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La culture des plantes joue un rôle essentiel dans le domaine agricole. Actuellement, la perte de nourriture est principalement due aux cultures infectées, ce qui réduit par réflexe le rendement de l'exploitation. Les défis ont été d'identifier la nature du sol et sa capacité fertile, de réduire l'utilisation des pesticides et de contrôler la quantité de produits agricoles. Ce livre examine la solution à ces problèmes en utilisant le traitement d'images. Ce livre a mis en évidence un algorithme de regroupement amélioré permettant de prédire non seulement la zone infectée des feuilles, mais…mehr

Produktbeschreibung
La culture des plantes joue un rôle essentiel dans le domaine agricole. Actuellement, la perte de nourriture est principalement due aux cultures infectées, ce qui réduit par réflexe le rendement de l'exploitation. Les défis ont été d'identifier la nature du sol et sa capacité fertile, de réduire l'utilisation des pesticides et de contrôler la quantité de produits agricoles. Ce livre examine la solution à ces problèmes en utilisant le traitement d'images. Ce livre a mis en évidence un algorithme de regroupement amélioré permettant de prédire non seulement la zone infectée des feuilles, mais aussi la fertilité du sol. Un modèle de segmentation basé sur la couleur est défini pour classer la région infectée et la placer dans ses classes pertinentes. Des analyses expérimentales ont été effectuées sur des images d'échantillons en termes de complexité temporelle et de superficie de la région infectée. Les maladies des plantes peuvent être corrélées aux images acquises et traitées pour la prise de décision. La corrélation de la valeur du pH est utilisée pour identifier la fertilité du sol. Ce livre détaille les étapes impliquées comme l'acquisition des images, le prétraitement des images, la segmentation des images, l'extraction des caractéristiques et la classification. Ce livre fournit également des exemples de codage sur les algorithmes développés pour le bénéfice du lecteur.
Autorenporträt
El Dr. Onkar S Sahasrabudhe, ex-alumno del IIT de Bombay y del VJTI de Mumbai, ha investigado sobre prototipos, CNC, fabricación de híbridos, soldadura, ciencias de la decisión, robótica e imágenes; ha publicado investigaciones con Elsevier, Springer, Taylor & Francis; es profesor asociado en el Colegio de Ingeniería de Pillai, y se involucra constantemente con sus estudiantes en las investigaciones aliadas.