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基于机器学习和图像处理技术的病虫害预测 被引量：18
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作者 杭立 车进 +2 位作者 宋培源 王晨宇 田斌 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期134-141,共8页
针对传统病虫害预测过于繁琐、准确度低的现状,提出一种基于图像处理与SVM(支持向量机)结合的病虫害预测算法,并对未来几年病虫害可能发生的面积进行了有效预测.首先通过图像滤波、特征提取等图像处理技术得到昆虫数学形态学特征,然后... 针对传统病虫害预测过于繁琐、准确度低的现状,提出一种基于图像处理与SVM(支持向量机)结合的病虫害预测算法,并对未来几年病虫害可能发生的面积进行了有效预测.首先通过图像滤波、特征提取等图像处理技术得到昆虫数学形态学特征,然后结合往年病虫害数据对特征进行标签设定和科学分类,继而对未来病虫害的发生进行合理预测.通过构建动态预测模型进行有效的、科学的病虫害预测预报.最后,通过与实际值进行对比,预测精度达到了90%.实验结果表明,该方法具备较好的预测精度,是一种合理科学的预测方法. 展开更多
关键词 病虫害预测 图像处理 形态学特征 机器学习 SVM
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