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Automatische bildanalytische Klassifikation von Rumex obtusifolius in gemischten Grünlandbeständen

Zusammenfassung
Jüngere Entwicklungen der teilschlagspezifischen Herbizidapplikation im Ackerbau verwenden die digitale Bildverarbeitung zur Erkennung und Klassifikation der Pflanzenspezies. Diese Methoden sind im Grünland bislang weitestgehend ungenutzt. In dieser Untersuchung wurde ein Verfahren zur automatischen bildanalytischen Unkrautklassifikation im Grünland entwickelt. Ziel war die Erkennung von Rumex obtusifolius L. (RUMOB) und die Abgrenzung von anderen Grünlandunkräutern, wie Plantago major L. (PLAMA) und Taraxacum officinale (TAROF). Die 24 bit RGB Bilder wurden zunächst in 8 bit Intensitäten transformiert. Anschließend wurde die lokale Homogenität berechnet, auf deren Basis eine Binarisierung des Bildes vorgenommen wurde. Zuletzt wurde eine morphologische Bildöffnung angewendet. Die Blätter der Unkräuter konnten so erfolgreich vom Bildhintergrund getrennt werden. Für alle damit detektierten Objekte wurden Farb-, Textur- und Geometriemerkmale berechnet. Mittels dieser Merkmale wurden die Objekte mit dem Verfahren der Maximum-likelihood Estimation (MLE) in die Klassen (i) RUMOB, PLAMA, TAROF., Boden, Rest und (ii) RUMOB und Rest klassifiziert. Die durchschnittlichen RUMOB Detektionsraten lagen zwischen 70,9 % und 95,3 %.

Englische Version

Keywords/Stichworte:Unkrautkartierung; digitale Bildverarbeitung; Mustererkennung; Rumex obtusifolius

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Autor:S. GEBHARDT, W. KÜHBAUCH, Institut für Pflanzenbau, Universität Bonn, Katzenburgweg 5, D-53115 Bonn, E-Mail: s.gebhardt@uni-bonn.de, lap@uni-bonn.de

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