农作物病虫害图像识别

资 源 简 介

农作物病虫害图像识别

详 情 说 明

农作物病虫害图像识别是现代农业中一项重要的技术应用。通过MATLAB实现的这个程序，能够对四种不同严重程度的病虫害进行准确识别，其核心思路主要分为以下几个步骤：

首先进行图像预处理阶段。由于田间拍摄的作物图像存在光照不均、背景复杂等问题，程序会先对图像进行归一化处理，增强对比度，并采用分割算法将作物叶片从背景中分离出来。

特征提取环节采用深度学习方法。程序构建了卷积神经网络模型，自动学习病虫害的视觉特征，包括病斑的形状、颜色、纹理等。相比传统的手工设计特征，这种方式能更全面地捕捉病虫害的细微差异。

模型训练过程采用迁移学习策略。基于预训练的深度学习网络，使用大量标注好的病虫害图像进行微调。针对四个严重等级，程序特别设计了多分类损失函数，确保模型能准确区分轻微、中等、严重和特别严重等不同级别。

最终的识别系统达到了较高的准确率。测试表明，该系统对常见农作物如水稻、小麦等的典型病虫害具有稳定的识别性能，为农民及时采取防治措施提供了可靠的技术支持。该方法的优势在于将复杂的深度学习技术封装成用户友好的MATLAB程序，便于农业技术人员使用。