典型农作物叶部病害计算机图象识别方法的研究

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1、Y762210分类号!里3111璺!密级博士学位论文典型农作物叶部病害计算机图象识别方法的研究田有文指导教师姓名奎盛垡瞳筮塾援盟±(卮2选田盔些太堂选阻直丕瞳暨!星Q兰申请学位级别擅±专业名称盔些扭越丝王猩论文提交日期呈QQ墨生墨旦坌Q旦论文答辩日期窒QQ墨生曼旦墨目学位授予单位和日期沈匿盔些左堂2丝堇!皇：』答辩委员会主席签蠢垫教握评阅人i匿拯盔堑援评阅人处盍垫麴援评阅人使俊堇熬攫评阅人奎丞奎熬援2005年7月1日摘要好；支持向量机识别方法在病害分类训l练样本较少时，具有良好的识别能力和泛化能力，适用于农作物病害的识别。不同核函数的相互比较分析表

2、明，线性核函数适合于黄瓜病害的识别，径向基核函数适合于葡萄、玉米病害的识别。4．针对农作物病害叶部病斑形状特点，利用圆度、形态复杂性、伸长度、凹性率作为病害叶部病斑的形状特征向量，应用支持向量机识别方法对农作物病害进行识别。实验分析表明，基于形状特征的支持向量机识别方法在病害分类训练样本较少时，具有较好的病害识别能力。不同核函数的相互比较分析表明，径向基核函数适合于葡萄、玉米、黄瓜病害的识别。在此基础上综合利用农作物病害的形状特征和纹理特征，采用支持向量机识别方法进行农作物病害的识别。实验结果表明，基于形状特征和纹理特征的农作物病害的正确识别率优于

3、只用纹理特征或形状特征进行病种识别的准确率。5．针对农作物病害叶部病斑颜色特点，采用L*a'b+颜色系统中r、r、b+作为农作物病害叶部病斑的颜色特征向量，运用支持向量机识别方法对农作物病害进行识别。不同核函数的相互比较分析表明，线性核函数适合于黄瓜病害的识别，径向基核函数适合于葡萄、玉米病害的识别。在此基础上，综合利用农作物病害的颜色特征和纹理特征，运用支持向量机识别方法进行农作物病害的识别。试验结果表明，基于颜色特征和纹理特征的农作物病种识别的J下确率高于只用纹理特征或颜色特征的准确率。6．针对农作物复合病害叶部彩色图象的纹理特点，利用色度矩作

4、为纹理特征向量，将支持向量机识别方法应用于农作物复合病害的识别。试验分析表明，基于色度矩和支持向量机的农作物复合病害的正确识别率较高。本研究为我国农作物保护智能化、自动化监测与变量喷药和农业信息网的农作物病害远程诊断提供了重要的理论依据和应用技术，对缩小我国在农作物保护自动化、智能化、网络化、数字化方面与发达国家之间的差距，促进计算机图象处理技术、支持向量机等人工智能理论在农业工程领域的应用具有重要意义。关键词：计算机图象处理；农作物病害；支持向量机；病害识别；纹理特征；形状特征；颜色特征2沈阳农业人学博士学位论文1绪论1．1研究的目的和意义农作物

5、是人类必不可少的再生资源，它不但为人类提供必需的基本生活品，而且能改善土壤肥力、控制水土流失，还可以改善人类的生存环境。然而，农作物在生长和发育过程中，经常受到各种不良环境生物和非生物因子的影响，导致农作物发生病害。农作物病害造成的直接损失是减少农作物的产量。实践证明，合理施用农药是保证农业获得丰收、抑制病害发生的一项重要措施。然而随着农药在农业生产中长期大量的使用，农药以各种方式不断向环境扩散，造成环境污染，影响生态系统的平衡。另外过量或不合理施用农药将导致农产品质量下降，危害人类的食物安全和健康。为此做到合理、安全使用农药，控制农药对农产品、土

6、壤、水体的污染成为当前迫切需要解决的重要课题。为了保证既可以有效地施用农药消灭农作物病害、提高作物产量，同时又能合理地使用农药，有效减少农药对环境的污染，前提条件之一是农业生产者必须精确地获得农作物生长状态信息，其中最关键的基础技术是快速和准确地获得农作物受害的病种信息，这样农业生产者可根据获得的病害信息，采取有针对性的防治方法，科学、系统地治理田闻病害，以最经济的方法挽回病害造成的损失。但是，从目前的实际情况来看，农作物病害的田问识别和管理粗放化。由于农作物病害的症状最初往往是模糊不清的，外观病症难以用准确和定量的数字进行描述，再加上农业生产者往

7、往缺乏农作物病害识别的全面知识，因此农业生产者对病害的识别往往出现偏差，对农作物病害盲目地喷洒农药。如果想精确获得农作物病害的病种信息，必须请植保专家进行病原鉴定和侵染性测定，这往往最少需要几天时间，从而耽误了治病的最佳时机。计算机图象处理技术是近40年来伴随着计算机技术的发展应运丽生的一门综合技术，集计算机、自动化、光学、视觉学、心理学、人工智能、数学等众多领域。它是利用一个用来代替人眼的图象传感器获取物体的图象，将图象转化为一个数据矩阵，并利用～个用作代替人脑的计算机来分析图象，以实现与光学系统模拟处理相同的效果。数字图象处理是利用计算机进行计

8、算，完成对图象进行去除噪声、增强、分割、提取特征等的理论、方法和技术。数字图象处理与人的视觉处理相比具有处理精度高、再现性