發(fā)布時間：2020-12-04 03:10

　　基于無人機遙感作物長勢監(jiān)測與光譜特性的營養(yǎng)診斷技術研究,是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)過程化管理與數(shù)字化決策的重要手段,也是近年來智慧農(nóng)業(yè)研究的熱點。本研究針對寧夏滴灌玉米生長發(fā)育進程中存在的數(shù)字化信息獲取手段單一、信息采集基礎設施薄弱、田間動態(tài)管理不精準等問題進行研究與探討。采用無人機獲取玉米苗期田間數(shù)字圖像信息,運用數(shù)字圖像處理技術提取玉米出苗狀況,建立基于無人機遙感的玉米出苗率預測模型;采用高光譜成像系統(tǒng)獲取玉米各生育時期功能葉片的光譜信息,同步測定玉米功能葉片的含氮量,通過機器學習等算法建立玉米氮素營養(yǎng)的高光譜反演模型,為玉米高產(chǎn)和氮素狀況準確評估提供技術支持,對優(yōu)化玉米滴灌水肥一體化精準種植技術有著極其重要的意義。具體研究內(nèi)容如下:（1）無人機搭載數(shù)碼相機對玉米出苗率的估測。通過獲取玉米苗期高清圖像,運用MATLAB中ORB算法與距離加權融合算法合成無人機圖像,通過二值化、腐蝕膨脹等深度優(yōu)化處理技術得出玉米苗期圖像輪廓,然后運用MATLAB八位連通域和ARCMAP 10.3計算方法自動規(guī)劃路線并計算出玉米的出苗數(shù)量。同時,結合田間人工調(diào)查數(shù)據(jù),采用線性回歸分析方法,建立了人工計數(shù)和無人機... 

【文章來源】：寧夏大學寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１試驗地點位置圖??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｅｓｔ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ??

續(xù)航時間１８－２０?ｍｉｎ，鏡頭ｆ／２．８?（２０ｍｍ等效焦距），重量（含電池）２９３５?ｇ，最大飛??行高度為５００ｍ，搭載數(shù)碼相機型號為Ｘ３，傳感器為ＳＯＮＹＥＸＭＯＲ?１／２．３＂，有效像素為１２４０??萬，最大升降速度為５ｍ／ｓ，如圖２－３所示。??圖２＿?３無人機采集系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?２－３?ＵＡＶ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??－７－??

??圖２?－?２田間試驗小區(qū)分布圖??Ｆｉｇ．?２－２?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇ?ｍａｐ?ｏｆ?ｐｌｏｔｓ?ｉｎ?ｆｉｅｌｄ?ｔｅｓｔ??２．３測試項目與方法??試驗過程中主要儀器：大疆無人機悟１系列、ＨｙｐｅｒｓｐｅｃＶＮＩＲＮ高光譜成像系統(tǒng)、凱氏??定氮儀ＫＤＹ－９８２０型。儀器的參數(shù)以及原理與使用方法如下介紹。??２．３．１玉米苗期圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)??本試驗選取專業(yè)級無人機（深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司的Ｉｎｓｐｉｒｅｌ），軸距５５９?－?５８１??ｍｍ，續(xù)航時間１８－２０?ｍｉｎ，鏡頭ｆ／２．８?（２０ｍｍ等效焦距），重量（含電池）２９３５?ｇ，最大飛??行高度為５００ｍ，搭載數(shù)碼相機型號為Ｘ３，傳感器為ＳＯＮＹＥＸＭＯＲ?１／２．３＂，有效像素為１２４０??萬，最大升降速度為５ｍ／ｓ，如圖２－３所示。??圖２＿?３無人機采集系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?２－３?ＵＡＶ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??－７－??


本文編號：2896924