prikaz prve stranice dokumenta Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti
  Preuzmi
PDF 941.46 KB
završni rad
Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti
Zadar: Sveučilište u Zadru, 2020. urn:nbn:hr:162:074515
Zdrilić, Anđelo
Sveučilište u Zadru
Odjel za ekologiju, agronomiju i akvakulturu

Institucijski repozitorij: Digitalni repozitorij Sveučilišta u Zadru

Citirajte ovaj rad

Zdrilić, A. (2020). Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti (Završni rad). Zadar: Sveučilište u Zadru. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

Zdrilić, Anđelo. "Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti." Završni rad, Sveučilište u Zadru, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

Zdrilić, Anđelo. "Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti." Završni rad, Sveučilište u Zadru, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

Zdrilić, A. (2020). 'Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti', Završni rad, Sveučilište u Zadru, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

Zdrilić A. Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti [Završni rad]. Zadar: Sveučilište u Zadru; 2020 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

A. Zdrilić, "Tehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti", Završni rad, Sveučilište u Zadru, Zadar, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:074515
Podaci o radu
NaslovTehnike hiperspektralne analize za rano otkrivanje i klasifikaciju uzročnika biljnih bolesti
Naslov (engleski)Techniques in hyperspectral analysis used for early detection and classifitation of plant pathogens
AutorAnđelo Zdrilić
MentorTomislav Kos (mentor)
Član povjerenstvaSlaven Zjalić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Kos (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Šikić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zadru
(Odjel za ekologiju, agronomiju i akvakulturu)
Zadar
Datum i država obrane2020-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOTEHNIČKE ZNANOSTI
Poljoprivreda (agronomija)
Fitomedicina
Sažetak
Hiperspektralne analize slika omogućuju lakše određivanje stupnja razvoja biljnih bolesti, klasifikaciju biljaka na zdrave i zaražene, te otkrivanje biljnog stresa. Cilj ovih analiza je pregledati zdravlje većeg broja biljaka, predvidjeti mogućnost razvoja bolesti i stresa bilja, koristeći umjetnu inteligenciju, uz uvjet da su te tehnike brže, bolje i ekonomičnije od ljudskog rada. Ovaj rad bavi se tematikom detekcije biljnih bolesti i stresa biljaka. Poljoprivredna proizvodnja je od velike važnosti za prehranu ljudi i životinja. Budući da su potrebe za hranom svakim danom sve veće, potrebno je moći uzgajati kvalitetnu biljnu hranu u što većim količinama, s minimalnim štetama. Sa svakim uzgojem dolazi i problematika biljnih bolesti i stresa uzrokovanog vanjskim i unutrašnjim čimbenicima. Takve probleme nije više moguće nadgledati samo ljudskim okom, pogotovo na većim parcelama, pa su se kao rješenje postavile hiperspektralne tehnike, koje automatski analiziraju usjeve preko slika i tako uvelike skraćuju vrijeme i rad inače potreban za otkrivanje prvih simptoma bolesti i stresa.
Sažetak (engleski)
Hyperspectral imaging and image analysis enable detection of early stages in development of plant dieseases and stress, as well as classification of healthy and diseased plants. The goal of these techniques is to evaluate level of health of plants, and to predict the possibility of development of plant diseases and stress, mostly using artificial intelligence, providing these techniques are faster, better and cheaper than human labour. This paper explores the themes of detecting plant pathogens and stress. Agricultural production is important in forms of food and feed. As the need for food increases daily, it is necessary to be able to grow quality plant food in as large quantities as possible, with minimal defects. With each cultivating process, comes the problem of plant diseases and stress caused by external and internal factors. Such problems can no longer be monitored by the human eye, especially on larger fields, so hyperspectral techniques have been set up as a solution. Their purpose is to automatically analyse the crops through imaging, and therefore shorten the time and work, otherwise required to detect the first symptoms of plant diseases and stress.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:162:074515
Studijski programNaziv: Primijenjena ekologija u poljoprivredi
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka primijenjene ekologije u poljoprivredi (univ. bacc. ing. agr)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-11-06 12:33:23