基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法

• 作者: 张善文 张强 王献锋 王震
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 病害 判别分析 图像识别 环境信息 黄瓜
• 年，卷（期）: 2014,（14）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 148-153
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.14.019

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	西北农林科技大学林学院	82	571	14.0	20.0
2	张善文	西京学院工程技术系	54	275	8.0	15.0
3	王献锋	西京学院工程技术系	20	135	6.0	11.0
4	王震	西京学院工程技术系	61	296	9.0	15.0