Abstrakt

Texturanalyse mittels DWT zur Klassifizierung von Weinrebenarten

Ismail S. Bagalkote, Anup S. Vibhute und BM More

Durch Beobachtung von Blättern können wir Pflanzen leicht identifizieren, ihre Art ist jedoch schwierig zu bestimmen. In diesem Projekt haben wir einen Algorithmus entwickelt, der es dem Benutzer ermöglicht, Pflanzenarten anhand von Blattfotos zu identifizieren. Das Kernthema dieser Anwendung ist ein Algorithmus, der statistische Merkmale der Blätter erfasst und dann die Arten anhand einer neuartigen Kombination aus berechneter Texturmerkmalsanalyse und Wavelet-Analyse klassifiziert. Bei der Implementierung dieses Algorithmus haben wir die Weinrebe und ihre vier Arten Clone, Sonaka, Thomson und Manik berücksichtigt. Der Algorithmus wird zunächst anhand mehrerer Proben bekannter Pflanzenarten trainiert und dann zum Klassifizieren unbekannter Abfragearten verwendet. Durch die Verwendung dieses Algorithmus haben wir eine Effizienz von 93,33 % erreicht.