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基于WinFolia的植物病虫害叶片图像分析
  • ISSN号:1004-8332
  • 期刊名称:《赣南师范大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:S43[农业科学—农业昆虫与害虫防治;农业科学—植物保护] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]赣南师范大学生命与环境科学学院, [2]国家脐橙工程技术研究中心,江西赣州341000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(31260116);江西省青年科学家培养对象计划资助(20133BcB23026);江西省柑橘产业技术体系岗位专家(JXARS-07-病虫害防控);江西省教育厅科技计划项目(GJJ151010);江西省博士后科研择优资助项目(2016KY21)
中文摘要:

应用WinFolia叶面图像分析系统测量病虫害为害的叶片总面积及受害面积等多个参数.该方法具备计算速度快、数据准确、效率高、操作方便、精度高等优点,并可同时获得多个叶片的数据,对于不规则叶片更显其优越性,在病虫害监测和损失评估中具备更良好的应用前景.

英文摘要:

WinFolia leaf analysis system was adopted to measure leaf image parameters including total leaf area and damaged leaf area on damaged leaves by. pests and diseases. WinFolia-based image analysis of damaged plant leaves had the following advantages: ( 1 ) Fast calculation speed, precise data, high efficiency, easy operation and high accuracy ; (2) Suitable for any destructive measurements of leaves, especially for irregular leaves; (3) lower labor costs and lower subjective errors; (4) besides leaf area, other parameters including leaf length, leaf width, leaf perimeter and the ratio of damage leaf area could be measured ; (5) The data of many leaves could be obtained at once. WinFolia system should have a better perspective in the monitoring and loss assessment of diseases and pests.

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期刊信息
  • 《赣南师范大学学报》
  • 主管单位:赣南师范大学
  • 主办单位:赣南师范大学
  • 主编:孙宏安
  • 地址:江西赣州经济技术开发区赣南师院黄金校区
  • 邮编:341000
  • 邮箱:gnsyxb@vip.126.com
  • 电话:0797-8393677
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-8332
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1346/C
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀社科学报
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:3