IntroductionPrecision farming is de

Introduction

Precision farming is defined as an information technology based farm management method aims at inferring more accurate decision in detecting diseases automatically. Accurate and timely diagnosis of rice plant diseases saves the products from quantitative and qualitative loss and plays significant role in country’s economic growth. The paper aims at developing an automated system to classify the rice diseases by performing the steps: (i) Identification of the Infected Region, (ii) Extraction of Features (iii) Selection of Features, (iv) Rule Generation and (v) Classification of Diseases.
Performance of the system depends on the result of segmentation of the infected region of the diseased plant images. Thresholding (Gonzalez and Woods, 2007; Savakis, 1998) is a widely used
segmentation technique (Cai and Liu, 1998; Guo and Pandit,
1998; Jawahar et al., 1997; Li and Tam, 1998), that determines
threshold value experimentally and so time consuming and depends
on the image quality. The energy function based segmentation
methods (Ray and Saha, 2007) are designed to capture an
object that exhibits high image gradients and shape compatible
with the statistical model (Xavier et al., 2003). In the paper, Fermi
energy (Rolf, 2001; Wei and Nigel, 2000) based segmentation
method has been proposed to identify the infected regions using
colour components of the images.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การแนะนำ

เกษตรความแม่นยำถูกกำหนดให้เป็นวิธีการจัดการฟาร์มเทคโนโลยีสารสนเทศตามจุดมุ่งหมายที่จะอนุมานการตัดสินใจที่ถูกต้องมากขึ้นในการตรวจสอบโรคโดยอัตโนมัติ การวินิจฉัยโรคที่ถูกต้องและทันเวลาของโรคพืชข้าวผลิตภัณฑ์ช่วยประหยัดจากการสูญเสียเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพและมีบทบาทสำคัญในการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจของประเทศกระดาษมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบอัตโนมัติในการจำแนกโรคข้าวโดยการทำตามขั้นตอน (i) บัตรประจำตัวของพื้นที่ที่ติดเชื้อ (ii) การสกัดของคุณสมบัติ (iii) การเลือกของคุณสมบัติ (iv) การสร้างกฎและ (v) การจัดหมวดหมู่ ของโรค.
ประสิทธิภาพของระบบจะขึ้นอยู่กับผลของการแบ่งส่วนของภูมิภาคท​​ี่ติดเชื้อของภาพพืชที่เป็นโรคthresholding (gonzalez และป่า, 2007; savakis, 1998) เป็นใช้กันอย่างแพร่หลาย
เทคนิคการแบ่งส่วน (CAI และ liu, 1998; Guo และบัณฑิต
1998;. | jawahar et al, 1997; li และตำ, 1998), ที่กำหนด
ค่าเกณฑ์การทดลองและเพื่อให้เสียเวลาและขึ้นอยู่กับคุณภาพ
ภาพ การแบ่งส่วนฟังก์ชั่นพลังงานตามวิธีการ
(ray และ saha, 2007) ได้รับการออกแบบมาเพื่อจับ
วัตถุที่แสดงการไล่ระดับสีของภาพสูงและรูปร่าง
เข้ากันได้กับแบบจำลองทางสถิติ (ซาเวียร์ตอัล., 2003) ในกระดาษ fermi
พลังงาน (Rolf, 2001; Wei และไนเจล, 2000) ตามการแบ่งส่วน
วิธีการได้รับการเสนอในการระบุพื้นที่ที่ติดเชื้อโดยใช้ส่วนประกอบ
สีของภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แนะนำ

กำหนดความแม่นยำในการทำฟาร์มเป็นฟาร์มที่ใช้เทคโนโลยีข้อมูล วิธีจัดการมุ่งที่ inferring ตัดสินใจถูกต้องมากขึ้นในการตรวจหาโรคโดยอัตโนมัติ และการวินิจฉัยโรคพืชข้าวบันทึกผลิตภัณฑ์จากเชิงปริมาณ และเชิงคุณภาพ และบทบาทสำคัญในการเติบโตทางเศรษฐกิจของประเทศ กระดาษมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบอัตโนมัติในการจัดประเภทโรคข้าว โดยทำตามขั้นตอน: (i) รหัสภาคติดเชื้อ, (ii) สกัดของคุณลักษณะ (iii) การเลือกคุณลักษณะ การสร้างกฎ (iv) และ (v) จัดประเภทของโรค
ประสิทธิภาพของระบบขึ้นอยู่กับผลการแบ่งภาคภาพพืชเส้นติดไวรัส Thresholding (ซและไม้ 2007 Savakis, 1998) ถูกใช้อย่างกว้างขวาง
แบ่งเทคนิค (ไกและหลิว 1998 กัวและ Pandit,
1998 จาวาฮาร์ et al., 1997 Li และทัม 1998), ที่กำหนด
ขีดจำกัดค่า experimentally ดังนั้นเวลาใช้งาน และขึ้น
คุณภาพภาพ แบ่งตามฟังก์ชันพลังงาน
วิธี (เรย์และบริษัทสห 2007) ถูกออกแบบมาเพื่อจับการ
วัตถุที่จัดแสดงภาพสูงไล่ระดับสีและรูปร่างเข้ากันได้
กับแบบจำลองทางสถิติ (Xavier และ al., 2003) ในกระดาษ พลังงานแฟร์มี
พลังงาน (Rolf, 2001 เว่ยและไนเจล 2000) โดยแบ่ง
วิธีได้รับการเสนอชื่อเพื่อระบุภูมิภาคติดไวรัสใช้
สีส่วนประกอบของภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทำ ฟาร์ม

ความแม่นยำมีการกำหนดการแนะนำเทคโนโลยีข้อมูลข่าวสารที่มีวิธีการใช้การจัดการฟาร์ม inferring มีเป้าหมายอยู่ที่การตัดสินใจได้ถูกต้องมากขึ้นในการตรวจหาโรคโดยอัตโนมัติ การวินิจฉัยโรคได้อย่างถูกต้องและทันเวลาของโรคข้าวจะช่วยประหยัดสินค้าที่จากการสูญเสียในเชิงปริมาณและ คุณภาพ และมีบทบาทสำคัญในการขยายตัวทางเศรษฐกิจของประเทศกระดาษที่มีเป้าหมายอยู่ที่การพัฒนาที่เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติระบบในการจัด ประเภท ที่ข้าวโรคโดยการทำตามขั้นตอนนี้:( i )การระบุตัวตนของผู้ติดเชื้อ ภูมิภาค ,( ii )การขุดเจาะในความโดดเด่น( iii )การเลือกของคุณลักษณะ,( IV )กฎข้อที่รุ่นและ( v )การจำแนก ประเภท ของโรค.
ประสิทธิภาพ ของระบบขึ้นอยู่กับผลของการแบ่งสิทธิ์การเข้าถึงของผู้ติดเชื้อเขตพื้นที่ของ ภาพ ที่มีโรคพืช.thresholding (กอและป่า 2007 savakis 1998 )คือเทคนิค
ซึ่งจะช่วยแบ่งใช้กันอย่างแพร่หลาย( Cai Be และหลิว 1998 ตรังกานูอาจและบัณฑิต
1998 jawahar et al . 1997 Li และ Tam 1998 )ที่จะเป็นตัวกำหนดว่าจะเริ่มทดลอง
ซึ่งจะช่วยมอบความคุ้มค่าและดังนั้นจึงใช้เวลานานและขึ้นอยู่กับ
ใน คุณภาพ ของ ภาพ ที่. ฟังก์ชันการแบ่งส่วน
ซึ่งจะช่วยประหยัดพลังงานโดยใช้วิธีใดวิธีหนึ่ง( Ray เบาบางและ 2007 )ที่ได้รับการออกแบบเพื่อถ่าย ภาพ ที่
วัตถุรูปทรงและการไล่สีจัดงานนิทรรศการ ภาพ ที่ใช้ร่วมกันได้กับรุ่น
ทางสถิติ(, Xavier et al . 2003 ) ในกระดาษที่ fermi
ซึ่งจะช่วยประหยัดพลังงาน( Rolf Knie ' s Lounge 2001 WEI ไว้และไนเจิลเจคอร์นิคกรรมการ 2000 )โดยใช้วิธีแบ่ง
ซึ่งจะช่วยได้รับการเสนอในการระบุพื้นที่ที่ติดการใช้ส่วนประกอบ
สีของ ภาพ