Informatologia, Vol. 51 No. 1-2, 2018.
Original scientific paper
https://doi.org/10.32914/i.51.1-2.1
OTKRIVANJE I KLASIFIKACIJA BOLESTI USJEVA NA TEMELJU INFORMACIJSKOG HIBRIDNOG PRISTUPA
S. Vijayalakshmi
; Odjel za računarstvo i inženjerstvo, Sveučilište Manonmaniam Sundaranar, Tirunelveli, Indija
D. Murugan
; Odjel za računarstvo i inženjerstvo, Sveučilište Manonmaniam Sundaranar, Tirunelveli, Indija
Abstract
Cilj ovog rada je identificirati bolesti u listovima svih biljaka. Dijagnoza biljnih bolesti pomaže poboljšati kvalitetu i količinu produktivnosti usjeva. Za otkrivanje bolesti koriste se spektroskopske tehnike. Te tehnike su vrlo skupe i mogu ih koristiti samo obučene osoba. Ovaj rad predlaže pristup za otkrivanje bolesti listova na temelju karakterizacije svojstava teksture, oblika i boja. Otkrivanje bolesti koje se detektiraju uporabom ISRC tehnike. Najprije se primjenjuje GENABC klastering pristup na ulaznu sliku za segmentiranje pogođenog područja. Zatim se ekstrahiraju značajke sa zahvaćene površine pomoću tehnika ekstrakcije značajki. U ovom se radu koristi poboljšana transformirana enkodirana lokalna shema koja se koristi za izdvajanje značajki teksture, poboljšane značajke gradijenata (EGF) za izdvajanje oblika i poboljšane tehnike hektologije boja (ICH) za izdvajanje boje. Zatim se ove značajke daju ISRC klasifikatoru kako bi dobili točnu vrstu bolesti na zahvaćenom lišću. Za analizu izvedbe predložene metode koristimo četiri metrike. To su točnost klasifikacije, stopa pogrešaka, preciznost i vrijednost opoziva. Iz analize eksperimentalnih rezultata ISRC metoda daje bolji rezultat od postojećeg pristupa.
Keywords
bolesti biljaka; GENABC klasteriranje; ITELP; EGF; ISRC klasifikator
Hrčak ID:
203300
URI
Publication date:
30.6.2018.
Visits: 2.324 *