基于人工智能的智能农业植物病虫害识别与防控研究智能农业是近年来随着人工智能技术的发展而兴起的新兴领域。
植物病虫害是影响农业生产的主要问题之一，而人工智能的应用为植物病虫害的识别与防控提供了新的可能性。
本文将探讨基于人工智能的智能农业植物病虫害识别与防控的研究。
首先，人工智能技术在图像识别领域的快速发展为植物病虫害的识别提供了强有力的支持。
通过采集、输入农田中植物叶片、果实等受病虫害影响的图像，结合深度学习算法，可以对图像进行快速准确的识别和分类。
传统的人工方法对于病虫害类型的辨识有很大的局限性，而基于人工智能的方法能够通过提取图像的特征和模式，实现对病虫害的自动分类和识别。
这种方式不仅能够提高识别的准确度，还能够大大节省人力物力。
其次，基于人工智能的智能农业还可以提供实时的病虫害监测和预警系统。
通过各种传感器和物联网设备，可以实时采集农田中的环境数据和植物生长状态，并将这些数据输入到人工智能系统中进行分析和处理。
系统可以根据病虫害的发生规律，预测病虫害的爆发以及蔓延的轨迹，提前采取相应的防控措施。
这样不仅能够保证农田的正常生产，还能够最大限度地减少农药和化肥的使用量，降低生产成本和环境污染。
此外，基于人工智能的智能农业还可以提供个性化、精准化的防控服务。
通过分析农田中的环境因素、病虫害历史数据等信息，智能系统可以为不同作物、不同地区提供个性化的防控方案。
例如，在某个地区发现了一种新的病虫害，智能系统可以及时更新数据库，并根据该地区的气象、土壤等环境数据，为农民提供针对性的防控措施。
这种个性化、精准化的防控服务能够最大限度地减少对农药的依赖，提高农业生产的效益和可持续性。
然而，基于人工智能的智能农业植物病虫害识别与防控研究还面临一些挑战和问题。
首先，对于一些新出现的病虫害种类，目前的数据集仍然较为有限，导致识别准确度不高。
其次，农田环境的复杂性和多样性也给人工智能系统的设计和应用带来了一定的困难。
中®农f(8報 2022,38(8): 135-140Chinese Agricultural Science Bulletin基于粒子群算法和支持向量机的黄花菜叶部病害识别孙瑜'，张永梅'，武玉军2C山西农业大学信息科学与工程学院，山西太谷030801 ;2大同大学，山西大同037000)摘要:使用数字图像处理技术，以黄花菜叶部病害图像为识别对象，基于L a b空间和K-m e a n s聚类算法 分割病害区域，提取目标区域的颜色特征、方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,H O G)特征和 形状特征，分别建立单一特征模型和特征融合模型，采用粒子群(particle swarm optimization，P S O)算法 通过交叉验证优化支持向量机(support vector machine,S V M)模型的惩罚因子和核参数，建立基于P S O-S V M的多特征融合分类模型识别黄花菜病害。
基于S V M的多特征融合分类模型识别率高于单一特征 分类模型，识别率可达为81.67%;基于P S O-S V M多特征融合分类模型识别率高达92.39%。
基于P S O-S V M的多特征分类模型识别率高，可以及时、便捷、高效地识别黄花菜病害。
关键词：图像处理；黄花菜;病害识别；支持向量机;粒子群算法；多特征融合中图分类号:T P391.41 文献标志码:A论文编号:casb2021-1215Recognition of Hemerocallis citrina Leaf Disease Based on PSO and SVMSUN Yu', ZHANG Yongmei', WU Yujun2(College of Information Science and Engineering, Shanxi Agriculture University, Taigu, Shanxi 030801;2Datong University,Datong, Shanxi 037000)Abstract：By using digital image processing technology, the disease image of H em ero ca llis c itrin a leaf was taken as the recognition object. The disease area was segmented based on Lab space and K-means clustering algorithm, and the color characteristics, histogram of oriented gradient (HOG) and shape characteristics of the target areas were extracted from the images. The single- feature model and multi- feature model were established respectively based on the extracted features. Particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to optimize the penalty factor and kernel parameter of the support vector machine (SVM) model through cross validation. Multi-feature classification model based on PSO-SVM was established to identify diseases of H.c itrin a leaves. The recognition rate of SVM based multi-feature classification model was higher than that ofsingle-feature classification model, and the recognition rate could reach 81.67%. The recognition rate of multifeature classification model based on PSO-SVM was as high as 92.39%. The multi-feature classification model based on PSO- SVM has high recognition rate and can identify the disease of H. c itrin a leaf timely, conveniently and efficiently.Keywords：image processing; H em ero ca llis citrin a;disease recognition; support vector machine (SVM);particle swarm optimization (PSO); multi-feature fusion0引言 典型范例[|]。
基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法
张会敏;张云龙;张善文;雷迎科
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2015(43)1
【摘要】利用作物叶片症状进行作物病害识别是植保中的一个重要研究内容。
提出了一种基于区分矩阵属性约简的黄瓜病害叶片图像分割与病害识别方法。
首先，利用最大类间方差法对黄瓜病害叶片图像进行病斑分割；其次，提取病斑图像的36个分类特征；再次，利用基于区分矩阵的属性约简算法对36个特征进行特征选择；最后，利用最近邻分类器进行病害识别。
在3种常见黄瓜病害叶片图像数据库上的试验结果表明，该方法是有效可行的，能够为基于病害叶片的作物病害识别系统研究提供参考。
【总页数】3页(P387-389)
【作者】张会敏;张云龙;张善文;雷迎科
【作者单位】郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州 451150;郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州 451150;郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州 451150;电子工程学院，安徽合肥230037
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法
2.基于二进制区分矩阵的增量式属性约简算法
3.基于二进制区分矩阵的不完备系统增量式属性约简算法
4.基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法
5.基于柔性逻辑的区分矩阵属性约简算法
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复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法袁媛;李淼;陈晟;江海洋;董俊【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2013(044)010【摘要】针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法.该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法.利用该方法对4种黄瓜病害(霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病)彩色图像进行分割.结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90％以上;平均运行速度为2.12s,能够满足实时图像分割的要求.【总页数】5页(P233-237)【作者】袁媛;李淼;陈晟;江海洋;董俊【作者单位】安徽农业大学农学院,合肥230036;中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031;中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230026;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230026;中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031【正文语种】中文【中图分类】TP391.4;S24【相关文献】1.复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究 [J], 张武;黄帅;汪京京;刘连忠2.基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法 [J], 任守纲;陆海飞;袁培森;薛卫;徐焕良3.枸杞叶部病害图像分割方法研究 [J], 李季4.向日葵叶部病害图像分割方法 [J], 李艳雪;吕芳5.一种复杂背景下的电力设备红外图像分割方法 [J], 王小芳; 毛华敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
