基于圖像技術的作物水分檢測研究與應用.pdf

1、作物水分檢測是農業(yè)“四情”監(jiān)測的內容之一，對作物旱情預警、灌溉管理以及產量預測等方面具有重要意義。隨著圖像技術和互聯網技術的飛速發(fā)展，以作物葉片或冠層圖像為對象、采用機器視覺技術對作物含水量進行快速、無損檢測是一個重要研究課題。
　　為了提高作物含水量圖像檢測方法的精度和實用性，本文以玉米葉片圖像和小麥冠層圖像為對象，研究光照增強、圖像分割、特征選取和檢測模型構建等方法，并以此為基礎開展應用試驗。
　　主要研究內容和結果如下

2、所述：
　?。?）作物圖像的光照增強和分割研究。針對野外獲取的作物圖像受自然光照影響嚴重的問題，提出同態(tài)濾波-Retinex組合算法進行光照增強預處理，較好地消除了光照不均勻和顏色失真影響，并改善了圖像的整體亮度；比較了k-means聚類分割、二維最大信息熵分割和顏色特征分割的性能，并采用顏色特征分割法對小麥冠層圖像進行分割，最大限度保留了作物信息，有效去除背景中土壤及枯葉敗葉。
　?。?）特征提取、篩選和模型檢測研究。在現

3、有研究基礎上提取與作物水分相關的眾多顏色特征、紋理特征和形態(tài)特征，研究運用相關分析和假設檢驗等方法進行特征篩選，獲得表征含水量的顯著特征，并通過主成分分析、偏最小二乘法構建精度較高的水分檢測模型。
　?。?）玉米葉片含水量檢測應用。提出并實現基于智能手機—服務器模式的作物葉片含水量檢測系統(tǒng)，并以玉米為對象進行試驗。結果表明，該系統(tǒng)可以便捷獲取作物葉片圖像，實時獲取檢測結果，其檢測誤差在可接受范圍之內，后臺算法的更新與擴展對用戶透明