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疾病识别棉花植物使用空间FCM &并通过分类器

文摘

农作物在印度经常遭受害虫的威胁影响他们的根和叶。植物病害导致农作物重大损失和经济损失。随后,减少植物病害的早期诊断导致实质性的改善产品的质量。每年巨大的棉花作物产量损失,由于快速感染害虫和昆虫。感染棉花植物可以表现出不同的症状和诊断非常困难。常见的症状包括叶异常增长,颜色失真,发育不良,腐烂和损坏的豆荚。在本文中,我们使用了空间FCM &并通过分类器识别害虫和棉花植物类型的疾病。图像采集设备获取的图像使用定期种植园。这些图像然后使用中值滤波技术进行预处理。预处理的叶子图像然后使用空间FCM聚类分割方法。 Then the color features(mean, skewness), texture features such as energy, entropy, correlation, contrast, edges are extracted from diseased leaf image using repeated occurrence of gray level configuration in the texture & then compared with normal cotton leaf image. The Probabilistic Neural Network (PNN) method is used to classify the pest & Disease in cotton crop.

Premalatha。V, Valarmathy。年代,Sumithra.M.G

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