【摘要】：玉米是世界上種植最廣泛的谷類作物之一,可作為食品、飼料以及工業(yè)原料的主要來(lái)源。機(jī)械化農(nóng)業(yè)的發(fā)展雖然大幅度提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率,但是也帶來(lái)了一系列環(huán)境保護(hù)方面的問(wèn)題,對(duì)農(nóng)民的切身利益造成了嚴(yán)重威脅,因此發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)已成為機(jī)械化農(nóng)業(yè)的核心。其中通過(guò)作物信息采集進(jìn)行作物生長(zhǎng)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)對(duì)提高農(nóng)田的產(chǎn)量與田間自動(dòng)管理技術(shù)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。相比于傳統(tǒng)的人工觀測(cè),基于圖像處理的機(jī)器視覺(jué)和圖像分析技術(shù)在作物信息采集上具有信息收集量大、實(shí)時(shí)性高、計(jì)算準(zhǔn)確等顯著優(yōu)點(diǎn),特別是在節(jié)約勞動(dòng)力,減少人工觀測(cè)時(shí)的主觀影響等方面有著巨大潛力。目前圖像處理技術(shù)在作物自動(dòng)監(jiān)測(cè)上得到了廣泛的應(yīng)用,主要是通過(guò)圖像自動(dòng)獲取、圖像處理和分析等技術(shù)提取待識(shí)別區(qū)域所包含的雜草、作物和土壤的形狀紋理特征、顏色特征、光譜特征等信息進(jìn)行田間目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別,以及農(nóng)業(yè)生長(zhǎng)期的實(shí)時(shí)判斷。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物的生長(zhǎng)可以幫助人們分析農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)和農(nóng)業(yè)氣象之間的關(guān)系,及時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的田間操作,提供有效的農(nóng)業(yè)幫助以增加農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。本文將玉米的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)研究分為三個(gè)部分,包括針對(duì)玉米生長(zhǎng)初期的玉米與雜草自動(dòng)識(shí)別,針對(duì)玉米穗期圖片中玉米穗的自動(dòng)識(shí)別,以及針對(duì)玉米整體生長(zhǎng)過(guò)程的生長(zhǎng)期自動(dòng)識(shí)別與預(yù)測(cè),旨在結(jié)合機(jī)器視覺(jué)與模式識(shí)別技術(shù),研究出一種實(shí)時(shí)性好、準(zhǔn)確性以及魯棒性高的玉米生長(zhǎng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)算法。具體研究?jī)?nèi)容如下:1.基于支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD)的田間玉米、雜草自動(dòng)識(shí)別。本課題共采集了三年間玉米生長(zhǎng)初期共44天396幅玉米田間圖片。使用像素的超綠特征進(jìn)行閾值分割提取圖片綠色植被區(qū)域,計(jì)算各綠色區(qū)域的植被指數(shù)特征并使用PCA進(jìn)行特征選擇,最終建立SVDD分類器實(shí)現(xiàn)玉米、雜草的自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用植被指數(shù)特征以及SVDD算法可以有效地識(shí)別田間圖片的玉米與雜草區(qū)域,三年的平均識(shí)別精度分別為90.19%、92.36%以及93.87%,同時(shí)識(shí)別結(jié)果不受玉米圖片拍攝年份的影響,具有很好的魯棒性,為實(shí)現(xiàn)田間玉米與雜草的自動(dòng)識(shí)別提供了一個(gè)可能的技術(shù)途徑。2.基于顯著性檢驗(yàn)的玉米穗自動(dòng)識(shí)別。本課題以兩年間玉米處于穗期圖片作為研究對(duì)象,研究了一種由粗到精的自動(dòng)檢測(cè)玉米穗?yún)^(qū)域的算法。在該算法中首先利用光飽和去除算法(LSR)去除圖片中由于強(qiáng)光照射引起的光飽和區(qū)域,繼而應(yīng)用Itti顯著性檢驗(yàn)算法自動(dòng)識(shí)別玉米穗的潛在區(qū)域,提取各個(gè)子區(qū)域的紋理特征建立分類器得到最終識(shí)別結(jié)果。同時(shí)與尺度不變特征變換(SIFT)和簡(jiǎn)單線性迭代聚類(SLIC)的識(shí)別效果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用LSR算法結(jié)合Itti顯著性檢驗(yàn)算法可有效減少光飽和的影響,大幅提高玉米穗的識(shí)別精度,其中召回率、準(zhǔn)確率與F1特征三項(xiàng)指標(biāo)分別提高了3.06%,10.17%以及6.44%。相比于SIFT與SLIC兩種識(shí)別算法本算法的綜合指標(biāo)F1特征分別提高了3.04%與1.45%,因此基于顯著性檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)玉米穗的自動(dòng)識(shí)別是可行的。3.基于多信息融合的玉米生長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。本課題提取了三年間玉米生長(zhǎng)過(guò)程中的覆蓋度信息,農(nóng)田小氣候信息作為輸入特征,利用T-S模糊建模進(jìn)行玉米生長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)。使用歷史覆蓋度信息,以5日為研究周期,提取5日間農(nóng)田小氣候數(shù)據(jù),建立T-S模糊辨識(shí)模型,預(yù)測(cè)未來(lái)第5日的覆蓋度信息。最后結(jié)合覆蓋度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與累積氣候數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)玉米生長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:T-S模糊建�？捎行У啬M玉米生長(zhǎng)過(guò)程中覆蓋度變化的規(guī)律,同時(shí)結(jié)合農(nóng)田小氣候信息提高了預(yù)測(cè)精度,3年的生長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度分別為98.78%、94.51%以及96.20%。為實(shí)現(xiàn)玉米生長(zhǎng)期預(yù)測(cè)提供了一個(gè)可能的技術(shù)途徑。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S513;TP391.41

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本文編號(hào)：2671040