在線式圖像的甘蔗長勢無損監(jiān)測研究.pdf

1、農(nóng)作物的長勢監(jiān)測是農(nóng)業(yè)氣象觀測的一個重要組成部分，可以為農(nóng)作物種植田間管理、產(chǎn)量預(yù)報提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。長期以來，作物長勢地面監(jiān)測主要通過人工觀測方式采集獲取，靠觀測人員到田間進行實地觀測，這種方法主觀性強且費時、費力。隨著計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的廣泛應(yīng)用，人工觀測方法已不能滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求。因此，凾需一種在線、實時、自動的觀測方式來實現(xiàn)作物長勢的監(jiān)測。在大田環(huán)境下，利用成像設(shè)備結(jié)合計算機、圖像處理、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對作物進行實時監(jiān)測是

2、一種可選的方法。
　　本文通過在廣西省壯族自治區(qū)柳州市柳城縣社沖鄉(xiāng)的甘蔗田進行實地實驗，采用全要素農(nóng)業(yè)自動氣象觀測系統(tǒng)對獲取的甘蔗圖像進行提取、分析，獲取甘蔗的主要生長特征參數(shù)，目的是為甘蔗長勢的在線定量化無損監(jiān)測提供技術(shù)基礎(chǔ)。通過圖像自動采集裝置獲取2015年和2016年全生育期甘蔗圖像，利用圖像處理技術(shù)對獲取的圖像進行分析、處理，并結(jié)合RGB分量所構(gòu)建的顏色指數(shù)構(gòu)建了甘蔗葉面積指數(shù)估算模型、甘蔗覆蓋度估算模型，從而反映甘蔗的長

3、勢狀況。采用圖像分割、圖像二值化、連通域標(biāo)記、連通域特征統(tǒng)計等技術(shù)方法實現(xiàn)了對甘蔗出苗期進行自動檢測，為甘蔗出苗期的農(nóng)事管理決策提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過理論和實驗相結(jié)合的方法，研究獲得了以下主要結(jié)果:
　　(1)通過對攝像機正下視圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，構(gòu)建了基于顏色指數(shù)的甘蔗葉面積指數(shù)估算模型，并且通過分析不同顏色指數(shù)、時間組合對甘蔗葉面積指數(shù)估算模型精度的影響，確定甘蔗葉面積指數(shù)最佳估算指數(shù)為G-B，且G-B指數(shù)采用9點、11點、15

4、點獲取的數(shù)字照片計算平均值時，估算精度最高，預(yù)測R2最大為0.8164，RMSE最小為0.1211。
　　(2)通過對攝像機正下視圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，采用PFMRF法對甘蔗圖像進行分割，由此計算甘蔗的覆蓋度作為覆蓋度參考值;同時計算圖像的九種顏色指數(shù)，通過對覆蓋度參考值和顏色指數(shù)進行相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)甘蔗的覆蓋度和由圖像計算的顏色指數(shù)之間存在較好的相關(guān)性。通過分析、建模、驗證，最終得出，以顏色指數(shù)ExG-ExR、ExG或CIVE為變量

5、的甘蔗覆蓋度估算模型精度均較好。其中，最佳的顏色指數(shù)是ExG，利用上午11:00的圖像數(shù)據(jù)所建立的模型估算精度最高，RMSE和MAE分別為0.0484、0.0409。
　　(3)通過對相機圖像數(shù)據(jù)和CCD攝像機圖像數(shù)據(jù)進行分析，以圖像上甘蔗幼苗的形狀作為特征，將圖像中的雜草去除，進而識別出甘蔗幼苗。然后對識別出的甘蔗幼苗的分布特性進行分析，進而判斷該圖像是到達出苗期。通過與觀測人員記錄的甘蔗發(fā)育期時間比較，發(fā)現(xiàn)基于圖像的甘蔗出苗期