Verfahren der Bildanalyse zur Unkrauterkennung in Getreide | Procedures of image analysis for weed recognition in cereals

Немецкий. Eine automatische Unkrauterkennung ist eine wichtige Voraussetzung für eine teilflächenspezifische Herbizidanwendung nach dem Schadenschwellenwertprinzip Die Segmentierung, als Vorverarbeitungsschritt, erfolgt auf zwei- oder dreidimensionalen Bildern. Im nachgelagerten Schritt werden mit den Methoden des Graphen Matchings, Winkelmessungen innerhalb eines Blattes und des Template Matchings Pflanzen unterschieden. Untersucht wurden die Unkrautarten Galium aparine und Veronica hederifolia. Beim Verfahren des Graphen Matching wurden charakteristische Graphen gefunden, während beim Template Matching idealisierte Templates zur Verringerung des Suchraums erzeugt wurden. Mit dem Verfahren des Template Matchings wurden Erkennungsraten zwischen 72 und 83 % erzielt während bei der Winkelmessung ca. 91 % der Pflanzen erkannt wurden. Durch ein an die Erkennungsverfahren angepasstes wissensbasiertes System ist der Einsatz der Methoden in einem automatischen Unkrauterkennungssystem möglich.

Английский. An automatic weed recognition system is a prerequisite for site specific weed control when using weed threshold concepts. Segmentation, a preprocessing step, is applied to two- or three-dimensional images. In the following step, methods of graph matching, angular measurements within a leaf, and template matching were used to distinguish plants. The weed species Galium aparine and Veronica hederifolia were exemplary examined. In graph matching, typical graphs were identified and in template matching, idealized templates were constructed. The results of this exercise were used to reduce the dimension of the search-space. In the process of template matching, detection rates ranged from 72-83 %; a detection rate of about 91 % was found using angle measurements. Recognition procedures in a knowledge-based system enable using these methods in an automatic recognition system for weed recognition.