本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)人機(jī)遙感的小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著信息化技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用和發(fā)展,以圖像處理為基礎(chǔ)的作物病害狀況監(jiān)測(cè)技術(shù)逐漸成為人們的研究熱點(diǎn)。目前通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)小麥病害狀況的監(jiān)測(cè)研究都集中在白粉病、葉銹病、條銹病等領(lǐng)域,對(duì)小麥全蝕病監(jiān)測(cè)方面的研究較少。本文使用無(wú)人機(jī)遙感采集大田環(huán)境小麥全蝕病圖像,在以數(shù)字圖象處理技術(shù)和模糊聚類圖像分割的基礎(chǔ)上,利用Java web技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)無(wú)人機(jī)采集小麥全蝕病病害圖像,在專家意見(jiàn)的指導(dǎo)下把小麥全蝕病等級(jí)分為4級(jí),即健康H、輕度LH、中度M、重度S。首先對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)、圖像去噪,然后分別把圖像轉(zhuǎn)換成RGB、HSV、CIE Lab三種不同的顏色空間,提取灰度統(tǒng)計(jì)量特征和顏色特征共計(jì)33個(gè)特征分量,特征分量歸一化之后,使用遺傳算法進(jìn)行特征優(yōu)化選擇,最終選擇灰度統(tǒng)計(jì)量特征3個(gè)和15個(gè)顏色特征,使用這18個(gè)特征參數(shù)作為模式識(shí)別的全部知識(shí)對(duì)模式空間進(jìn)行劃分;對(duì)于大田環(huán)境的小麥全蝕病圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后使用模糊C均值聚類分割算法進(jìn)行聚類分割,分割結(jié)果作為驗(yàn)證樣本進(jìn)行識(shí)別,對(duì)訓(xùn)練樣本集的4中不同程度小麥全蝕病病害圖像利用模糊C均值算法進(jìn)行聚類,然后用模糊模式識(shí)別方法設(shè)計(jì)分類器,最后用該分類器對(duì)驗(yàn)證樣本集體進(jìn)行了識(shí)別。對(duì)于小麥全蝕病的4種不同程度病害均取得了較滿意的識(shí)別效果,平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了85.9%,說(shuō)明了基于遺傳算法的特征提取和基于模糊識(shí)別分類器設(shè)計(jì)的合理性,以及應(yīng)用模糊C均值聚類分割算法對(duì)不同病害程度小麥全蝕病圖像分割的可行性。采用Java編程語(yǔ)言,以MySQL為底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ),以Tomcat為應(yīng)用服務(wù)器,使用SSH三大技術(shù)開(kāi)發(fā)底層,運(yùn)用MVC三層架構(gòu),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)基于B/S模式設(shè)計(jì),包括用戶管理、圖像管理、圖像分析結(jié)果管理、專家意見(jiàn)管理等模塊,提供了用戶圖像上傳、用戶圖像管理、圖像分析及結(jié)果查詢等功能。通過(guò)小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),使用戶進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)小麥全蝕病病害狀況成為可用,為今后農(nóng)田實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)體系提供了技術(shù)支撐。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人機(jī)遙感 圖像處理技術(shù) 模糊識(shí)別 Java Web技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751;S435.12
【目錄】：

• 致謝4-8
• 摘要8-9
• 1 文獻(xiàn)綜述9-17
• 1.1 小麥全蝕病研究進(jìn)展9-10
• 1.2 無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)概述10-13
• 1.2.1 國(guó)外無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的研究進(jìn)展11-12
• 1.2.2 無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在我國(guó)農(nóng)業(yè)中的研究進(jìn)展12-13
• 1.3 圖像處理技術(shù)概述13-15
• 1.3.1 圖像處理技術(shù)在作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)中的研究進(jìn)展13-14
• 1.3.2 圖像處理技術(shù)在作物病害監(jiān)測(cè)中的研究進(jìn)展14-15
• 1.4 圖像處理技術(shù)在小麥全蝕病監(jiān)測(cè)中的研究進(jìn)展15-16
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 2 引言17-18
• 2.1 研究背景17
• 2.2 研究目的17
• 2.3 研究意義17-18
• 3 研究材料與方法18-26
• 3.1 田間數(shù)據(jù)調(diào)查18
• 3.2 小麥圖像的獲取18-19
• 3.3 開(kāi)發(fā)工具介紹19
• 3.4 小麥不同病害程度圖像預(yù)處理19-23
• 3.4.1 小麥圖像灰度變換處理19-20
• 3.4.2 小麥圖像平滑處理20-23
• 3.5 小麥圖像增強(qiáng)處理23-26
• 3.5.1 圖像的直方圖23
• 3.5.2 直方圖均衡化23
• 3.5.3 小麥圖像直方圖均衡化處理23-26
• 4 小麥全蝕病圖像特征參數(shù)的提取和選擇26-36
• 4.1 全蝕病圖像特征參數(shù)提取26-32
• 4.1.1 提取圖像直方圖統(tǒng)計(jì)量特征26-27
• 4.1.2 提取小麥圖像的顏色特征27-32
• 4.2 基于遺傳算法的特征提取32-34
• 4.2.1 數(shù)據(jù)歸一化處理32
• 4.2.2 遺傳算法32-33
• 4.2.3 特征選擇算法設(shè)計(jì)33-34
• 4.3 選擇結(jié)果34-36
• 5 小麥全蝕病病害圖像分割和識(shí)別36-45
• 5.1 模糊數(shù)學(xué)和模糊聚類36-37
• 5.1.1 模糊數(shù)學(xué)36
• 5.1.2 模糊聚類分析36-37
• 5.2 基于模糊C均值聚類的小麥全蝕病圖像分割37-40
• 5.2.1 模糊聚類與圖像分割37-38
• 5.2.2 FCM算法38-39
• 5.2.3 基于FCM的小麥全蝕病圖像分割39-40
• 5.3 小麥全蝕病模糊模式識(shí)別40-42
• 5.3.1 模糊模式識(shí)別原理40-41
• 5.3.2 小麥全蝕病模糊模式識(shí)別的分類設(shè)計(jì)41-42
• 5.4 小麥全蝕病圖像的分類算法42-43
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-45
• 6 小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-62
• 6.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)分析與設(shè)計(jì)45-47
• 6.1.1 系統(tǒng)功能分析45-46
• 6.1.2 小麥全蝕病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程46-47
• 6.1.3 圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)47
• 6.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)47-50
• 6.3 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)50-55
• 6.3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境50
• 6.3.2 WEB框架搭建50-55
• 6.4 圖像處理模塊算法實(shí)現(xiàn)55-58
• 6.5 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)58-62
• 7 結(jié)果與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• ABSTRACT68-69

【相似文獻(xiàn)】

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