,b) 能量,c) 相关性,d) 同质性和 e) 熵

 

来源:

Karthickmanoj R., Sasilatha T. and Padmapriya J.. Automated machine learning based plant stress detection system. Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.03.651.

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