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Pixel classification methods for identifying and quantifying leaf surface injury from digital images.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Pixel classification methods for identifying and quantifying leaf surface injury from digital images.

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Opstad Kruse, OM.; Prats Montalbán, JM.; Indahl, UG.; Kvaal, K.; Ferrer Riquelme, AJ.; Futsaether, CM. (2014). Pixel classification methods for identifying and quantifying leaf surface injury from digital images. Computers and Electronics in Agriculture. 108:155-165. doi:10.1016/j.compag.2014.07.010

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/50765

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Metadatos del ítem

Título: Pixel classification methods for identifying and quantifying leaf surface injury from digital images.
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Grupo de Ingeniería Estadística Multivariante
Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Fecha difusión:
Resumen:
Plants exposed to stress due to pollution, disease or nutrient deficiency often develop visible symptoms on leaves such as spots, colour changes and necrotic regions. Early symptom detection is important for precision ...[+]
Palabras clave: Classification , Feature extraction , Fit to a pattern model approach (FPM) , Linear discriminant analysis (LDA) , K-means clustering , Multivariate image analysis (MIA)
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Computers and Electronics in Agriculture. (issn: 0168-1699 )
DOI: 10.1016/j.compag.2014.07.010
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2014.07.010
Tipo: Artículo

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