【摘要】：在煙草種植過(guò)程中,需對(duì)種植面積及種煙量進(jìn)行準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì),以便于后期按計(jì)劃收購(gòu)。目前,煙葉生產(chǎn)管理部門(mén)通常在煙苗移植初期,采用人工清點(diǎn)的方式對(duì)田間煙株數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),這種方法費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、工作效率低、還容易出現(xiàn)錯(cuò)誤,貴州地貌屬于中國(guó)西南部高原山地,地形崎嶇,多為坡地,人工點(diǎn)數(shù)更加困難。為了降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度,提高工作效率及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,本文將信息科技與農(nóng)業(yè)技術(shù)相融合,提出了一種基于無(wú)人機(jī)圖像的山區(qū)煙株數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法,該方法能較好的滿足山區(qū)煙株數(shù)量統(tǒng)計(jì)要求,對(duì)煙草市場(chǎng)的管理具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.對(duì)煙株圖像的采集裝置和采集方法進(jìn)行研究,分析了天氣、相機(jī)誤差以及地形起伏等因素對(duì)航拍圖像造成的影響。對(duì)采集圖像進(jìn)行了裁剪、畸變校正、灰度化以及平滑增強(qiáng)等相關(guān)預(yù)處理,為后期煙株圖像實(shí)時(shí)識(shí)別研究做了準(zhǔn)備。2.將利用無(wú)人機(jī)采集到的山區(qū)苗期煙株圖像作為研究對(duì)象,提出了一種基于SIFT算法的快速拼接方法,該方法有效的減少了匹配特征點(diǎn)數(shù)量,在對(duì)無(wú)人機(jī)采集的煙株圖像進(jìn)行全景拼接時(shí)比傳統(tǒng)的SIFT算法快49.8%,有效的節(jié)約了圖像拼接時(shí)間,顯著的提高了圖像拼接效率。3.對(duì)光照強(qiáng)度敏感性與RGB顏色空間、HSI顏色空間中各顏色分量之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,為顏色分割時(shí)顏色空間的選擇提供了依據(jù)。在后期煙株圖像識(shí)別時(shí),針對(duì)煙株與雜草誤判現(xiàn)象,以貴州山區(qū)煙株3~8葉苗期田間場(chǎng)景為研究對(duì)象,在基于理論分析與實(shí)例試驗(yàn)相結(jié)合的基礎(chǔ)上,提出一種適用度較高的田間雜草識(shí)別方法。4.由于采集圖像時(shí)無(wú)人機(jī)飛行高度、光照強(qiáng)度、地形坡度不同,導(dǎo)致后期運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)煙株數(shù)量識(shí)別的準(zhǔn)確率受到影響,本文對(duì)這幾個(gè)因素造成的影響進(jìn)行了分析,并提出了解決辦法,以提高煙株數(shù)量識(shí)別精度。5.為了得到煙株識(shí)別的最佳時(shí)段,對(duì)采集到的同一區(qū)域3~8葉期煙株圖像在同一條件下進(jìn)行處理分析,再對(duì)處理分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合。通過(guò)擬合后的結(jié)果可知:相關(guān)系數(shù)R~2越大,識(shí)別效果越佳。6.基于MATLAB的GUI平臺(tái),利用本文中所給出的方法,導(dǎo)入現(xiàn)有程序,編寫(xiě)開(kāi)發(fā)了煙株圖像數(shù)量自動(dòng)統(tǒng)計(jì)軟件,并對(duì)試驗(yàn)區(qū)域煙地進(jìn)行處理分析,結(jié)果表明,將軟件應(yīng)用到山區(qū)煙株數(shù)量的檢測(cè)上,能顯著提高清點(diǎn)速度及識(shí)別準(zhǔn)確率,具有很高的田間適應(yīng)性。
【圖文】：

技術(shù)路線

圖2-1 DJI Phantom4無(wú)人機(jī)人機(jī)一般由螺旋槳、電機(jī)、信號(hào)接收器、遙控器和飛行電機(jī)的轉(zhuǎn)速來(lái)改變轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)了升力的變化，，從具有四個(gè)輸入力和六個(gè)狀態(tài)輸出的六自由度垂直升力是運(yùn)動(dòng)描述如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP751;S572

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2623379