Nghiên cứu phương pháp phân tích texture ảnh radar để tạo ảnh đa phổ phục vụ phân loại lớp phủ / Nghiên cứu phương pháp phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng SIFT.

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thanh Phương Bùi, Hoàng Nam Lê, Nam Thạnh Ngô, Ngọc Tú Nguyễn, Hữu Việt Nguyễn, Thị Ngoan Trần

Ngôn ngữ: vie; Vie

Ký hiệu phân loại: 526 Mathematical geography

Thông tin xuất bản: Tạp chí tài nguyên và môi trường , Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam 20172019

Mô tả vật lý: 37-39

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 487506

Thêm vào giỏ

Tóm tắt
Chủ đề

Trong nghiên cứu lớp phủ từ tư liệu viễn thám, có rất nhiều loại ảnh viễn thám có thể lựa chọn, ảnh radar có chu kỳ lặp lại ảnh ngắn nên có thể có rất nhiều ảnh, phù hợp với nhu cầu nghiên cứu. Bài báo giới thiệu phương pháp phân tích texture ảnh radar để tạo ảnh đa phổ phục vụ phân loại lớp phủ thực nghiệm tại TP. Hà Nội.Sinh trưởng và phát triển của cây trồng nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều yếu tố như giống, chế độ dinh dưỡng, điều kiện thời tiết..., trong đó yếu tố sâu bệnh tác động trực tiếp đến năng suất và có khả năng lây lan trên diện rộng. Đối với lúa, một loại cây trồng chủ lực của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong an ninh lương thực và xuất khẩu, mặc dù quy trình chăm sóc - phòng trừ sâu bệnh được tuân thủ một cách nghiêm ngặt, nhưng vẫn không thể kiểm soát hoàn toàn các mầm mống của sâu bệnh. Với mô hình canh tác trên diện tích lớn, sử dụng mắt người rất khó để phát hiện các dấu hiệu của sâu bệnh trong những giai đoạn phát triển ban đầu. Trong bài báo này, các tác giả nghiên cứu đề xuất mô hình sử dụng trích chọn đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) và phân lớp SVM (Support Vector Machine) nhằm xử lý các hình ảnh trên lá của cây lúa. Mô hình này có thể phát hiện và nhận biết 4 loại sâu bệnh trên cây lúa: đốm vằn, đạo ôn, sâu cuốn lá, rầy nâu. Kết quả thực nghiệm trên mô hình có thể đạt được độ chính xác từ 80 đến 85%.Từ khóa: sâu bệnh lúa, SIFT, SVM.Chỉ số phân loại: 2.2

Tạo bộ sưu tập với mã QR