稻麥是世界主要糧食作物,快速精準地獲取稻麥長勢信息對于管理者做出生產(chǎn)指導(dǎo)、病蟲害預(yù)防和施肥調(diào)控等決策極其重要。株高、覆蓋度、葉片葉綠素相對含量、葉面積指數(shù)是稻麥基本的長勢指標,長期以來主要依靠人工經(jīng)驗觀察、手工測量獲取,這種方法簡單易行,但主觀性強;室內(nèi)化學(xué)定量分析,需要破壞性取樣,時效性較差;近年來,新興的光譜檢測技術(shù),因其測量方法便捷、高效無損,逐漸成為支持地物識別的一項關(guān)鍵性技術(shù),但仍然面對著測量費用昂貴的問題,不利于推廣。隨著圖像傳感器和高速處理器的飛躍發(fā)展與普及,數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸滲入到農(nóng)業(yè)信息獲取領(lǐng)域中,主要用于作物產(chǎn)量預(yù)測,病蟲害檢測,雜草識別,營養(yǎng)監(jiān)測,農(nóng)作物質(zhì)量檢測,作物形態(tài)測量等方面。本研究采用數(shù)字圖像處理技術(shù)研發(fā)了稻麥長勢數(shù)字圖像分析系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實現(xiàn)稻麥圖像采集、處理、特征提取以及農(nóng)學(xué)參數(shù)解譯等功能,可檢測稻麥的株高、覆蓋度、葉片葉綠素相對含量、葉面積指數(shù)狀況。主要研究內(nèi)容及成果如下:1.稻麥長勢數(shù)字圖像采集與處理;根據(jù)應(yīng)用需求選擇CMOS圖像采集模塊,同時對比分析現(xiàn)行通信方式和智能終端設(shè)備性能,集成稻麥長勢數(shù)字圖像獲取CMOS-以太網(wǎng)-PC平臺硬件模塊,可... 

【文章來源】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－３小麥小區(qū)圖??Ｆｉｇ．２－３?ｐｉｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｗｈｅａｔ?ｆｉｅｌｄ??

Ｎ２＝２７０ｋｇ／ｈａ；行距為２５ｃｍ、４０ｃｍ；氮肥基追比＝５：５，基肥于播種前整地時施入，??追肥于拔節(jié)前期施入；另配施磷肥：Ｐ２Ｏ５?１２０ｋｇ／ｈａ，鉀肥：ｋ２０?１３５ｋｇ／ｈａ，作為基肥??一次性施入。小麥田如圖２－３所示：??圖２－３小麥小區(qū)圖??Ｆｉｇ．２－３?ｐｉｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｗｈｅａｔ?ｆｉｅｌｄ??４數(shù)據(jù)獲取與分析??４．１農(nóng)學(xué)參數(shù)獲取??稻麥試驗的主要時期為分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期，在各個試驗時期分別測定株??高、覆蓋度、葉片葉綠素相對含量、葉面積指數(shù)。??在農(nóng)業(yè)科研工作中需要借助作物的形態(tài)特征來研究其生長狀態(tài)、病蟲草害等重??要信息。株高通過莖稈干物質(zhì)積累和貯藏能力以及抗倒能力直接影響產(chǎn)量，而這些??是由節(jié)間的粗度和充實度來決定的。通俗來講，植株的高度能夠影響作物的光能利??用率，植株過矮會造成干物質(zhì)積累量不足，適宜的株高可以塯加葉片的受光面積，??９??

后在選擇菜單中選擇色彩范圍選項，下一步通過人工交互的方法，點擊選取圖像中??的稻麥部分，在信息欄就可以讀取圖像的所有像素數(shù)以及稻麥的像素數(shù)，進行比值??即可得到覆蓋度。操作界面如圖２－４所示：??麵??圖２－４?Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ界面圖??Ｆｉｇ．２－４?ｉｎｔｅｒｆａｃｅ?ｏｆ?Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ??葉綠素作為作物生長的重要色素，其職能是把光能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能。葉綠素濃度??的高低，直接反映了作物進行光合作用的能力的強弱，是評價作物生長營養(yǎng)狀況的??重要指標。葉片葉綠素相對含量的測定：稻麥群體葉綠素含量的測定采用的是日本??開發(fā)生產(chǎn)的便攜式葉綠素計ＳＰＡＤ－５０２ＰＬＵＳ，如圖２－５所示：??１０??


本文編號：3279382