30、农业图像与实时大数据分析：技术与应用

农业图像与实时大数据分析：技术与应用

农业图像分析：感染叶片分类与聚类

图像分析在农业中的重要性

在农业领域，图像分析技术发挥着至关重要的作用。它可用于监测土壤状况、光照水平、作物感染和缺陷以及产品质量等。通过先进的通信技术和图像分析技术，能够实现对农业过程的监测和控制。利用无人机器人技术可以捕获农业领域的当前状态图像，然后将这些图像进行处理并发送到服务器，以获取该领域所需的服务。

图像分析基础

植物图像通常以灰度图像或彩色图像的形式进行处理，决策基于从处理后的图像中提取的特征。这些特征可以全局或局部提取，常见的特征包括边缘、转换后的图像、形状、颜色和纹理等。数据挖掘技术被应用于提取的特征，以进行决策过程。

数据挖掘步骤

数据挖掘是从大量现有数据中提取新知识的过程，具体步骤如下：
1. 数据清洗（图像预处理） ：去除图像中的噪声，提高图像质量。
2. 数据集成 ：收集来自不同环境和具有不同颜色的图像。
3. 数据选择 ：选择自然绿色的叶子进行处理。
4. 数据转换 ：对分割后的图像进行分割和特征提取，用于挖掘过程。
5. 数据挖掘 ：应用SOM和K-Means算法对叶子进行基于颜色的分组或聚类。
6. 模式评估 ：使用精度、召回率和F1分数值进行评估。
7. 知识呈现 ：使用图表