I den här artikeln tar vi upp problemet med tistlesdetektion i sockerbetsfält under naturliga utomhusförhållanden. I våra experiment använde vi en kommersiell färgkamera och extraherade vegetationsindex från bilderna. Totalt 474 fältbilder av sockerbetor och tistlar samlades in och delades in i sex olika grupper baserat på belysning, skala och ålder. Funktionen består av 14 index. Mahalanobis Distance (MD) och Linear Discriminant Analysis (LDA) användes för att klassificera arten. Bland de funktioner, överskott grönt (ExG), grönt minus blått (GB) och färgindex för vegetationsextraktion (CIVE) erbjöd högsta genomsnittliga noggrannhet, över 90%. Funktionsuppsättningen reducerades till fyra viktiga index efter en PCA-analys, men klassificeringsnoggrannheten liknade den som erhölls genom att endast kombinera ExG och GB som var cirka 95%, fortfarande bättre än ett individuellt index. Stegvis linjär regression valde nio av 14 funktioner och erbjöd den högsta noggrannheten på 97%. Resultaten av LDA och MD var ganska nära, vilket gör dem båda lika att föredra. Slutligen validerades resultaten genom att man kommenterade bilder som innehöll både sockerbetor och tistlar med hjälp av de utbildade klassificeringarna. Valideringsförsöken visade att solljuset följt av växtens storlek, som är relaterad till dess tillväxtstadium, är de två viktigaste faktorerna som påverkar klassificeringen. I denna studie uppnåddes de bästa resultaten för bilder av unga sockerbetor (i den sjunde veckan) i skugga.
Kazmi m.fl. REF tog itu med problemet med att upptäcka tistel i sockerbetsfält.
Detecting creeping thistle in sugar beet fields using vegetation indices
{'venue': 'Comput. Electron. Agric.', 'journal': 'Comput. Electron. Agric.', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}