基于机器视觉的树木病虫害研究文献综述

 2022-05-27 10:05

基于机器视觉的树木病虫害研究国内外研究概况

摘要: [1]园林树木病虫害是制约森林城市建设的自然灾害之一,随着城区树木栽植面积扩大,引进品种的不断增加,园林树木病虫害的问题越来越突出。我国作为一个广泛种植农作物的农业大国,目前的森林覆盖率已经达到了22.96%,而世界的森林覆盖率缺却是30.6%,我国仍处在一个中间水平。提高森林覆盖率不仅需要提高森林的种植面积,更重要的是要从树木本身入手,提高树木的存活率。病虫害一直是降低树木存活率的根源,有效的控制病虫害不止需要传统的防治手段,更需要利用科技。国内外的研究成果都值得去学习。

关键词:Python;卷积网络;神经网络;病虫害

  1. 前言

通过对植物叶片的图像识别对比,不仅可以有效分辨出植物的受灾情况,为植物病虫害防治防控提供了依据,赢得了防治时间,而且可以最大程度的减少其带来的经济损失,使植物及农作物的品质得到了保证。[2]对于城市,城市中绿化树木可以得到保存,同时也是为了广大的城市市民的健康作出贡献,使得城市的美好环境得以保证。为城市中园林树木的发展提供有力的保障,为市民提供一个良好的绿化环境,增加人们的身心健康。

二、python语言发展历程

能实现如此功能首先便是得益于python语言。

[3]自从20世纪90年代初Python语言诞生至今,它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。

Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆 (Guido van Rossum)。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC 语言的一种继承。

ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来,ABC 这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功,究其原因,Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时,他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。得益于python的这种特性,国内外的研究案例可以有异曲同工之妙。

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