文献类型：期刊文章

作　　者：王献锋[1] 张善文[1] 王震[1] 张强[2]

机构地区：[1]西京学院工程技术系,西安710123 [2]西北农林科技大学林学院,杨凌712100

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61272333);陕西省教育厅自然科学研究项目(2013JK1145)

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：14

起止页码：148-153

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20143600062640)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：病害 判别分析  图像识别 环境信息 黄瓜

分 类 号：TP391]