干旱是主要的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害之一,嚴重影響小麥生長和產(chǎn)量水平�？焖�、精確、無損的對干旱進行監(jiān)測提高灌溉的及時性和精確性,對節(jié)約水資源,保障小麥豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)具有重要意義。常用的干旱診斷方法有土壤水分監(jiān)測,農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報等,此類方法通過土壤水分或氣象數(shù)據(jù)間接的對小麥干旱進行監(jiān)測,精度低,間接監(jiān)測有一定的滯后性。在干旱脅迫下,小麥植株表現(xiàn)出萎焉,葉片變黃,葉片卷曲等表型特征。同時,隨著人工智能的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)模型對圖像識別達到很高的精度,并已超過人類水平。因此,本文探索基于干旱脅迫下小麥表型特征,使用深度學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測方法對小麥干旱進行識別和分級,通過小麥植株的表型特征即干旱承災(zāi)體對干旱進行直接監(jiān)測具有重要的理論意義和應(yīng)用價值,論文主要內(nèi)容與貢獻如下:(1)采用盆栽控旱試驗,設(shè)置5個干旱脅迫等級,適宜、輕旱、中旱、重旱和特旱,使用單反相機獲取小麥三個關(guān)鍵生育階段(起身-拔節(jié)、抽穗-開花、開花-成熟)不同干旱脅迫程度的數(shù)字圖像,建立了小麥干旱脅迫圖像數(shù)據(jù)集,共130123張,其中起身-拔節(jié)階段47503張、抽穗-開花階段45352張、開花-成熟階段37268張,同時將每個生育階段的數(shù)據(jù)集劃...

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1.1深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展

圖像識別是將圖像輸入計算機,通過訓(xùn)練模型識別輸出圖像的類別,如人臉識別(ZhouandXiao,2018)、交通信號燈識別(Agarwaletal.,2018)等。目標檢測是在一幅圖像中識別出目標物體,并檢測出目標物體的坐標(ChengandHan,2016)。早期的....

圖1.2深度學(xué)習(xí)模型識別精度的變化

圖1.1深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展1.3.2圖像特征提取方法

圖2.1技術(shù)路線

本文在小麥三個生育階段通過盆栽控旱試驗,使用單反相機獲取小麥的數(shù)字圖像,旨在通過小麥干旱脅迫下的表型特征使用深度學(xué)習(xí)和目標檢測方法對小麥干旱脅迫進行及時、精確的識別和分級。技術(shù)路線由圖2.1所示,主要研究思路主要有以下幾個方面:首先是通過盆栽控旱試驗獲取不同生育階段(起身-拔節(jié)、....

圖3.1土壤濕度傳感器

在兩年的盆栽試驗中,2016年采用土壤濕度傳感器監(jiān)測土壤水分,為了精確控制土壤水分,每盆植株放置三個土壤濕度傳感器(型號:AV-EC5),土壤濕度傳感器經(jīng)校準后精度為±1%(見圖3.1),位置分別為距離盆底5cm、15cm和25cm,使用設(shè)施環(huán)境自動監(jiān)測系統(tǒng)(RR-9100G)對....

本文編號：3954450