基于計算機視覺技術(shù)進行棉花干旱診斷的研究.pdf

1、本研究采用計算機視覺識別技術(shù)試圖建立可用于棉花膜下滴灌的快速干旱診斷方法。采用盆栽與大田試驗，對棉花的生長發(fā)育過程進行了觀測，分析在不同水分狀況下棉花干旱脅迫的規(guī)律；利用計算機視覺識別技術(shù)分析并提取了棉花冠層的特征光譜參數(shù)；分析了棉花冠層光譜參數(shù)的變化規(guī)律及影響圖像獲取質(zhì)量的外界條件，確立了棉花冠層圖像的獲取方法；以細(xì)胞汁液濃度作為棉花干旱程度的指示指標(biāo)，結(jié)合其與棉花冠層特征光譜參數(shù)間的關(guān)系，建立基于計算機視覺識別技術(shù)的棉花水分狀況診斷

2、指標(biāo)模型，對建立的模型進行了驗證。主要研究內(nèi)容如下： ⑴不同水分處理條件下，棉花葉片細(xì)胞液濃度、比鮮葉重、蒸騰量、葉面積等均存在差異，這一差異在低水處理與高水處理間更為明顯；葉面積和干物質(zhì)積累在蕾期以后才出現(xiàn)差異，棉花植株含水量、葉片細(xì)胞液濃度、比鮮葉熏、蒸騰量在蕾期就開始出現(xiàn)差異。 ⑵建立了以數(shù)碼相機作為載體的田間圖像獲取技術(shù)。結(jié)果表明，圖像的獲取采用有約束拍攝方法，獲取圖像時要求天氣狀況良好，風(fēng)速小，光照均勻，光照過

3、強由于熱點過多而造成曝光過強或形成陰影；參考時間在中午12點到14點，固定照相機的距離垂直拍攝，棉花品種不同在相同生長條件下存在差異，但適合采用相同的成像條件。 ⑶大田棉花冠層光譜參數(shù)與棉花的水分生理指標(biāo)擬合的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，蕾期的擬合相關(guān)性不顯著，幾乎找不到能與棉花干旱指標(biāo)相匹配的特征光譜參數(shù)，但在花期和鈴期，光譜參數(shù)指標(biāo)與葉片細(xì)胞液濃度的相關(guān)性達(dá)到了極顯著水平（如：炮臺一號，花期rGs=-0.6476，鈴期rH=-0.8447；中

4、棉42，花期rGs=-0.6926，鈴期rH=-0.7981）.由公認(rèn)的土壤干旱指標(biāo)導(dǎo)出以葉片細(xì)胞液濃度為基礎(chǔ)的棉花干旱脅迫指標(biāo)；利用光譜特征參數(shù)與棉花葉片細(xì)胞液濃度建立多元一次線性模型，發(fā)現(xiàn)參數(shù)H、Sas建立的模型最優(yōu)，校驗結(jié)果表明，炮臺一號在花期與鈴期利用H和Sas與細(xì)胞液濃度建立的估算模型，其預(yù)測值與實測值間的相關(guān)性達(dá)到了極顯著水平（r2為0.9427和0.8842），相對誤差和均方差都較?。≧E為4.6％和1.99％，RMSE為

5、0.09和0.109），中棉42在花期與鈴期利用H和Sas與細(xì)胞液濃度建立的估算模型，其預(yù)測值與實測值間的相關(guān)性達(dá)到了極顯著水平（r2為0.945和0.881），相對誤差和標(biāo)準(zhǔn)偏差都較?。≧E為0.21％和0.82％，RMSE為0.094和0.091），可以有效的對棉花葉片細(xì)胞液濃度進行預(yù)測，即預(yù)測棉花的干旱情況。 ⑷盆栽試驗的結(jié)果與大田試驗的結(jié)果類似，蕾期也不能利用光譜參數(shù)預(yù)測棉花的干旱情況；在花期，特征光譜參數(shù)與棉花的植株含