Beschnitt-Überwachung mittels Bildverarbeitung

Zusatztext

Der Pflanzenbau spielt im landwirtschaftlichen Bereich eine wesentliche Rolle. Gegenwärtig ist der Verlust von Nahrungsmitteln hauptsächlich auf infizierte Nutzpflanzen zurückzuführen, was den Ertrag des Betriebs reflexartig verringert. Die Herausforderungen bestanden darin, die Beschaffenheit des Bodens und seine Fruchtbarkeit zu erkennen, den Einsatz von Pestiziden zu reduzieren und die Menge der landwirtschaftlichen Produkte zu überwachen. In diesem Buch wird die Lösung dieses Problems mit Hilfe der Bildverarbeitung diskutiert. In diesem Buch wird ein verbesserter Clustering-Algorithmus vorgestellt, der nicht nur den infizierten Bereich der Blätter, sondern auch die Bodenfruchtbarkeit vorhersagen kann. Es wird ein farbbasiertes Segmentierungsmodell definiert, um die infizierte Region zu klassifizieren und sie in die entsprechenden Klassen einzuordnen. Experimentelle Analysen wurden an Probenbildern in Bezug auf die zeitliche Komplexität und die Fläche der infizierten Region durchgeführt. Pflanzenkrankheiten können mit den aufgenommenen Bildern korreliert und für die Entscheidungsfindung verarbeitet werden. Die pH-Wert-Korrelation wird genutzt, um die Fruchtbarkeit des Bodens zu identifizieren. In diesem Buch werden die beteiligten Schritte wie Bildaufnahme, Bildvorverarbeitung, Bildsegmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation detailliert beschrieben. Dieses Buch liefert auch die Beispielkodierung der entwickelten Algorithmen zum Nutzen des Lesers.

Autorenportrait

Dr. Onkar S. Sahasrabudhe, ein Absolvent des IIT Bombay und des VJTI, Mumbai, forscht in den Bereichen Prototyping, CNC, Hybrid-Fertigung, Schweißen, Entscheidungswissenschaften, Robotik und Bildgebung; veröffentlichte Forschungsarbeiten bei Elsevier, Springer, Taylor & Francis; außerordentlicher Professor am Pillai College of Engineering, engagiert sich ständig mit seinen Studenten in der alliierten Forschung.

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