【摘 要】
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及时准确的估测棉花氮元素含量和实时监测棉花氮营养状态不仅对棉田生产管理有重要意义,而且对棉花贸易、农业政策规划有重要战略影响。因此,寻找一种快速、精准、高效的棉花氮营养诊断方法十分必要。目前,棉花的自动化氮营养诊断主要有遥感技术、数字图像技术和工业设备仪器技术等多种方式。但遥感技术存在分辨率低,时效性差等问题,无法指导精准追肥;工业设备（如SPAD仪等）价格昂贵,现阶段很难为广大农户所普遍接受。而
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及时准确的估测棉花氮元素含量和实时监测棉花氮营养状态不仅对棉田生产管理有重要意义,而且对棉花贸易、农业政策规划有重要战略影响。因此,寻找一种快速、精准、高效的棉花氮营养诊断方法十分必要。目前,棉花的自动化氮营养诊断主要有遥感技术、数字图像技术和工业设备仪器技术等多种方式。但遥感技术存在分辨率低,时效性差等问题,无法指导精准追肥;工业设备（如SPAD仪等）价格昂贵,现阶段很难为广大农户所普遍接受。而传统的数字图像技术较为繁琐,数据处理速度慢,精度易受影响;基于此,本研究利用智能手机平台采集棉花植株各部位的数字图像,结合数字图像处理技术的特点以及深度学习模型的优势,建立基于花铃期棉花叶片、冠层的多尺度营养诊断模型。主要研究成果如下:（1）结合深度学习目标检测技术实现棉花功能叶片（主茎第四定型叶）的定位与分割。以改进的Mask-RCNN网络为基准网络,检测并分割棉花冠层数字图像中的功能叶片;将结果像素阵列输入Alex Net、VGGNet、Mobile Net、Shuffle Net、Efficient Net、Inception-Net等模型进行训练,实验结果表明:花铃期最佳氮营养水平监测模型为Shuffle Net,该模型在5种不同氮营养梯度下识别精度达到了92%以上,其中其F1分数和Kappa系数都达到了0.9以上;花铃期最佳氮元素含量估测模型为Efficient Net网络,其预测值与实测值拟合函数曲线的能达到0.9755,只有1.0841mg/g,仅为6.361%;（2）基于复杂田间背景下棉花冠层各营养器官的氮营养诊断研究。以棉花冠层影像作为深度学习数据集,通过结合前期实验中性能较优模型的主干网络结构,加深网络层数,对棉花冠层所有营养器官的特征进行学习,建立复杂背景下的棉花氮营养诊断模型,实现端到端的棉花氮营养水平诊断。本研究提出一种基于恒等映射和深度可分离卷积改进的Res Ne Xt结构对营养诊断模型进行优化,结果表明:与Xception Net、Res Net-v2、Res Ne Xt、Inception-Res Net-v2等模型相比,本文提出的Improved-Res Ne Xt模型在对棉花冠层氮营养水平等级识别时的准确率、平均精确率、Kappa系数分别达到了最高的97%、97%、0.96,模型参数量（25250017）和内存消耗（136.5M）为除Shuffle Net和Xception Net外最低,综合性能最佳。该模型为在嵌入式离线设备上实现棉花营养监测研究提供了算法支持。
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