基于网络的植物病害严重性预估系统开发

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在植物的生长过程中,及时确定病害的严重程度对维持植物的健康起着重要的作用。农业技术人员大多采用肉眼观察的方法估算植物的病害程度,这种传统方法缺乏科学性和客观性,一定程度上取决于个人的主观判断和栽培经验。而且,传统的植物病害识别手段其准确性、实时性都较为低下,植物病害存在种类繁杂、表现症状相似度高等问题,又无疑增加了人工识别病害的难度。
  为了解决上述问题,本研究建立了一个专业的植物病害程度评估系统,为相关的农业技术人员提供一个精确诊断植物病害程度的平台。首先,采集感染叶片的样本图像,利用图像处理技术,对样本图像进行预处理,去除图像噪声并增强图像质量。接着利用图像分割技术,对初步处理好的叶图像进行叶片分割以删除多余的背景,使用开源图像处理软件ImageJ分别计算总叶面积和感染面积,对输出值进行处理和分析从而估算植物病害的严重程度。其次,使用MySQL创建数据库来存储植物病害数据,包括植物病害的种类、病原体和控制措施等。最后,利用Html,PHP和JavaScripts等技术创建网站系统,系统为相关用户提供登录账户,登录后可以使用网站上提供的样本图像来进行疾病估算,也可以上传自己的图片进行病害估算。通过将获得的估算值与网格计数法的计算值进行比较,测得植物病害严重性估计的平均准确性为96.12%,说明该算法的准确性较高,明显优于传统方法。
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