【摘 要】
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植物表型受基因和环境共同作用,能够直接或间接反映植物生长状态,是现代农业的重要研究领域之一。冬小麦作为我国主要的粮食作物之一,实现其表型参数的自动提取,对开展冬小麦育种和栽培管理研究具有极其重要的意义。本文结合机器视觉技术、图像处理技术和点云处理技术对冬小麦不同生长阶段的二维和三维图像信息进行加工处理,分别开展了苗期识别计数、分蘖期植被覆盖度检测和拔节期结构表型参数自动提取等研究。并进行了相关试验
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目《基于光谱成像技术的冬小麦表型性状高通量检测方法研究》（61805073）；
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植物表型受基因和环境共同作用,能够直接或间接反映植物生长状态,是现代农业的重要研究领域之一。冬小麦作为我国主要的粮食作物之一,实现其表型参数的自动提取,对开展冬小麦育种和栽培管理研究具有极其重要的意义。本文结合机器视觉技术、图像处理技术和点云处理技术对冬小麦不同生长阶段的二维和三维图像信息进行加工处理,分别开展了苗期识别计数、分蘖期植被覆盖度检测和拔节期结构表型参数自动提取等研究。并进行了相关试验,为冬小麦的表型研究提供了新的检测方法。本文的主要研究内容及成果如下:（1）针对不同生长阶段冬小麦表型参数,分别设计了相应的数据采集和预处理方案。对于苗期和分蘖期冬小麦田间种群表型,直接使用便捷的彩色数码相机进行采集。对于单株拔节期冬小麦结构表型参数提取,将3D扫描仪和旋转云台相结合,搭建了简易便捷的点云数据自动采集平台。另外,在原始数据预处理方面主要涉及到数据扩充、样本标注、颜色空间变换、点云降噪、点云下采样和坐标矫正等方法,为后期各阶段表型参数提取奠定基础。（2）研发了苗期冬小麦识别计数方法。根据苗期冬小麦形态结构特征,开发了以2～3叶期冬小麦根茎特征为识别目标的神经网络识别算法。该算法以YOLOv4为基础网络模型,引入Mobile Net网络、自适应缩放层和郊狼优化算法,在冬小麦的识别精度和识别速度方面均取得较好地表现。试验结果显示,本文网络模型对2叶期、3叶期冬小麦精确率分别为96.46%和93.87%,平均识别精度为95.15%,平均识别速度为0.07 s。（3）提出了一种基于改进K-means算法的冬小麦植被覆盖检测方法。预先将RGB原始图像转换到Lab颜色空间,再用马氏距离代替传统K-means算法中的欧氏距离并引入蜉蝣优化算法,进一步提高了K-means算法的聚类分割精度。对100幅不同疏密和光照条件下分蘖期冬小麦进行分割,试验结果显示:平均分割准确率为94.66%,平均处理时间为2.03 s。（4）设计了一个拔节期冬小麦结构表型参数提取系统。针对预处理后的拔节期冬小麦点云数据,进一步采取点云分割、点云遍历、坐标计算、条件欧式聚类和平面拟合等点云处理方法,实现株高、冠层密度、分蘖数、分蘖角、叶片数和分蘖径粗等结构表型参数的自动提取。并将其中的株高、分蘖角和分蘖径粗三个表型参数的系统估测值与人工实测值进行线性回归分析。试验结果显示:株高、分蘖径粗和分蘖角的R~2分别为0.9612、0.9548和0.9472,RMSE分别为1.35、0.38和1.63。同时,利用MATLAB软件中的GUI功能制作了一个系统操作界面,用于实时监测拔节期冬小麦结构表型参数提取过程和检测结果。
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