基于机器学习和图像处理技术的病虫害预测

作者:杭立车进宋培源王晨宇田斌

关键词: 病虫害预测; 图像处理; 形态学特征; 机器学习; SVM;

摘要：针对传统病虫害预测过于繁琐、准确度低的现状,提出一种基于图像处理与SVM（支持向量机）结合的病虫害预测算法,并对未来几年病虫害可能发生的面积进行了有效预测.首先通过图像滤波、特征提取等图像处理技术得到昆虫数学形态学特征,然后结合往年病虫害数据对特征进行标签设定和科学分类,继而对未来病虫害的发生进行合理预测.通过构建动态预测模型进行有效的、科学的病虫害预测预报.最后,通过与实际值进行对比,预测精度达到了90%.实验结果表明,该方法具备较好的预测精度,是一种合理科学的预测方法.

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基于机器学习和图像处理技术的病虫害预测

作者:杭立 车进 宋培源 王晨宇 田斌

关键词: 病虫害预测; 图像处理; 形态学特征; 机器学习; SVM;

作者:杭立车进宋培源王晨宇田斌