病害识别|基于随机森林的苹果叶子病害识别算法研究附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

随着农业科技的不断发展，人们对于农作物病害的识别和防治也越来越重视。特别是对于苹果种植业来说，叶子病害是一种常见且严重影响产量和质量的问题。因此，基于先进的技术手段开展苹果叶子病害识别算法研究具有重要意义。

在过去的研究中，传统的苹果叶子病害识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，存在着识别准确率低、效率低下等问题。针对这些问题，基于随机森林的苹果叶子病害识别算法应运而生。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类和预测，具有较高的准确率和鲁棒性。

在这项研究中，我们采集了大量的苹果叶片图像数据，并对不同类型的叶子病害进行了标注和分类。然后，我们利用随机森林算法对这些数据进行训练和测试，得到了较为理想的识别效果。实验结果表明，基于随机森林的苹果叶子病害识别算法在准确率、召回率和F1值等指标上均表现出优异的性能，具有很大的应用潜力。

除了在实验室条件下的验证，我们还将该算法应用到实际的苹果种植场景中进行了测试。结果显示，该算法在实际环境中同样表现出了良好的识别效果，能够准确快速地识别出叶子病害，为农民提供了重要的决策支持。

总的来说，基于随机森林的苹果叶子病害识别算法是一种有效的识别方法，具有较高的准确率和鲁棒性，能够为苹果种植业的病害防治工作提供重要的技术支持。未来，我们将继续深入研究，进一步优化算法性能，推动其在实际生产中的应用，为提高苹果产量和质量做出更大的贡献。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴刚.苹果叶部病害识别算法研究及系统设计[D].安徽大学,2020.

[2] 夏永泉,王兵,支俊,等.基于随机森林方法的小麦叶片病害识别研究[J].图学学报, 2018, 39(1):6.DOI:10.11996/JG.j.2095-302X.2018010057.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合