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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 521 - 532 (12page)
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Plant diseases are one of the most significance issues in agriculture fields. The diseases destroy fruits and are decreased the production rate. They also decrease the economic growth in worldwide and increase the demand about preventing plant diseases. The major cause of plant diseases is climate changes, weather conditions and environmental factors. To prevent the diseases, we need to identify the plant diseases about corresponding environmental factors. In this study, we analysis the plum data and identify the plant diseases with corresponding environmental factors by using Logistic Regression model. The first process is to identify the number of diseases and its type, and then implement Logistic Regression to predict the diseases by using environmental factors as inputs. Finally, we compare the actual value of diseases with predicted value of diseases, and need to check the accuracy of diseases by using correlation method. We also find the environmental factors for the reasons to forms more diseases. In result and discussion, it would be clearly explained about the plum diseases and their environmental factors.
목차
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참고문헌 (18)
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S. Sankaran / 2010 / A review of advanced techniques for detecting plant diseases / Computers and Electronics in Agriculture 72(1):1~13
J. G. A. Barbedo / 2016 / A review onthe main challenges in automatic plant disease identification based on visible range images / Biosystems Engineering 144:52~60
J. G. A. Barbedo / 2016 / Identifying multiple plant disease using digital image processing / Biosystems Engineering 147:104~116
J. Lu / 2017 / An in-field automatic wheat disease diagnosis system / Computer and Electronics in Agriculture 142:369~379
K. P. Ferentinos / 2018 / Deep learning models for plant disease detection and diagnosis / Computers and Electronics in Agriculture 145:311~318
J. G. A. Barbedo / 2016 / A review onthe main challenges in automatic plant disease identification based on visible range images / Biosystems Engineering 144:52~60
J. G. A. Barbedo / 2016 / Identifying multiple plant disease using digital image processing / Biosystems Engineering 147:104~116
J. Lu / 2017 / An in-field automatic wheat disease diagnosis system / Computer and Electronics in Agriculture 142:369~379
K. P. Ferentinos / 2018 / Deep learning models for plant disease detection and diagnosis / Computers and Electronics in Agriculture 145:311~318
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