Automated weed classification with local pattern-based texture descriptors
المؤلفون المشاركون
Kabir, Hasanul
Ahmad, Faysal
Bhuyan, Shayla Azad
Bari, Husayn
Husayn, Imam
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 11، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2014)9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2014-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
العلوم الزراعية
الموضوعات
الملخص EN
In conventional cropping systems, removal of weed population extensively relies on the application of chemical herbicides.
However, this practice should be minimized because of the adverse effects of herbicide applications on environment, human health, and other living organisms.
In this context, if the distribution of broadleaf and grass weeds could be sensed locally with a machine vision system, then the selection and dosage of herbicides applications could be optimized automatically.
This paper presents a simple, yet effective texture-based weed classification method using local pattern operators.
The objective is to evaluate the feasibility of using micro-level texture patterns to classify weed images into broadleaf and grass categories for real-time selective herbicide applications.
Three widely-used texture operators, namely local binary pattern (LBP), local ternary pattern (LTP), and local directional pattern (LDP) are considered in our study.
Experiments on 400 sample field images with 200 samples from each category show that, the proposed method is capable of effectively classifying weed images and provides superior performance than several existing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Faysal& Kabir, Hasanul& Bhuyan, Shayla Azad& Bari, Husayn& Husayn, Imam. 2014. Automated weed classification with local pattern-based texture descriptors. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 11, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334182
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bari, Husayn…[et al.]. Automated weed classification with local pattern-based texture descriptors. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 11, no. 1 (Jan. 2014).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334182
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Faysal& Kabir, Hasanul& Bhuyan, Shayla Azad& Bari, Husayn& Husayn, Imam. Automated weed classification with local pattern-based texture descriptors. The International Arab Journal of Information Technology. 2014. Vol. 11, no. 1.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-334182
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-334182
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر