【摘要】：水稻作為我國主要的糧食作物和重要的經(jīng)濟作物,可持續(xù)增產(chǎn)一直是水稻育種研究的首要目標。隨著我國人口數(shù)量的迅猛增長,稻米的消費量也越來越高,人多地少的現(xiàn)狀還很難在短時間內(nèi)得到緩解,因此,高產(chǎn)品種水稻的選育也就成了田間水稻研究的重點。傳統(tǒng)的田間水稻產(chǎn)量測量方法大多采用的是有損的方式,即水稻收獲后,進行脫粒,揚凈,曬干和稱重等一系列步驟,然后折算出最終的產(chǎn)量。該方法耗時耗力,并且操作中極易由于操作失誤而引入人工誤差。而無損估產(chǎn)的方式大多采用田間氣象模型或者光譜指數(shù)法,通過提取具有代表性的氣象特征或者光譜因子,然后構(gòu)建合理的產(chǎn)量預(yù)測模型,但該方法的計算量較大,且需要依賴大量的外部數(shù)據(jù)支撐,實用價值不高。因此,快速而精準的田間水稻估產(chǎn)仍然是現(xiàn)階段水稻研究的重點。本論文提出了一種基于圖像的田間水稻產(chǎn)量預(yù)估新方法。稻穗作為水稻重要的營養(yǎng)生殖器官,稻穗的穗長、穗粒數(shù)等表型性狀與其最終產(chǎn)量息息相關(guān)。因此,在基于圖像的水稻產(chǎn)量預(yù)估研究中,稻穗?yún)^(qū)域的精準分割是產(chǎn)量預(yù)估的前提,也是最為關(guān)鍵一步。本研究首先采用數(shù)碼相機獲取田間不同角度的水稻小區(qū)高分辨圖像,然后利用深度學習技術(shù)設(shè)計并提出了三種不同的稻穗分割算法(即:Panicle-SEG,Panicle Net和Panicle Net v2),比較了三種分割算法在稻穗分割精度,召回率,F值,交并比和效率等方面的優(yōu)劣,同傳統(tǒng)的分割算法相比,基于深度學習的分割算法展現(xiàn)出了優(yōu)良的分割性能。對于分割好的水稻小區(qū)稻穗圖像,本文從三個角度進行了稻穗的特征提取。首先是基于小區(qū)的尺度,重點提取了稻穗小區(qū)在顏色,紋理,形態(tài)以及一些尺度不變的特征描述。然后考察了單一稻穗的細節(jié)圖像特征,提取了稻穗的穗長和稻穗面積。最后分析了單株水稻的谷�？挤N特征。本文的稻穗特征提取角度多樣,更加全面的提取了稻穗的特征描述。針對提取到的大量稻穗特征,本文探討了基于多種特征自變量組合情況下的回歸模型構(gòu)建方法。嘗試了包括線性和非線性模型在內(nèi)的不同模型構(gòu)建形式,分析對比了各個產(chǎn)量模型在回歸性能優(yōu)劣。從最終的產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果來看,基于圖像的無損水稻估產(chǎn)方法為精準的早期稻田估產(chǎn)提供了可能,并且其為深度學習技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用提供了成功案例。這種早期的水稻估產(chǎn),使得農(nóng)戶能及時了解不同水稻田塊的產(chǎn)量豐缺情況,調(diào)整管理和培育措施,總結(jié)經(jīng)驗與不足,分析影響產(chǎn)量的主要因素,為水稻測產(chǎn)和育種研究提供了一種新思路。
【圖文】：

圖 1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層作用與計算原理Fig 1.1 Convolution layer function and computational principle in CNN個卷積核都會計算它們的權(quán)重與對應(yīng)相連的輸入特征圖像素的點積。這里算為卷積核上的權(quán)重值和特征圖上對應(yīng)區(qū)域中像素的灰度值相乘然后求和

輸入卷積層的寬度為 7，高度也為 7，那么當采用步長為 S 1，零填充P 0時，如圖1.2A 所示，卷積核會逐像素的在輸入特征圖上滑動，第一次計算如紅色方框所示，第二次為藍色方框，第三次滑動到綠色方框描述的區(qū)域。從左到右，從上到下滑動完全部輸入特征圖后，其輸出的空域會比原圖的四周要少一個像素，即黑色虛線框描述。也就是說，采用步長為 ，零填充 這種方式，卷積層的輸出大小不會改變太多，但是輸出會比輸入特征圖的空域少了一個卷積核的半徑。采用步長為 S 2，零填充 時的情況如圖 1.2B 所示，由于步長為 ，也就是卷積核會每隔一個像素在輸入的特征圖上滑動，紅色方框，藍色方框和綠色分別展示了三次卷積計算的過程，，如圖 1.2B 所示，3×3 大小的特征圖為最終的輸出結(jié)果�？梢钥闯霾捎昧� S 1的卷積核之后
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S511;TP181

【參考文獻】

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本文編號：2588398