基于多维特征数据库的玉米长势自动监测车辆设计

为了提高农作物长势预测的精度和实时性,提出了一种新的基于双目立体视觉的玉米长势自动化监测车辆,并将图像多维重构技术引入到了车辆的设计中,采用自主导航技术在无需人员进入农田的情况下,实现了玉米长势的智能远程监控。为了解决玉米叶面积采集特征数据的冗余导致信息处理速度不高的问题,提出了改进的LPP的降维方法,并对算法进行了验证。测试结果表明:采用LPP算法,能够完成对作物多维特征信息的优化降维,具有较高的实用性和准确性。对玉米长势自动化监测车辆的性能进行了测试,对生物量的预测结果表明:采用监测车辆生物量反演模型得到的长势预测量和实测量的误差较小,从而验证了监测车辆设计的可行性。     

作物生长图像远程采集系统的设计与实现

针对传统固定桁架式作物图像获取系统采用有线方式进行通讯,布线复杂、适用范围有限等缺点,开发了一套通过4G无线网络相机及其所带RS485串行接口实现远程作物生长图像采集的系统。该系统采用4G网络相机作为图像采集设备,通过云台、水平和竖直滑块导轨等,控制作物图像采集设备的空间转动、水平移动和竖直移动,并采用服务器和VC++等开发了网络专家端口和作物生长数据中心两个客户端,分别用于实时获取单株作物精细图像信息和监测区域内整体作物的长势信息,并将获取的图像保存在各自的数据库中。该系统可全面获取作物的生长状况,为科学决策及未来研究提供图像数据。     

基于Hough变换的农业机械视觉导航基准线识别

提出了一种基于机器视觉技术识别农业车辆导航基准线的方法。该方法从农田环境的特点出发,主要用超绿特征灰度化方法对彩色农田图像灰度化,分割作物行和土壤背景。对灰度图像进行闭运算操作,缩小或消除作物行和背景中的孔洞。对灰度图像做垂直投影直方图,根据波峰位置初步确定导航作物行的基准线位置。将灰度图像分成若干个水平条,对每个水平条用垂直投影法找出导航定位点,并根据定位点的位置设置感兴趣区域。在感兴趣区域内,采用Hough变换对导航定位点拟合出导航基准线。通过与最小二乘拟合方法的对比可知,该算法精度较高,能够满足农业机械农田作业的要求。     

基于作物长势的农田地理信息系统

农田地理要素、作物生长长势和环境状况信息是实施精准农业的重要基础,对不同时期作物长势信息进行监测与管理具有极其重要的作用.为此,针对当前基本农田在管理与监测等技术手段上存在的问题,笔者在Mediamapper软件基础上,按照基本农田建设和管理的要求,建立了一个关于作物长势的农田地理信息系统,用来辅助农户对农田进行精确管理.     

无人机航拍在建立水稻生长模型中的应用

为了实现大范围水稻长势实时监控,以无人机航拍方式,取得超低空稻田图片,通过图像分析建立了水稻生长模型。针对水稻和背景图像,建立灰度化方法,并采用最大类间方差法和中值滤波的方法对图像进行分割降噪。选取叶面指数作为衡量水稻长势的指标,计算图像叶片指数,探究其与实际叶面指数之间的关系,建立了水稻生长模型。t检验结果表明:该模型预测值与实际叶片指数物不存在显著性差异。利用该生长模型,可监控大田水稻生长,确定生长缓慢区域。利用该方法建立了水稻全生命周期生长模型,检验结果表明:该模型适用于整个水稻生命周期,且设备简单,模型预测可靠,适于一线推广。     

果园变量施药系统设计

针对果园变量施药以及果园内果树生长状况的监测和评估等问题,设计了一款基于ROS(机器人操作系统)且能在果树田间实现自动导航的果园变量施药系统。利用三维雷达通过SLAM(同步定位与建图)进行果园环境及果树的感知与避障;通过多光谱相机及搭载的高速CPU硬件设备进行作物长势及病虫害的实时分析,并发送果树病虫害状况处方图至施药车,施药车根据监测车传送的处方图对每棵果树进行变量施药,最终总结出果园变量施药系统的设计方案。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。     

精细监管下的作物长势与生境信息关联探究

为探究在不同生境条件下农作物的长势,明确并创造农作物的最佳生长条件,本文设计了一套精细监管下的作物长势与生境信息监测系统,对农作物所处生境与作物长势等信息进行探究。系统利用机器视觉、物联网等技术,完成了作物病虫害识别与生境信息监测等功能,有助于农作物的增产增收。     

田间背景下小麦叶尖生长点提取

采用机器视觉可以实时监测作物长势,然而由于受到复杂背景和变化光照的影响,田间小麦图像叶尖生长点提取难度较大,因此本文提出一种基于深度信息进行区域生长来分割图像并提取小麦叶尖生长点的图像处理方法。首先,根据作物颜色特征去除背景,采用Canny算子检测小麦边缘,然后通过双目视觉技术,获取视差图;然后根据深度信息赋予不同的灰度值,并通过灰度阈值分割仅保留前排小麦深度图,以前排小麦深度图为种子点进行区域生长,得到前排小麦图像;最后检测小麦深度图叶尖,并将其作为初始位置,查找彩色图像前排小麦真实叶尖。结果表明该方法提取准确率为75%,能有效克服复杂背景和纹理的影响,满足应用需求,为植株生长监测提供技术支撑。     

无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展

以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。     

基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测

含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（2）与RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数NDSI_771,611实现了更好的预测精度（R²=0.68，RMSEP=0.039，rRMSE =5.24%）；（3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（R²=0.86，RMSEP=0.026，rRMSE=3.51%），预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。     

无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展

饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。     

基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测

随着精准农业的发展,农作物长势监测越来越重要.传统的小麦长势监测主要依靠人工采样进行,作业效率低、监测范围小、耗费人力物力大.为有效提高小麦长势监测效率,引入无人机影像技术,以曹妃甸地区的小麦为研究对象,利用无人机影像技术和高光谱影像采集传感器完成对曹妃甸地区小麦叶面积指数、叶片生物量、叶绿素含量及叶片氮含量等长势参数...     

卫星遥感技术在气象为农服务中的应用

该文简要回顾了国内外学者在卫星遥感方面所做的相关工作，主要介绍的国内外学者研究内容有卫星遥感资料、图像的处理和订正、对地面目标物的识别、农作物产量预报、卫星遥感的发展状况、建立卫星遥感资料库、建立预报模型、降水监测、地温监测、冻土监测、灾害监测、气体监测、卫星云图应用和不同类型卫星遥感技术相互融合使用等内容。该文在简要介绍卫星遥感技术监测原理的基础上，分析了卫星遥感技术在气象为农服务中的应用现状，提出了在气象为农服务的工作中亟需加强卫星遥感技术应用，阐述了要结合农业气象服务产品加强卫星遥感技术在农业气候区划、农作物种植规划、农作物生长期监测管理、病虫害防治、灾害防御、农作物产量预报、防御火灾以及农业气象服务效益评估等方面的应用。强调要强化卫星遥感技术的应用，最大程度地开发和利用卫星遥感数据，使卫星遥感技术在农业生产实践中能够趋利避害和发挥出更大的作用。      

农业遥感研究现状与展望

遥感技术具有覆盖面积大、重访周期短、获取成本相对低等优势,对大面积露天农业生产的调查、评价、监测和管理具有独特的作用。从20世纪70年代出现民用资源卫星后,农业成为遥感技术最先投入应用和收益显著的领域。特别是随着高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据的出现,农业遥感技术在长时间序列作物长势动态监测、农作物种类细分、田间精细农业信息获取等关键技术方面得到了突破。但是农业生产的分散性、时空变异性等特点,对当前农业遥感技术的应用还存在诸多挑战。本文简要回顾了农业遥感发展历程以及其应用的理论基础;再从农作物估产、农业资源调查、农业灾害监测和精准农业管理4个领域阐述了国内外相关研究和应用情况。最后提出农业遥感应加强与地面农业观测网技术的结合,推动新一代低空无人机遥感平台的发展,强化多源传感器融合以及农业过程模型与遥感数据同化的研究。     

基于无人机光谱分析的农田监测系统应用

农田监测可以获取作物的生长状态,是农艺管理操作的依据。传统的农田监测由人工完成,效率和准确性较低,无法满足现代化农业的要求。以无人机为平台的遥感技术应用于农田信息监测中,能有效地解决这个问题。高光谱遥感具有连续的光谱,通过光谱分析可以得到农田作物的完整信息。为此,设计了基于无人机光谱分析的农田监测系统,利用无人机搭载的光谱仪拍摄水稻田的高光谱影像,基于多个光谱参数建立估算叶绿素含量(SPAD)的回归模型。结果表明:4个光谱参数与建模样本SPAD值的回归分析都达到显著水平,以DR 526和SD y建立的模型精确度较高。综合考虑决定系数和斜率值,将SD y作为文中SPAD值的最佳估算参数,可为精准农业的发展提供技术支撑。     

近地遥感技术在大田作物株高测量中的研究现状与展望

株高是动态衡量作物健康和整体生长状况的关键指标,广泛用于估测作物的生物学产量和最终籽粒产量。传统的人工测量方式存在规模小、效率低以及耗时长等问题。近十年来,近地遥感技术在农业领域发展迅速,使得高精度、高频次、高效率的作物株高采集成为可能。本文首先回顾了国内外基于遥感手段获取株高研究的论文发表情况;其次对获取株高的不同平台以及传感器的基本原理、优势及其局限性进行了介绍和评述,重点论述了激光雷达和可见光相机两种传感器的测高流程与涉及的关键技术;在此基础上归纳了株高在作物生物量估算、倒伏监测、产量预测和辅助育种等方面的应用研究进展;最后对近地遥感技术在株高获取上存在的问题进行讨论分析,并从测高平台和传感器、裸土探测和插值算法、株高应用研究及农学与遥感测高差异四个方向进行了展望,可为今后近地遥感测高的研究与方法应用提供参考。     

基于时序光谱和高分纹理分析的制种玉米田遥感识别

根据制种玉米与其他作物在中高分辨率遥感影像上的光谱和纹理差异,利用多源遥感数据,以提取制种玉米种植田为研究目标,提出了作物多时相光谱特征分析的植被指数体系,多维度反映了作物不同光谱差异;在纹理检测前加入图像旋转不变处理,解决了遥感影像中作物田纹理方向问题;最后构建了多时相光谱特征和高空间分辨率遥感影像LBP-GLCM纹理特征的制种玉米田识别方法体系。以新疆霍城县为研究区,利用上述方法体系结合随机森林分类器,通过实验得到分类总体精度为90.57%,Kappa系数为0.79,制种玉米田分类结果用户精度为99.20%,制图精度为86.68%,基本满足对制种玉米田的识别需求。