Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1142639

Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa


Kos, Tomislav; Šikić, Zoran; Zdrilić, Anđelo; Marcelić, Šime; Gašparović Pinto, Ana; Zorica, Marko; Franin, Kristijan; Kolega, Šimun
Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa // Fragmenta phytomedica, 35 (2021), 7; 34-58 (domaća recenzija, pregledni rad, znanstveni)


CROSBI ID: 1142639 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa
(Visual data analysis techniques for early detection and classification of pests and plant stress)

Autori
Kos, Tomislav ; Šikić, Zoran ; Zdrilić, Anđelo ; Marcelić, Šime ; Gašparović Pinto, Ana ; Zorica, Marko ; Franin, Kristijan ; Kolega, Šimun

Izvornik
Fragmenta phytomedica (2584-6477) 35 (2021), 7; 34-58

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, pregledni rad, znanstveni

Ključne riječi
biljni stres ; hiperspektralna analiza (HSY) ; neuronske mreže ; štetni organizmi ; vidljivi spektar (RGB)
(hyperspectral analysis (HSY) ; neural networks ; pests ; plant stress ; visible spectrum analysis (RGB))

Sažetak
Poljoprivredna je proizvodnja od velike važnosti za prehranu ljudi i životinja. Budući da su potrebe za hranom svaki dan sve veće, a razina šteta se, ovisno o kulturi, umnogome ne mijenja, potrebno je naći nova rješenja. Svaki uzgoj bilja prati i njegova problematika ekonomski značajnih štetnih organizama i stresa uzrokovanog vanjskim i unutrašnjim čimbenicima. Takvi se problemi ne mogu više nadgledati samo ljudskim okom, pogotovu na većim parcelama, pa se rješenja traže u područjima precizne poljoprivrede. Suvremene tehnike uzimanja i obrade vizualnih podataka usmjerene su prema automatskom analiziranju usjeva preko slika i tako uvelike skraćuju vrijeme i rad inače potreban za otkrivanje prve pojave štetnih organizama i abiotskog stresa. Tehnike analize slika omogućuju lakše određivanje stupnja razvoja štetnog organizma (štetnika, biljnih bolesti, korova), klasifikaciju biljaka na zdrave i zaražene te otkrivanje biljnog stresa. Cilj je ovih analiza provjeriti zdravstveno stanje većeg broja biljaka u kraćem vremenu te predvidjeti mogućnost razvoja štetnog organizma i stresa bilja. U tu se svrhu danas koristi umjetna inteligencija kao najbolje rješenje. Ove tehnike i metode moraju biti brže, bolje i ekonomičnije od ljudskog rada. Rad rasvjetljuje nove spoznaje u području istraživanja i primjena tehnika detekcije štetnih organizama i stresa biljaka obradom vizualnih podataka usmjerenih kao alat za pomoć agronomu te pregledom dostupnih istraživanja u fitomedicini.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Biotehnologija



POVEZANOST RADA


Projekti:
EK-EFRR-KK.01.2.1.01.0100 - SAN - pametna poljoprivredna mreža (SAN) (Kos, Tomislav, EK - KK.01.2.1.01) ( CroRIS)

Ustanove:
Sveučilište u Zadru

Poveznice na cjeloviti tekst rada:

hrcak.srce.hr

Citiraj ovu publikaciju:

Kos, Tomislav; Šikić, Zoran; Zdrilić, Anđelo; Marcelić, Šime; Gašparović Pinto, Ana; Zorica, Marko; Franin, Kristijan; Kolega, Šimun
Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa // Fragmenta phytomedica, 35 (2021), 7; 34-58 (domaća recenzija, pregledni rad, znanstveni)
Kos, T., Šikić, Z., Zdrilić, A., Marcelić, Š., Gašparović Pinto, A., Zorica, M., Franin, K. & Kolega, Š. (2021) Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju štetnih organizama i biljnog stresa. Fragmenta phytomedica, 35 (7), 34-58.
@article{article, author = {Kos, Tomislav and \v{S}iki\'{c}, Zoran and Zdrili\'{c}, An\djelo and Marceli\'{c}, \v{S}ime and Ga\v{s}parovi\'{c} Pinto, Ana and Zorica, Marko and Franin, Kristijan and Kolega, \v{S}imun}, year = {2021}, pages = {34-58}, keywords = {biljni stres, hiperspektralna analiza (HSY), neuronske mre\v{z}e, \v{s}tetni organizmi, vidljivi spektar (RGB)}, journal = {Fragmenta phytomedica}, volume = {35}, number = {7}, issn = {2584-6477}, title = {Tehnike analize vizualnih podataka za rano otkrivanje i klasifikaciju \v{s}tetnih organizama i biljnog stresa}, keyword = {biljni stres, hiperspektralna analiza (HSY), neuronske mre\v{z}e, \v{s}tetni organizmi, vidljivi spektar (RGB)} }
@article{article, author = {Kos, Tomislav and \v{S}iki\'{c}, Zoran and Zdrili\'{c}, An\djelo and Marceli\'{c}, \v{S}ime and Ga\v{s}parovi\'{c} Pinto, Ana and Zorica, Marko and Franin, Kristijan and Kolega, \v{S}imun}, year = {2021}, pages = {34-58}, keywords = {hyperspectral analysis (HSY), neural networks, pests, plant stress, visible spectrum analysis (RGB)}, journal = {Fragmenta phytomedica}, volume = {35}, number = {7}, issn = {2584-6477}, title = {Visual data analysis techniques for early detection and classification of pests and plant stress}, keyword = {hyperspectral analysis (HSY), neural networks, pests, plant stress, visible spectrum analysis (RGB)} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font