19、基于机器学习的叶片病害分类混合方法

基于机器学习的叶片病害分类混合方法

1. 相关工作

叶片病害的图像分类在植物生物学、农业和环境科学领域是一个重要的研究方向。近年来，机器学习和深度学习方法在图像数据集上的应用越来越受欢迎，因为它们有望提高分类的准确性和效率。自动化植物病害识别的研究对于农业具有重要意义，目前已经采用了多种策略对叶片图像进行分类。

• K近邻算法（KNN） ：KNN是一种用于回归和分类的非参数技术。它使用距离度量（如欧几里得距离），根据训练数据中的标签或目标值对新数据点的目标值进行分类或预测。K值的选择是一个需要调整的超参数。KNN的距离计算公式如下：
  [D^k = \sqrt{(l_2^k - l_1^k)^2 + (m_2^k - m_1^k)^2}]
  其中，((l_1^k, m_1^k))和((l_2^k, m_2^k))是两个点的坐标，(D^k)是这两点之间的距离。

• 随机森林（Random Forest） ：随机森林方法由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出，属于集成学习算法家族。在每个分割点，使用随机选择的属性子集和训练数据子集来构建决策树。最终的预测结果是所有决策树预测结果的组合。

• 支持向量机（SVM） ：为了确定甘蔗叶片病害，有研究提出了一种基于分割斑点的病害严重程度评估模型。通过阈值处理获得分割斑点，利用最高标准差提取病害斑点，然后使用SVM进行分类，准确率约为80%。SVM的目标是找到具有最低分类误差和最大类间间隔的超平面。学习集为({(r_