tailieunhanh - Nghiên cứu phương pháp phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng SIFT

Sinh trưởng và phát triển của cây trồng nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều yếu tố như giống, chế độ dinh dưỡng, điều kiện thời tiết , trong đó yếu tố sâu bệnh tác động trực tiếp đến năng suất và có khả năng lây lan trên diện rộng. Đối với lúa, một loại cây trồng chủ lực của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong an ninh lương thực và xuất khẩu, mặc dù quy trình chăm sóc - phòng trừ sâu bệnh được tuân thủ một cách nghiêm ngặt, nhưng vẫn không thể kiểm soát hoàn toàn các mầm mống của sâu bệnh. Với mô hình canh tác trên diện tích lớn, sử dụng mắt người rất khó để phát hiện các dấu hiệu của sâu bệnh trong những giai đoạn phát triển ban đầu. Trong bài báo này, các tác giả nghiên cứu đề xuất mô hình sử dụng trích chọn đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) và phân lớp SVM (Support Vector Machine) nhằm xử lý các hình ảnh trên lá của cây lúa. Mô hình này có thể phát hiện và nhận biết 4 loại sâu bệnh trên cây lúa: đốm vằn, đạo ôn, sâu cuốn lá, rầy nâu. Kết quả thực nghiệm trên mô hình có thể đạt được độ chính xác từ 80 đến 85%. | Nghiên cứu phương pháp phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng SIFT Khoa học Kỹ thuật và Công nghệ Nghiên cứu phương pháp phát hiện một số sâu bệnh trên lúa sử dụng đặc trưng sift Nguyễn Ngọc Tú1*, Bùi Thị Thanh Phương1, Lê Hoàng Nam1, Ngô Nam Thạnh2 1 Viện Ứng dụng Công nghệ 2 Trung tâm Giống cây trồng Sóc Trăng Ngày nhận bài 19/10/2018; ngày chuyển phản biện 23/10/2018; ngày nhận phản biện 26/11/2018; ngày chấp nhận đăng 10/12/2018 Tóm tắt: Sinh trưởng và phát triển của cây trồng nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều yếu tố như giống, chế độ dinh dưỡng, điều kiện thời tiết , trong đó yếu tố sâu bệnh tác động trực tiếp đến năng suất và có khả năng lây lan trên diện rộng. Đối với lúa, một loại cây trồng chủ lực của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong an ninh lương thực và xuất khẩu, mặc dù quy trình chăm sóc - phòng trừ sâu bệnh được tuân thủ một cách nghiêm ngặt, nhưng vẫn không thể kiểm soát hoàn toàn các mầm mống của sâu bệnh. Với mô hình canh tác trên diện tích lớn, sử dụng mắt người rất khó để phát hiện các dấu hiệu của sâu bệnh trong những giai đoạn phát triển ban đầu. Trong bài báo này, các tác giả nghiên cứu đề xuất mô hình sử dụng trích chọn đặc trưng SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) và phân lớp SVM (Support Vector Machine) nhằm xử lý các hình ảnh trên lá của cây lúa. Mô hình này có thể phát hiện và nhận biết 4 loại sâu bệnh trên cây lúa: đốm vằn, đạo ôn, sâu cuốn lá, rầy nâu. Kết quả thực nghiệm trên mô hình có thể đạt được độ chính xác từ 80 đến 85%. Từ khóa: sâu bệnh lúa, SIFT, SVM. Chỉ số phân loại: Đặt vấn đề đã tập trung nhiều hơn vào sử dụng các thuật toán, phương pháp xử lý ảnh để phát hiện và phân loại các loại sâu bệnh Việt Nam là một nước nông nghiệp và hiện đang là một cho cây lúa. Nandini và Anoop (2016) [1] đã đưa ra phương trong những quốc gia đứng đầu về xuất khẩu lúa gạo. Lúa là pháp phân loại bệnh trên cây lúa sử dụng kỹ thuật biểu đồ loại cây lương thực được