Utilizing image processing techniques to compute herbivory.
Notice bibliographique
Résumé
Leafy spurge (Euphorbia esula L. sensu lato) is a perennial weed species common to the north-central United States and southern Canada. The plant is a foreign species toxic to cattle. Spurge infestation can reduce cattle carrying capacity by 50 to 75 percent [1]. University of Wyoming Entomology doctoral candidate Vonny Barlow is conducting research in the area of biological control of leafy spurge via the Aphthona nigriscutis Foudras flea beetle. He is addressing the question of variability within leafy spurge and its potential impact on flea beetle herbivory. One component of Barlow's research consists of measuring the herbivory of leafy spurge plant specimens after introducing adult beetles. Herbivory is the degree of consumption of the plant's leaves and was measured in two different manners. First, Barlow assigned each consumed plant specimen a visual rank from 1 to 5. Second, image processing techniques were applied to "before" and "after" images of each plant specimen in an attempt to more accurately quantify herbivory. Standardized techniques were used to acquire images before and after beetles were allowed to feed on plants for a period of 12 days. Matlab was used as the image processing tool. The image processing algorithm allowed the user to crop the portion of the "before" image containing only plant foliage. Then Matlab cropped the "after" image with the same dimensions, converted the images from RGB to grayscale. The grayscale image was converted to binary based on a user defined threshold value. Finally, herbivory was computed based on the number of black pixels in the "before" and "after" images. The image processing results were mixed. Although, this image processing technique depends on user input and non-ideal images, the data is useful to Barlow's research and offers insight into better imaging systems and processing algorithms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».