本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 單目視覺　； 參考：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是精準(zhǔn)化的、信息化的農(nóng)業(yè),將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)、機(jī)器視覺、圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用于作物長勢的監(jiān)測及生長環(huán)境與作物長勢的相關(guān)性分析上具有重要的研究價值。本文首先介紹將這些技術(shù)應(yīng)用到作物長勢監(jiān)測和分析上的研究現(xiàn)狀和意義。其次,介紹基于WSN的作物生長環(huán)境參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)及其在農(nóng)田環(huán)境中的布置工作,且研究玉米生長期中的七種環(huán)境參數(shù)(光照強(qiáng)度、土壤溫度、土壤濕度、空氣溫度、空氣濕度、空氣CO2濃度和土壤含鹽量)的變化規(guī)律和相關(guān)性;再次,基于單目視覺技術(shù)提出一種非接觸式的作物單株高度和寬度檢測方法,分析玉米單株高寬性狀與葉片長寬性狀的變化,且結(jié)合生長環(huán)境參數(shù)構(gòu)建玉米單株高寬性狀和葉片長寬性狀的回歸模型,并進(jìn)行對比分析。然后,本文對作物群體表型長勢參量覆蓋面積的測量及基于圖像平面的檢測誤差進(jìn)行研究。實驗結(jié)果表明,玉米生長期中各生長環(huán)境參數(shù)的變化存在一定的規(guī)律性,且不同參數(shù)間存在一定的相關(guān)性;基于單目視覺的作物單株高度和寬度檢測誤差范圍分別為0.95%～4.76%和0%～6.73%,作物覆蓋面積檢測誤差范圍為0.76%～13.42%,均能夠獲得理想的檢測結(jié)果:兩類作物長勢表型性狀與生長環(huán)境參數(shù)間的擬合判定系數(shù)可達(dá)0.8以上,基于三維曲面擬合的面積檢測誤差擬合判定系數(shù)可達(dá)到0.9758。最后,對本文研究工作的不足及可進(jìn)一步優(yōu)化的方法進(jìn)行總結(jié)和展望。
[Abstract]:Modern agriculture is precision, information-based agriculture, wireless sensor networks, WSNs, machine vision, The application of image processing and data mining in crop growth monitoring and correlation analysis between growth environment and crop growth has important research value. This paper first introduces the research status and significance of applying these techniques to crop growth monitoring and analysis. Secondly, the monitoring system of crop growth environment parameters based on WSN and its arrangement in farmland environment are introduced, and seven environmental parameters (light intensity, soil temperature, soil humidity, air temperature, air humidity) in maize growing period are studied. Thirdly, based on monocular vision technology, a non-contact method for measuring plant height and width was proposed to analyze the changes of height and width of maize per plant and leaf length and width. The regression models of height and width per plant and leaf length and width were constructed and compared with the growth environment parameters. Then, the measurement of crop population phenotypic growth parameter covering area and the detection error based on image plane are studied in this paper. The results showed that there was a certain regularity in the variation of growth environment parameters in maize growth period, and there was a certain correlation between different growth environment parameters. The detection error range of plant height and width based on monocular vision is 0.954.76% and 0.6.73, respectively, and the error range of crop coverage detection is 0.760.13.42. The ideal results can be obtained: phenotypic growth of two kinds of crops. The fitting and judging coefficient between the shape and the growth environment parameters can be more than 0.8. The error fitting decision coefficient of area detection based on 3D surface fitting can reach 0.9758. Finally, the shortcomings of this study and the methods that can be further optimized are summarized and prospected.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S126;TP212.9;TN929.5

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本文編號：2038166