基于MATLAB的植物叶片缺素智能诊断与决策支持平台

资 源 简 介

本项目利用MATLAB图像处理技术，通过分析上传的叶片图像，智能识别缺素症状区域。系统结合专家知识库进行症状匹配，为农业从业者提供精准的诊断结果和决策建议，助力农业生产精准化管理。

详 情 说 明

植物叶片缺素智能诊断与决策支持平台

项目介绍

本项目是一个面向农业从业者的智能化植物营养诊断平台。平台深度融合图像分析技术与农业专家知识，实现对植物叶片缺素症状的快速、精准识别。用户只需上传叶片图像，系统即可自动完成异常区域检测、缺素类型判断，并生成包含具体施肥方案和管理建议的个性化诊断报告，助力农业生产者进行科学决策。

功能特性

• 用户认证管理：安全的用户登录系统，保障个人诊断数据隐私。
• 智能图像分析：运用先进的图像处理技术，自动识别并定位叶片上的异常症状区域。
• 精准缺素诊断：基于机器学习模型和专家规则库，准确判断缺乏的营养元素类型，并提供置信度评估。
• 个性化决策支持：根据诊断结果、作物品种、生长阶段等信息，生成定制化的肥料施用与栽培管理建议。
• 历史记录查询：完整保存用户的每一次诊断记录，方便随时回溯与对比。

使用方法

1. 登录系统：使用您的用户名和密码登录平台。
2. 上传图像：提交需要诊断的植物叶片清晰图像（支持JPG/PNG格式）。
3. 补充信息（可选）：为提高诊断准确性，可额外输入作物品种、生长阶段或地区等环境参数。
4. 获取报告：系统处理后将呈现诊断报告，内容包括：识别的缺素类型、标注有症状区域的图像、详细的补救措施方案。
5. 查看历史：在个人中心可查阅所有历史诊断记录。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, 或主流Linux发行版。
• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本。
• 硬件建议：至少8GB内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速图像处理）。
• 磁盘空间：至少2GB可用空间。

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心调度与执行入口，其承担的主要功能包括：初始化系统运行环境与图形用户界面；接收并验证用户的登录信息；调用图像处理模块对上传的叶片图像进行加载、预处理和特征区域识别；协调机器学习分类模型与专家知识库进行综合推理，完成缺素类型的诊断与置信度计算；整合诊断结果、标记图像和决策建议，生成完整的诊断报告并呈现给用户；同时管理用户诊断历史数据的存储与查询逻辑。