發(fā)布時間：2020-04-12 15:52

【摘要】：隨著我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等新技術(shù)不斷被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中,而這些技術(shù)的前提和基礎(chǔ)是具有相關(guān)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的支撐。但國內(nèi)目前較多的是面向田間氣象數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)的采集技術(shù),比較缺乏田間作物生長狀況相關(guān)數(shù)據(jù)的采集技術(shù),特別是面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基層單元的作物長勢快速無損監(jiān)測技術(shù),這導(dǎo)致一方面農(nóng)戶無法快速精準(zhǔn)的了解作物生長狀況,另一方面相關(guān)部門在獲取大范圍、大數(shù)量級的作物數(shù)據(jù)時很困難或需花費(fèi)大量成本。針對上述情況,本研究用基于雙波段的光譜傳感器,結(jié)合Android平臺、移動GIS技術(shù)、圖像處理技術(shù)、ArcGIS server以及相關(guān)數(shù)據(jù)模型,研究了田間作物生長狀況數(shù)據(jù)的采集、管理和分析的相關(guān)技術(shù)與方法。主要包括:1.光譜數(shù)據(jù)采集。主要研究了本文所用的便攜式傳感器采集的光譜數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,并根據(jù)相關(guān)性構(gòu)建了校正模型,以及通過相關(guān)文獻(xiàn)與研究建立了通過光譜數(shù)據(jù)反演作物生長參數(shù)的模型庫。2.圖像數(shù)據(jù)采集。研究了根據(jù)移動設(shè)備自帶相機(jī)來采集作物冠層圖像,并與光譜數(shù)據(jù)在空間位置和時間上保持一一對應(yīng)關(guān)系為后續(xù)基于圖像識別的作物研究提供數(shù)據(jù)支持。同時結(jié)合圖像處理算法和植被指數(shù),實(shí)現(xiàn)了從圖片中作物的提取,并驗(yàn)證了根據(jù)作物冠層的覆蓋度計(jì)算作物葉面積指數(shù)的可行性。3.研究對比了采樣點(diǎn)分布的生成方法,并根據(jù)移動GIS相關(guān)技術(shù),研究實(shí)現(xiàn)了方案的管理與導(dǎo)航,增加了采集方案的可復(fù)用性與科學(xué)性,實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)的集成與應(yīng)用。本論文研究實(shí)現(xiàn)的作物生長狀況數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),很好的實(shí)現(xiàn)了集數(shù)據(jù)采集、處理、分析、傳輸、管理、可視化等功能的一體化,提供了一個方便快捷的監(jiān)測作物長勢的方法。同時,打通了農(nóng)業(yè)平臺-載荷-模型-信息-決策完整信息鏈、創(chuàng)新鏈和價值鏈,為大范圍的農(nóng)業(yè)生長狀況分析和決策提供了數(shù)據(jù)參考,提升了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新及應(yīng)用水平,擴(kuò)大了農(nóng)業(yè)信息化的使用范圍。
【圖文】：

圖１．１技術(shù)路線圖逡逑

圖２．１作物長勢診斷儀逡逑
【學(xué)位授予單位】：湖北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S127

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 孫巍;郭敏;;基于SLIC與條件隨機(jī)場的圖像分割算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2015年12期

2 葉思菁;朱德海;姚曉闖;岳彥利;黃健熙;李林;;基于移動GIS的作物種植環(huán)境數(shù)據(jù)采集技術(shù)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2015年09期

3 南柄飛;穆志純;;基于SLIC0融合紋理信息的超像素分割方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2014年03期

4 孫濤;劉振波;葛云健;顧祝軍;;基于數(shù)碼相片Gamma校正的水稻葉面積指數(shù)估算[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2014年13期

5 周俊;王明軍;邵喬林;;農(nóng)田圖像綠色植物自適應(yīng)分割方法[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2013年18期

6 王春瑤;陳俊周;李煒;;超像素分割算法研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年01期

7 李思佳;孫艷楠;李蒙;陳智文;;國內(nèi)外農(nóng)作物遙感估產(chǎn)的研究進(jìn)展[J];世界農(nóng)業(yè);2013年05期

8 倪軍;姚霞;田永超;曹衛(wèi)星;朱艷;;便攜式作物生長監(jiān)測診斷儀的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2013年06期

9 王遠(yuǎn);王德建;張剛;王燦;;基于數(shù)碼相機(jī)的水稻冠層圖像分割及氮素營養(yǎng)診斷[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2012年17期

10 張立周;侯曉宇;張玉銘;李紅軍;程一松;胡春勝;;數(shù)字圖像診斷技術(shù)在冬小麥氮素營養(yǎng)診斷中的應(yīng)用[J];中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào);2011年05期

相關(guān)會議論文 前2條

1 姜偉杰;孫明;孫潔瓊;;基于光譜分析及光譜圖像技術(shù)作物長勢檢測研究綜述[A];紀(jì)念中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會成立30周年暨中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2009年學(xué)術(shù)年會（CSAE 2009）論文集[C];2009年

2 唐晶磊;何東健;朱兆龍;;綠色植物與土壤背景圖像分割方法研究[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2011年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 王晶;基于多源遙感數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)同化的水稻信息提取研究[D];浙江大學(xué);2016年

2 胡秋霞;基于圖像分析的植物葉部病害識別方法研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 樂羿成;基于Android的作物冠層抓拍傳輸及其圖像自動管理系統(tǒng)開發(fā)[D];浙江理工大學(xué);2017年

2 聶上森;基于ArcGIS Runtime SDK的外業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

3 趙曉蘭;作物長勢監(jiān)控圖像中綠色植物的識別方法研究[D];河北大學(xué);2015年

4 汪京京;復(fù)雜背景下小麥病害圖像分割方法研究及應(yīng)用[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

5 李麗君;基于圖像處理的玉米葉部病害識別研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

6 劉雙;基于數(shù)字圖像的農(nóng)業(yè)害蟲精準(zhǔn)檢測算法的研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

7 張俊;光譜數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)研究[D];天津理工大學(xué);2014年

8 廖野翔;基于GIS的農(nóng)業(yè)氣象信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];長江大學(xué);2013年

9 李梅;基于Otsu算法的圖像分割研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2011年

10 徐平;土壤樣品數(shù)據(jù)自動化采集與信息管理系統(tǒng)研究[D];電子科技大學(xué);2011年

，

本文編號：2624903