Syftet med detta papper är att klassificera den mark som är täckt med havregrödor, och kvantifieringen av frostskador på havre, medan växter fortfarande är i blomningsstadiet. Bilderna är tagna av en digital färgkamera CCD-baserad sensor. Oförutsedda klassificeringsmetoder tillämpas eftersom växterna uppvisar olika spektralsignaturer, beroende på två huvudfaktorer: belysning och det drabbade tillståndet. Färgrymden som används i denna applikation är CIELab, baserat på sönderdelningen av färgen i tre kanaler, eftersom den är närmast den mänskliga färguppfattningen. Varje kanals histogram delas successivt upp i regioner genom tröskelering. Den bästa tröskel som ska tillämpas erhålls automatiskt som en kombination av tre tröskelstrategier: a) Otsu metod, b) Isodata algoritm, och c) Fuzzy tröskel. Sammansmältningen av dessa automatiska tröskeltekniker och utformningen av klassificeringsstrategin är några av de viktigaste resultaten i papperet, vilket gör det möjligt att uppskatta skadorna och en förutsägelse om havreproduktionen.
Macedo-Cruz m.fl. lade fram en bedömningsmetod för att klassificera den mark som täcks av havregrödor och för att kvantifiera planteringstätheten som påverkas (och inte påverkas) av mycket låga temperaturer (frost) i REF.
Digital Image Sensor-Based Assessment of the Status of Oat (Avena sativa L.) Crops after Frost Damage
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}