基于圖像處理技術的小麥發(fā)育期自動觀測研究.pdf

1、小麥作為世界上總產(chǎn)量第二大的糧食作物，對其生長發(fā)育的監(jiān)測變得越來越重要。作物發(fā)育期作為作物最主要的生長信息，不僅是農(nóng)業(yè)氣象的重要內(nèi)容，也是指導田間農(nóng)事活動的基礎，它一直以來都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理和農(nóng)業(yè)氣象領域關注的重點。目前，作物的觀測還停留在人工觀測階段，隨著計算機視覺的發(fā)展，利用該技術實現(xiàn)作物的自動檢測成為研究的趨勢。然而，目前對作物生長信息的監(jiān)測的重點主要是在作物長勢、病蟲害防治以及作物生長發(fā)育參數(shù)方面，鮮有對作物發(fā)育期進行自動觀測的

2、研究。為改變現(xiàn)有的研究狀況，并驗證利用計算機視覺技術實現(xiàn)作物自動觀測的可行性和有效性，本文以田間小麥圖像作為研究對象，以小麥的生長規(guī)律作為理論依據(jù)，對小麥的出苗期、三葉期、越冬期和抽穗期四個關鍵發(fā)育期進行了研究。
　　準確的將小麥從田間圖像中提取出來是識別小麥發(fā)育期的關鍵。本文提出了一種基于顏色索引值的小麥自動分割方法。該方法利用對比度拉伸增大小麥與背景的顏色差異，通過訓練小麥與背景的顏色索引值將小麥從圖像中提取出來。
　　

3、小麥出苗期的檢測主要是根據(jù)農(nóng)業(yè)觀測規(guī)范中所定義的條播豎看成行，并結(jié)合小麥在圖像中呈現(xiàn)的特征，首先對田間小麥進行自適應分割，接著利用直線檢測提出小麥成行的特征，判斷小麥的播種方向，并采用分塊檢測技術避免由于播種的不均勻造成的麥苗不整齊或者缺苗的情況。小麥三葉期的檢測是基于圖像中小麥覆蓋度變化率實現(xiàn)的，該方法首先統(tǒng)計連續(xù)生長的小麥覆蓋度，并繪制覆蓋度曲線，再通過擬合的方式對曲線進行平滑，最終根據(jù)覆蓋度的變化率實現(xiàn)三葉期的自動檢測。小麥越冬期