OTKRIVANJE I KLASIFIKACIJA BOLESTI USJEVA NA TEMELJU INFORMACIJSKOG HIBRIDNOG PRISTUPA

Sa？etak Cilj ovog rada je identificirati bolesti u listovima svih biljaka. Dijagnoza biljnih bolesti poma？e pobolj？ati kvalitetu i koli？inu produktivnosti usjeva. Za otkrivanje bolesti koriste se spektroskopske tehnike. Te tehnike su vrlo skupe i mogu ih koristiti samo obu？ene osoba. Ovaj rad predla？e 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 pogo？enog podru？ja. Zatim se ekstrahiraju zna？ajke sa zahva？ene povr？ine pomo？u tehnika ekstrakcije zna？ajki. U ovom se radu koristi pobolj？ana transformirana enkodirana lokalna shema koja se koristi za izdvajanje zna？ajki teksture, pobolj？ane zna？ajke gradijenata (EGF) za izdvajanje oblika i pobolj？ane tehnike hektologije boja (ICH) za izdvajanje boje. Zatim se ove zna？ajke daju ISRC klasifikatoru kako bi dobili to？nu vrstu bolesti na zahva？enom li？？u. Za analizu izvedbe predlo？ene metode koristimo ？etiri metrike. To su to？nost klasifikacije, stopa pogre？aka, preciznost i vrijednost opoziva. Iz analize eksperimentalnih rezultata ISRC metoda daje bolji rezultat od postoje？eg pristupa