• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Automatic detection of diseased tomato plants using thermal and stereo visible light images

    Thumbnail
    عرض / فتح
    Version of Record-Open Access (2.387Mb)
    التاريخ
    2015-04
    المؤلف
    Raza, Shan-E.-Ahmed
    Prince, Gillian
    Clarkson, John P
    Rajpoot, Nasir M.
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Accurate and timely detection of plant diseases can help mitigate the worldwide losses experienced by the horticulture and agriculture industries each year. Thermal imaging provides a fast and non-destructive way of scanning plants for diseased regions and has been used by various researchers to study the effect of disease on the thermal profile of a plant. However, thermal image of a plant affected by disease has been known to be affected by environmental conditions which include leaf angles and depth of the canopy areas accessible to the thermal imaging camera. In this paper, we combine thermal and visible light image data with depth information and develop a machine learning system to remotely detect plants infected with the tomato powdery mildew fungus Oidium neolycopersici. We extract a novel feature set from the image data using local and global statistics and show that by combining these with the depth information, we can considerably improve the accuracy of detection of the diseased plants. In addition, we show that our novel feature set is capable of identifying plants which were not originally inoculated with the fungus at the start of the experiment but which subsequently developed disease through natural transmission.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0123262
    http://hdl.handle.net/10576/4298
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • Thumbnail

      Blind Source Separation Algorithms Using Hyperbolic and Givens Rotations for High-Order QAM Constellations 

      Shah S.A.W.; Abed-Meraim K.; Al-Naffouri T.Y. ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2018 , Article)
      This paper addresses the problem of blind demixing of instantaneous mixtures in a multiple-input multiple-output communication system. The main objective is to present efficient blind source separation (BSS) algorithms ...
    • Thumbnail

      Real-time robotic avatar control using fuzzy gaze-classification for people with disability 

      Qidwai, Uvais; Shakir, Mohamed; Bahameish, Mariam ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2016 , Conference)
      Robotic control with gaze-classification has been an area of interest for quite some time. In this paper, a novel solution of implementing sensing system with intelligent visualization has been presented. Such a system can ...
    • Thumbnail

      Multimodal EEG and Keystroke Dynamics Based Biometric System Using Machine Learning Algorithms 

      Rahman A.; Chowdhury M.E.H.; Khandakar A.; Kiranyaz, Mustafa Serkan; Zaman K.S.; Reaz M.B.I.; Islam M.T.; Ezeddin M.; Kadir M.A.... more authors ... less authors ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2021 , Article)
      Electroencephalography (EEG) based biometric systems are gaining attention for their anti-spoofing capability but lack accuracy due to signal variability at different psychological and physiological conditions. On the other ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video