农作物病虫害图像识别技术的研究综述

• 作者: 刘连忠 张武 汪京京 黄帅
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 病虫害 图像分割 特征提取 分类识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 1363-1370
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 8045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.07.026

摘要

农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失.传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要.基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施.本文从图像分割、特征值提取和分类识别三个方面,分别阐述图像处理技术应用于农作物病虫害识别的研究现状和进展,并对今后的研究趋势和方向作了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘连忠	安徽农业大学信息与计算机学院	16	117	5.0	10.0
2	张武	安徽农业大学信息与计算机学院	42	373	12.0	18.0
4	黄帅	安徽农业大学信息与计算机学院	4	70	3.0	4.0
7	汪京京	安徽农业大学信息与计算机学院	2	64	2.0	2.0