發(fā)布時間：2024-03-23 01:14

　　農(nóng)業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基石,而水稻作為我國的主要糧食作物,隨著人口的增長,水稻的消費(fèi)量也在逐步上升,為保證我國的糧食安全,提高單位面積水稻產(chǎn)量和培育優(yōu)良的水稻品種是水稻研究的重要目標(biāo)之一。稻穗是水稻的重要組成部分,決定著水稻的最終產(chǎn)量,因此對水稻稻穗的研究分析極為重要。水稻產(chǎn)量的精準(zhǔn)預(yù)測可以加快育種的速度,傳統(tǒng)的水稻產(chǎn)量預(yù)測,往往是通過田間調(diào)查法,對田間水稻樣本收割、脫粒、烘干、稱重來對水稻的產(chǎn)量進(jìn)行估測,需要大量的人力物力,且容易造成人為誤差�，F(xiàn)有的無損水稻產(chǎn)量預(yù)測主要是根據(jù)水稻冠層的光譜數(shù)據(jù)和氣溫、降雨量等生長環(huán)境因素來建立預(yù)測模型。本文提出了水稻產(chǎn)量預(yù)測新方法,根據(jù)水稻圖像提取表型特征參數(shù)建立模型實(shí)現(xiàn)水稻的產(chǎn)量預(yù)測。本文的主要研究內(nèi)容包括:(1)利用深度學(xué)習(xí)分割網(wǎng)絡(luò)和圖像處理技術(shù)對盆栽和大田的水稻進(jìn)行分割,得到水稻植株部分和穗部的圖像;利用深度學(xué)習(xí)檢測識別網(wǎng)絡(luò),計(jì)算盆栽水稻稻穗數(shù)量。(2)在圖像分割的基礎(chǔ)上,提取了盆栽水稻45個植株表型特征和34個穗部表型特征;針對大田水稻圖像提取了32個植株表型特征和33個穗部特征。(3)結(jié)合人工提取的盆栽水稻稻穗鮮重、干重數(shù)據(jù),以及大田的產(chǎn)...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1盆栽水稻成像系統(tǒng)及采集圖像

華中農(nóng)業(yè)大學(xué)2020屆碩士研究生學(xué)位（畢業(yè)）論文10第2章實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)方案2.1盆栽水稻實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2.1.1實(shí)驗(yàn)材料本實(shí)驗(yàn)的水稻品種為華粳295，實(shí)驗(yàn)基地位于華中農(nóng)業(yè)大學(xué)盆栽場，水稻種植于塑料盆中，盆缽規(guī)格：下部直徑16cm，上部直徑19.5cm，盆高19cm，每盆均裝入5kg風(fēng)....

圖2.2大田圖像采集設(shè)備Fig2.2Fieldimageacquisitionequipment

基于深度學(xué)習(xí)的水稻表型特征提取和產(chǎn)量預(yù)測研究112.2大田水稻實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2.2.1實(shí)驗(yàn)材料大田種植的水稻位于華中農(nóng)業(yè)大學(xué)水稻實(shí)驗(yàn)基地，全部實(shí)驗(yàn)材料來自于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院水稻粳稻核心種質(zhì)資源，所有的品種均為選育品種，選取其中的340品種的水稻作為研究對象。采用田間小區(qū)的方式種植，每個品....

圖2.3盆栽水稻和大田水稻圖片

華中農(nóng)業(yè)大學(xué)2020屆碩士研究生學(xué)位（畢業(yè)）論文122.3技術(shù)方案本實(shí)驗(yàn)主要分為兩個部分，盆栽水稻和大田水稻的圖像獲取和分析，目前關(guān)于作物的表型研究主要是盆栽和大田實(shí)驗(yàn)，所以本實(shí)驗(yàn)對兩種方法進(jìn)行研究。由于盆栽水稻通常是作為室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，生長條件人為可控，實(shí)驗(yàn)環(huán)境較為簡單，方便移動，適....

圖3.1盆栽水稻局部示意圖

基于深度學(xué)習(xí)的水稻表型特征提取和產(chǎn)量預(yù)測研究15第3章稻穗計(jì)數(shù)和水稻分割3.1盆栽水稻稻穗檢測和計(jì)數(shù)3.1.1FasterR-CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)稻穗穗數(shù)作為水稻的重要特征，與水稻的穗重、產(chǎn)量直接相關(guān)，而盆栽水稻的稻穗檢測面臨眾多的難點(diǎn)，如圖3.1所示，圖3.1(A)中紅色圓圈....

本文編號：3935233