Master'sOpen Access

Plant disease detection by using SVM classification

2019
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Sefer Kurnaz

Abstract (TR)

Bu yazıda, farklı bitki yaprakları hastalıklarının sınıflandırılması için kullanabileceğimiz tekniklerin araştırılması, MATLAB ile Görüntü İşleme ve Bitki Yaprağında Oluşan Hastalıkların Tespiti için Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılmaktadır. Bu araştırmanın özellikle Irak'ta yayılan hastalıkların (Tuta absoluta) saptanmasında önemi, yeryüzünde çölleşmeyi artıran ve bitki örtüsüzlüğünü artıran çok sayıda bitkinin ölümüne yol açan, Tarım Görevlisi veya çiftçilerin mahsulün kalitesini elle denetlemeden kontrol etmesi. Çiftçilerden elde edilen veriler, belirli bir bölgede üretilen hastalığın belirlenmesine yardımcı olacak ve böylece önlenmesi ya da kontrol edilmesi için uygun önlemlerin alınmasına yardımcı olacaktır. Bu program, enfekte bölgedeki varyans ve yoğunluğu hesaplamak için algoritmayı kullanır, bitkinin yaprağına görüntü ön işleme teknikleri uygulayarak görüntüyü bölümlere ayırır. Bitkilerde otomatik olarak enfekte olan hastalığın tespit edilmesi ve tanınması için önemli bir aşama olan Hastalık lekeleri, sağlıklı yaprak rengine kıyasla, doku ve renk bakımından farklıdır. Ardından, renkli görüntünün (RGB) renk dönüşümü, enfekte olmuş alanın bölümlenmesi için kullanılabilir. Bu yazıda, HSI bileşenlerinin bitki yapraklarındaki hastalık alanının tespiti sürecindeki etkisini karşılaştıracağız.

Author

Dr. Ghassan Faek Shakır Al Daban

How to Cite

Ghassan Faek Shakır Al Daban (Yüksek Lisans Tezi). Plant disease detection by using SVM classification, 2019, Altınbaş University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Altınbaş University