基于圖像處理技術(shù)的棉花發(fā)育期自動(dòng)觀測(cè)研究.pdf

1、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì),而實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地提取作物生長(zhǎng)信息以及其生長(zhǎng)環(huán)境狀態(tài)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實(shí)施的關(guān)鍵基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),在對(duì)作物生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)化監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面已取得了許多成果,然而現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外利用圖像處理技術(shù)對(duì)作物生長(zhǎng)信息的檢測(cè),主要集中在病蟲害識(shí)別、雜草識(shí)別等方面,對(duì)作物生長(zhǎng)期進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的相關(guān)技術(shù)很少。而人工觀測(cè)又存在工作強(qiáng)度大、人為主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn),因此我們希望通過(guò)圖像處理技術(shù)進(jìn)行作物生長(zhǎng)期的自動(dòng)觀測(cè)識(shí)別。本文以棉花田間數(shù)字圖像為

2、研究對(duì)象,對(duì)棉花的出苗期、三真葉期、五真葉期的自動(dòng)檢測(cè)方法進(jìn)行研究。
　　棉花出苗期自動(dòng)檢測(cè)算法主要分為兩個(gè)階段,首先進(jìn)行幼苗分割,再進(jìn)行作物行提取,根據(jù)檢測(cè)到的作物行數(shù)確定棉花出苗期是否到達(dá)。棉花三真葉期自動(dòng)檢測(cè)算法是基于對(duì)棉花下視圖中覆蓋度變化規(guī)律。覆蓋度統(tǒng)計(jì)需要對(duì)下視圖進(jìn)行作物分割,考慮到三真葉期作物葉片面積變大,對(duì)光照變化比較敏感,因此我們采用了EASA算法進(jìn)行綠色作物分割。然后分別對(duì)全局覆蓋度和局部覆蓋度進(jìn)行跟蹤和統(tǒng)計(jì)。

3、棉花五真葉期的自動(dòng)檢測(cè)算法將下視圖覆蓋度和前視圖中單株植株形態(tài)變化結(jié)合起來(lái)。先對(duì)下視圖中全局覆蓋度進(jìn)行統(tǒng)計(jì),再對(duì)前視圖中單株植株進(jìn)行檢測(cè),包括主莖檢測(cè)、側(cè)莖檢測(cè)和節(jié)點(diǎn)數(shù)目的確定。主莖檢測(cè)是先對(duì)前視圖進(jìn)行顏色分割,然后根據(jù)分割結(jié)果對(duì)邊緣和骨架進(jìn)行直線檢測(cè),確定主莖位置。根據(jù)主莖確定的單株植株位置,進(jìn)行側(cè)莖檢測(cè)。主莖位置和側(cè)莖位置確定后,可以通過(guò)直線相交交點(diǎn)得到節(jié)點(diǎn)數(shù)目此外,本文中分別對(duì)出苗期、三真葉期和五真葉期的自動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行有效性驗(yàn)證