Plant disease detection by using SVM classification

Abstract

Bu yazıda, farklı bitki yaprakları hastalıklarının sınıflandırılması için kullanabileceğimiz tekniklerin araştırılması, MATLAB ile Görüntü İşleme ve Bitki Yaprağında Oluşan Hastalıkların Tespiti için Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılmaktadır. Bu araştırmanın özellikle Irak'ta yayılan hastalıkların (Tuta absoluta) saptanmasında önemi, yeryüzünde çölleşmeyi artıran ve bitki örtüsüzlüğünü artıran çok sayıda bitkinin ölümüne yol açan, Tarım Görevlisi veya çiftçilerin mahsulün kalitesini elle denetlemeden kontrol etmesi. Çiftçilerden elde edilen veriler, belirli bir bölgede üretilen hastalığın belirlenmesine yardımcı olacak ve böylece önlenmesi ya da kontrol edilmesi için uygun önlemlerin alınmasına yardımcı olacaktır. Bu program, enfekte bölgedeki varyans ve yoğunluğu hesaplamak için algoritmayı kullanır, bitkinin yaprağına görüntü ön işleme teknikleri uygulayarak görüntüyü bölümlere ayırır. Bitkilerde otomatik olarak enfekte olan hastalığın tespit edilmesi ve tanınması için önemli bir aşama olan Hastalık lekeleri, sağlıklı yaprak rengine kıyasla, doku ve renk bakımından farklıdır. Ardından, renkli görüntünün (RGB) renk dönüşümü, enfekte olmuş alanın bölümlenmesi için kullanılabilir. Bu yazıda, HSI bileşenlerinin bitki yapraklarındaki hastalık alanının tespiti sürecindeki etkisini karşılaştıracağız.

This paper introduces the research of techniques that we can use to classification different plant leaves diseases, Image Processing Using MATLAB and Support Vector Machine (SVM) to Detect Diseases that Occur on Plant Leaf. The importance of this research in particular in the detection of disease (Tuta absoluta) spread in Iraq, which caused the death of a large number of plants, which increases the desertification of the earth and lack of vegetation, it will help the Agriculture Officer or farmers to check the quality of crop without any manual supervision. Data obtained from farmers will help to identify the disease produced in a particular region and thus take proper action to prevent or control it. This program use algorithm to calculate variance and density in the infected area, segmentation the image by applying the techniques of image pre-processing in the leaf of the plant. is an important stage for detection and knowing the disease that infected in the plants automatically, the Disease spots are different in texture and color, in comparison with the healthy leaf color. Then the color transform of the color image (RGB) can be used for segmentation of infected area. In this paper, we will compare the effect of HSI components in the process of detection of the disease area in the plant leaves.