基于圖像處理技術(shù)的棉花發(fā)育期自動觀測研究.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,而實時準(zhǔn)確地提取作物生長信息以及其生長環(huán)境狀態(tài)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實施的關(guān)鍵基礎(chǔ)。計算機視覺技術(shù),在對作物生長狀態(tài)進行自動化監(jiān)測應(yīng)用方面已取得了許多成果,然而現(xiàn)階段國內(nèi)外利用圖像處理技術(shù)對作物生長信息的檢測,主要集中在病蟲害識別、雜草識別等方面,對作物生長期進行自動識別的相關(guān)技術(shù)很少。而人工觀測又存在工作強度大、人為主觀性強等缺點,因此我們希望通過圖像處理技術(shù)進行作物生長期的自動觀測識別。本文以棉花田間數(shù)字圖像為

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

3、棉花五真葉期的自動檢測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。先對下視圖中全局覆蓋度進行統(tǒng)計,再對前視圖中單株植株進行檢測,包括主莖檢測、側(cè)莖檢測和節(jié)點數(shù)目的確定。主莖檢測是先對前視圖進行顏色分割,然后根據(jù)分割結(jié)果對邊緣和骨架進行直線檢測,確定主莖位置。根據(jù)主莖確定的單株植株位置,進行側(cè)莖檢測。主莖位置和側(cè)莖位置確定后,可以通過直線相交交點得到節(jié)點數(shù)目此外,本文中分別對出苗期、三真葉期和五真葉期的自動檢測算法進行有效性驗證