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This study provides the analysis and prediction of fruits diseases related to weather conditions(temperature, wind speed, solar power, rainfall and humidity) using Linear Model and Poisson Regression. The main goal of the research is to control the method of fruits diseases and also to prevent diseases usingless agricultural pesticides. So, it is needed to predict the fruits diseases with weather data. Initially, fruitdata is used to detect the fruit diseases. If diseases are found, we move to the next process and verify thecondition of the fruits including their size. We identify the growth of fruit and evidence of diseases withLinear Model. Then, Poisson Regression used in this study to fit the model of fruits diseases with weatherconditions as an input provides the predicted diseases as an output. Finally, the residuals plot, Q-Q plotand other plots help to validate the fitness of Linear Model and provide correlation between the actual andthe predicted diseases as a result of the conducted experiment in this study.
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Sindhuja Sankaran / 2010 / A review of advanced techniques for detecting plant diseases / Computers and Electronics in Agriculture 72(1):1~13
R. D. Berger / 1981 / Comparison of the Gompertz and Logistic Equations to Describe Plant Disease Progress / Ecology and Epidemiology 71(7):716~719
L. V. Madden / 1995 / Plant Disease Incidence: Distributions, Heterogeneity, and Temporal Analysis / Annual Review of Phytopathology 33(1):529~564
D.J. Butt / 1990 / Multiple Regression Analysis in the Epidemiology of Plant Diseases / Springer :78~114
Rong Zhou / 2014 / Disease detection of Cercospora Leaf Spot in sugar beet by robust template matching / Computers and Electronics in Agriculture 108:58~70
R. D. Berger / 1981 / Comparison of the Gompertz and Logistic Equations to Describe Plant Disease Progress / Ecology and Epidemiology 71(7):716~719
L. V. Madden / 1995 / Plant Disease Incidence: Distributions, Heterogeneity, and Temporal Analysis / Annual Review of Phytopathology 33(1):529~564
D.J. Butt / 1990 / Multiple Regression Analysis in the Epidemiology of Plant Diseases / Springer :78~114
Rong Zhou / 2014 / Disease detection of Cercospora Leaf Spot in sugar beet by robust template matching / Computers and Electronics in Agriculture 108:58~70
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