Recognition of weeds with image processing and their use with fuzzy logic for precision farming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Yang, C.-C., Prasher, S.O., Landry, J.-A., Perret, J. and Ramaswamy, H.S. 2000. Recognition of weeds with image processing and their use with fuzzy logic for precision farming. Can. Agric. Eng. 42:195200. Herbicide use can be reduced if the spatial distribution of weeds in the field is taken into account. This paper reports the initial stages of development of an image capture/processing system to detect weeds, as well as a fuzzy logic decision-making system to determine where and how much herbicide to apply in an agricultural field. The system used a commercially available digital camera and a personal computer. In the image processing stage, green objects in each image were identified using a greenness method that compared the red, green, and blue (RGB) intensities. The RGB matrix was reduced to a binary form by applying the following criterion: if the green intensity of a pixel was greater than the red and the blue intensities, then the pixel was assigned a value of one; otherwise the pixel was given a value of zero. The resulting binary matrix was used to compute greenness area for weed coverage, and greenness distribution of weeds (weed patch). The values of weed coverage and weed patch were inputs to the fuzzy logic decision-making system, which used the membership functions to control the herbicide application rate at each location. Simulations showed that a graduated fuzzy strategy could potentially reduce herbicide application by 5 to 24%, and that an on/off strategy resulted in an even greater reduction of 15 to 64%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle