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Detection of citrus Huanglongbing based on image feature extraction and two-stage BPNN modeling

International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2016年第6期9卷 20-26页

作者： Deng Xiaoling Yubin Lan Xing Xiaqiong Mei Huilan Liu Jiakai Hong Tiansheng International Lab of Agricultural Aviation Pesticides Spraying Technology Guangzhou 510642China College of Electronical Engineering South China Agricultural UniversityGuangzhou 510642China College of Engineering South China Agricultural UniversityGuangzhou 510642China

Citrus Huanglongbing(HLB),which is spread by the citrus psyllid,is the most destructive disease of citrus *** no effective cure for the disease has been reported,detection and removal of infected trees can prevent *** indicative of HLB can be present in both HLB-positive trees and HLB-negative trees,making identification of infected trees difficult.A detection method for citrus HLB based on image feature extraction and two-stage back propagation neural network(BPNN)modeling was investigated in this *** identification method for eight different classes including healthy,HLB and non-HLB symptoms was ***-four statistical features including color and texture were extracted for each leaf sample,following the two-stage BPNN to model and identify HLB-positive leaves from HLB-negative *** discrimination accuracy can reach approximately 92%which shows that this method based on visual image processing can perform well in detecting citrus HLB.

关键词： citrus leaf Huanglongbing texture and color features feature extraction two-stage back propagation neural network

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