【摘 要】
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农作物冠层多光谱图像是反映植株生理生态信息和生长状况的重要途径,对于作物高品质育种、科学栽培与精细管理具有重要意义。目前应用农作物冠层多光谱图像处理技术,建立难以利用精确数学模型计算的农作物冠层快速识别方法,已成为当前智慧农业研究的重点与难点问题。本研究以大豆冠层多光谱图像为研究对象,将多光谱图像处理技术与智能算法有机融合,建立农作物冠层多光谱图像识别模型,准确提取了农作物多光谱图像冠层区域。主要
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（课题名称:基于三维空间表型分析大豆冠层光照分布模型研究;编号:LH2020C080）
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农作物冠层多光谱图像是反映植株生理生态信息和生长状况的重要途径,对于作物高品质育种、科学栽培与精细管理具有重要意义。目前应用农作物冠层多光谱图像处理技术,建立难以利用精确数学模型计算的农作物冠层快速识别方法,已成为当前智慧农业研究的重点与难点问题。本研究以大豆冠层多光谱图像为研究对象,将多光谱图像处理技术与智能算法有机融合,建立农作物冠层多光谱图像识别模型,准确提取了农作物多光谱图像冠层区域。主要研究内容如下:（1）建立了基于阈值算法的农作物冠层多光谱图像识别方法。通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光图像五类农作物多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中农作物冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代阈值法、Otsu算法和局部阈值法提取原农作物多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对作物冠层识别效果的影响。其中迭代法可以有效分割近红外和可见光农作物冠层图像,对绿光、红光和红边农作物冠层图像分割效果较差;而Otsu算法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光通道的农作物冠层图像,二者较为完整地保留了作物冠层信息,其中Otsu算法实时性能较局部阈值法更好,为实现农作物冠层多光谱图像的简单快速提取提供方法。（2）建立了基于神经网络的农作物冠层多光谱图像识别方法,利用多种图像指标对农作物冠层多光谱图像识别效果进行了定量化评价,并分别以迭代阈值法、Otsu算法和局部阈值法作为对比进行实验。通过对比四种方法的有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等分割评价指标,对灰度级不明显的图像,阈值分割方法难以有效分割,需利用神经网络自动计算冠层图像识别的特性,建立基于神经网络的农作物冠层多光谱图像识别模型。通过对比分割结果发现,该方法对五个光谱通道作物冠层的平均有效分割率为91.69%,对比传统阈值方法平均有效分割率提升33.41%,欠分割率降低33.34%,过分割率降低48.43%,且冠层图像相对标准图像信息熵相差仅为0.2295,为实现农作物冠层多光谱目标图像的自动识别技术及质量评价提供理论依据和技术借鉴。（3）设计了农作物冠层多光谱图像识别系统。该系统采用Python语言编程,基于Py Qt开发框架设计用户界面,同时结合数字图像处理技术完成系统设计。该系统主要针对农作物多光谱图像进行处理,涵盖了图像处理的经典处理方法,有图像增强、图像滤波、形态学处理、图像识别等模块,能够根据不同需求对农作物多光谱图像进行实时操作。为构建人机交互式可视化的处理系统提供技术支撑,为农业科技人员和农业生产者提供一种提取复杂图像的简易方法。
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