The estimation of rust disease of daylily leaf images with GLCM based different classification methods

Zambak yaprağı imgelerinde pas hastalıklarının GLCM tabanlı sınırlandırma yöntemleri ile tespiti

Abstract

Finally, the best performance was observed as 88.90% in the k-NN and MLP network with 7-5-1 structure. Our results suggest this method is an accurate and efficient means of estimating daylily rust disease

Özet

Bitkilerdeki hastalıklar, hasadı ve dolayısıyla verimi etkilemektedir. Hastalıkların önceden tespiti, çiftçilerin alacağı önlemler ile verimi artıracaktır. Verimi etkileyen önemli hastalıkların başında pas hastalığı gelmektedir. Bu çalışmada bitki örneği olarak zambak çiçeğine ilişkin yaprak imgeleri kullanılarak, bitkide pas hastalığının tespiti amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan imgeler, zirai uygulamalarla ilgili farklı zirai veri tabanlarından bir uzman yardımıyla elde edilmiştir. Bu çalışmada, GLCM tabanlı farklı sınıflandırıcı teknikleri kullanılarak, zambak yaprağında oluşan değişimin pas hastalığı olup olmadığını tespit eden bir sistem tasarlanmıştır.