基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法

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(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2014-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：148-153