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基于歸一化冠層覆蓋系數(shù)的玉米果穗發(fā)育動態(tài)估算

發(fā)布時間:2021-11-25 13:27
  為解析寧夏滴灌玉米冠層圖像參數(shù)與果穗形態(tài)參數(shù)間的內在聯(lián)系,提出了一種采用作物冠層圖像特征參數(shù)擬合玉米果穗生長發(fā)育動態(tài)的數(shù)學方法,建立玉米灌漿期果穗發(fā)育動態(tài)估算模型,實現(xiàn)了基于作物冠層數(shù)字圖像處理技術的玉米果穗形態(tài)無損監(jiān)測。用手機相機獲取不同氮素處理下滴灌玉米灌漿期的冠層圖像,提取玉米灌漿期冠層圖像特征參數(shù),測定玉米穗長、穗粗和穗體積等形態(tài)參數(shù);運用R語言進行相關性分析,其中歸一化冠層覆蓋系數(shù)(Cc)與玉米果穗形態(tài)參數(shù)相關性高,運用Origin軟件建立Cc與果穗形態(tài)參數(shù)間的估測模型,通過R2、RMSE和nRMSE評價估測模型的精度。結果表明,Cc與玉米穗長、穗粗、穗體積等形態(tài)參數(shù)均滿足指數(shù)函數(shù)關系,其中Cc與穗長的預測精度最高,決定系數(shù)R2達到0. 714,與穗粗的預測精度次之,R2為0. 601,與穗體積的R2為0. 575。由模型檢驗與評價結果可知,Cc與玉米果穗形態(tài)各參數(shù)間精度較高,其中R2均不小于0. 523,穗體積RMSE的值均不大于68. 986 cm3,nRMSE均不大于33. 621%。這表明基于冠層圖像歸一化覆蓋系數(shù)的玉米果穗生長發(fā)育動態(tài)的估算具有一定的實用性,可為果穗... 

【文章來源】:農業(yè)機械學報. 2020,51(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

基于歸一化冠層覆蓋系數(shù)的玉米果穗發(fā)育動態(tài)估算


玉米生育期日均溫度和降雨量

影像,圖像采集系統(tǒng),作物,手機


在取樣當天,天氣晴朗無風,圖像獲取時間段為11:00—12:00,該時間段太陽光輻射強度相對穩(wěn)定,可降低太陽高度角造成的陰影對影像質量的影響[23,27-28]。通過便攜式作物冠層圖像采集系統(tǒng)[26]搭載手機(i Phone 7)相機獲取玉米冠層垂直拍攝圖像(圖2a),該系統(tǒng)主要由大疆靈眸(Osmo Mobile)防抖手持云臺手機穩(wěn)定器(圖2b)、碳素纖維伸縮桿、固定支架、藍牙遙控器組成。其中碳素纖維伸縮桿伸縮范圍0.6~3 m,防抖手持云臺安裝在手機與伸縮桿之間,能自由調節(jié)手機與地面的垂直角度,不受伸縮桿傾斜度的影響。相機采用光圈優(yōu)先(AV)模式,光圈設置為2.2,ISO設置為100,曝光設為0,快門設為1/200 s,分辨率設置為1200萬像素。相機鏡頭距地面垂直高度4.0 m,圖像分辨率為3 024像素×4 032像素,以JPG格式存儲。各試驗小區(qū)定點獲取3幅冠層圖像,每個處理共9幅圖像,拍攝方式為對準寬行(寬70 cm)中間位置,每幅圖像可獲取4行玉米冠層原始圖像(圖3a)。拍攝時,將手機固定于Osmo Mobile防抖手持云臺上,可避免人工擎舉支撐桿晃動和與地面夾角不穩(wěn)定等問題,從而獲取玉米冠層垂直圖像,不影響玉米冠層圖像拍攝質量。點擊云臺開機鍵,使用手機DIG GO 4軟件通過藍牙連接手機和云臺,進入拍照界面,通過云臺位置遙感鍵調整至手機與玉米冠層垂直后進行拍攝,點擊云臺模式(M)鍵使云臺斜軸(垂直設定)鎖定,指示燈由綠變黃,可保證手機恒定垂直于玉米冠層。1.5 歸一化冠層覆蓋系數(shù)提取

數(shù)字圖像,覆蓋系數(shù),玉米,圖像


玉米歸一化冠層覆蓋系數(shù)提取過程:將手機采集的玉米冠層圖像傳輸至計算機,使用基于Visual Studio平臺、Visual C++和Matlab軟件開發(fā)的數(shù)字圖像分析系統(tǒng),將玉米冠層原始圖像(圖3a)與土壤分割,提取分割后圖像的R、G、B通道的像元均值[28],分割去除土壤背景后的玉米冠層圖像(圖3b),通過數(shù)字圖像分析系統(tǒng)軟件提取的結果如圖3c所示,將玉米冠層圖像分割為4層。1.6 冠層圖像敏感參數(shù)選取

【參考文獻】:
期刊論文
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[6]基于數(shù)碼相機圖像的甜菜冠層氮素營養(yǎng)監(jiān)測[J]. 張玨,田海清,李哲,李斐,史樹德.  農業(yè)工程學報. 2018(01)
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[9]遮陰和種植密度對東北春玉米穗部發(fā)育和植株生產力的影響[J]. 陳濤,宋振偉,張明,閆孝貢,朱平,任軍,鄧艾興,張衛(wèi)建.  應用生態(tài)學報. 2016(10)
[10]基于機器視覺的玉米異常果穗篩分方法[J]. 張帆,李紹明,劉哲,朱德海,王越,馬欽.  農業(yè)機械學報. 2015(S1)



本文編號:3518234

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