Fusarium Wilt Detection in Phalaenopsis Through Integrated Hyperspectral Imaging and Deep Learning Techniques
Rattachement africain : tw, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Fusarium wilt is a threatening plant infection for Phalaenopsis plants. The disease presents with symptoms such as yellowing and wilting of leaves, leading to death and possible spread to neighboring healthy plants. This study explores the use of hyperspectral imaging techniques and deep learning models to develop a non-destructive and efficient method for fusarium wilt detection. To exploit potential correlations and patterns within spectral bands, we use a 2D-CNN model as the model backbone. Finally, the integration of hyperspectral image data collection and detection models enables automated and simplified execution, providing a practical system for detecting and managing wilt in Phalaenopsis plants without manual intervention. This integration enables efficient processing of collected hyperspectral imagery, feeding it into detection models and producing reliable results.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Fusarium Wilt Detection in Phalaenopsis Through Integrated Hyperspectral Imaging and Deep Learning Techniques
- Date Crossref
- 07/07/2024
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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National Chung Hsing University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Taiwan Agricultural Research Institute Council of Agriculture pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Maryland pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Taiwan Agriculture Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
National Chung Hsing University, Taiwan Agricultural Research Institute Council of Agriculture et University of Maryland, avec 1 autre affiliation.
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