Korrekt och snabb upptäckt av växtsjukdomar kan bidra till att minska de globala förlusterna inom trädgårds- och jordbruksindustrin varje år. Termisk avbildning ger ett snabbt och icke-förstörande sätt att skanna växter för sjuka regioner och har använts av olika forskare för att studera sjukdomens effekt på en växts termiska profil. Termisk bild av en växt som drabbats av sjukdom har dock varit känd för att påverkas av miljöförhållanden som inkluderar bladvinklar och djup av de takytor som är tillgängliga för den termiska bildkameran. I detta papper kombinerar vi termiska och synliga ljusbildsdata med djupinformation och utvecklar ett maskininlärningssystem för att på distans upptäcka växter som är infekterade med tomatpulversvampen Oidium neolycopersici. Vi extraherar en ny funktion från bilddata med hjälp av lokal och global statistik och visar att genom att kombinera dessa med djupinformation kan vi avsevärt förbättra noggrannheten i upptäckten av de sjuka växterna. Dessutom visar vi att vår nya funktionsuppsättning är kapabel att identifiera växter som inte ursprungligen inokulerades med svampen i början av experimentet men som senare utvecklade sjukdom genom naturlig överföring.
För det tredje, med hjälp av även SVM algoritmer och termiskt och stereo synligt ljus, tomatpulveraktig mildew svamp Oidium neolycopersici upptäcks REF.
Automatic Detection of Diseased Tomato Plants Using Thermal and Stereo Visible Light Images