基于无人机可见光影像的农田作物分类方法比较

大面积农田种植信息的准确获取是精准农业的基础。色彩空间转换、纹理分析和颜色指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对影像分类很有帮助,该文利用2016年9月获取的无人机影像对新疆兵团第八师149团的部分农田进行了作物类型的提取研究。首先对影像进行了色彩空间转换和灰度共生矩阵纹理滤波,得到了27项色彩与纹理特征,通过比较变异系数和差异系数认为亮度、饱和度和红色二阶矩可以作为最优分类特征。其次计算影像的过绿指数(excess green index,EXG)和可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI),通过阈值对比确定了EXG指数可以有效的区分不同作物类型。最后对比以上2种方法计算得到的分类结果,表明基于色彩与纹理特征提取的作物类型的精度较高,将该方法应用于棉花、玉米和葡萄的分类,误差值分别为7.2%、4.75%和2.37%,明显高于基于颜色指数的提取方法,是一种行之有效的无人机数据作物分类方法。该研究虽未对更大区域做进一步探讨,但可为无人机应用于农田作物分类提供参考。     

田间作物群体三维点云柱体空间分割方法

农田作物群体表型信息对于研究作物内部基因改变和培育优良品种具有重要意义。为实现田间作物群体点云数据中单个植株对象的完整提取与分割,以便于更高效地完成作物个体表型参数的自动测量,该研究提出一种田间作物柱体空间聚类分割方法。利用三维激光扫描仪获取田间油菜、玉米和棉花的三维点云数据,基于HSI(Hue-Saturation-Intensity,色调、饱和度、亮度)颜色模型进行作物群体目标提取,采用直通滤波方法获取作物茎秆点云,基于茎秆点云数据使用欧氏距离聚类分割算法提取每个植株的聚类中心点,并以聚类中心点建立柱体空间模型,使用该模型分割得到田间作物每个单体植株的点云数据。试验结果表明,该研究的方法对油菜、玉米和棉花3种作物的分割准确率分别为90.12%、96.63%和100%,与欧氏距离聚类分割结果相比,准确率分别提高了36.42,61.80和82.69个百分点,算法耗时分别缩短为后者的9.98%,16.40%和9.04%,与区域增长算法分割结果相比,该研究的方法可用于不同类型农作物,适用性更强,能够实现农田中较稠密作物植株的分割。该研究的方法能够实现农田尺度下单个植株的完整提取与分割,具有较高的适用性,可为精确测量作物个体表型信息提供参考。     

基于改进灰度共生矩阵和粒子群算法的稻飞虱分类

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高而无法使用颜色特征的问题,应用灰度共生矩阵提取的纹理特征值对稻飞虱分类进行了研究。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,经过一系列预处理后得到去掉背景的稻飞虱灰度图像;对灰度图像采用改进的灰度共生矩阵提取纹理特征值,再用反向传播BP(back propagation)神经网络和参数改进粒子群算法优化BP神经网络分别进行训练和测试,以此检验纹理特征值的识别效果和粒子群算法的优化效果。试验用Matlab验证算法,对白背飞虱、灰飞虱和褐飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明基于参数选择改进粒子群算法优化BP神经网络的识别率总体达到了95%,比直接用BP神经网络的识别率高,而且经过Matlab测试,训练时间只用了0.5683s,说明粒子群算法更满足实时性要求。     

基于最优尺度选择的高分辨率遥感影像丘陵农田提取

农田测绘与粮食安全密切相关,高效经济的农田测绘是中国政府部门重点关注的工作之一。农田田块是农田测绘的基本要素,从遥感影像中提取农田田块信息是当前研究的热点。然而,丘陵地区农田形状不规则、光谱特征不明显导致农田信息提取困难,该文通过研究最优的农田分割尺度来提高农田田块信息提取的精度。首先,利用各向异性扩散算子在由Sobel得到的梯度图上生成多尺度梯度影像。然后,通过信息熵差异分析得到有效尺度范围。其次,利用标记分水岭算法对农田梯度影像进行分割获得多尺度农田信息。最后,利用非监督的全局评价方法在已得的有效尺度范围内确定农田提取的最优尺度,同时确定最优的农田提取结果。对比试验结果表明,该文方法能够有效地提取丘陵地区的农田田块,精度可以达到73.06%,比Mean-shift方法提取的精度高22.48%。该研究可为中国农田测绘提供技术参考。     

基于自动Hough变换累加阈值的蔬菜作物行提取方法研究

为解决机器视觉对生菜和绿甘蓝两种作物在整个生长时期内多环境变量对作物行识别影响的问题,同时提高机器视觉作物行识别算法的有效性,该文提出了一种基于自动Hough变换累加阈值的多作物行提取算法。首先,选用Lab颜色空间中与光照无关a分量对绿色作物进行提取,通过最优自适应阈值进行图像分割,并采用先闭后开形态学运算对杂草和作物边缘进行滤波。其次,采用双阈值分段垂直投影法对作物行特征点进行提取,通过对亮度投影视图中的目标像素占比阈值和噪声判断阈值设置,实现特征点位置判断和杂草噪声过滤,并对相邻特征点进行优化,剔除部分干扰特征。最后,采用Hough变化对特征点进行直线拟合,将不同Hough变换累加阈值获得的拟合直线映射到累加平面上,通过K-means聚类将累加平面数据聚类为与作物行数相同的类数,根据相机成像的透视原理提出基于聚类质心距离差和组内方差的最优累加阈值获取方法,将最优累加阈值下累加平面中的聚类质心作为识别出的真实作物行线。温室和田间试验表明,针对不同生长时期的生菜和绿甘蓝作物,该文算法均可有效识别出作物行线,最优阈值算法耗时小于1.5 s,作物行提取平均耗时为0.2 s,在田间和温室中作物行的平均识别准确率分别为94.6%、97.1%,识别准确率为100%的占比分别为86.7%和93.3%。研究结果为解决多环境变量影响因素下的算法鲁棒性和适用性问题提供依据。     

基于改进均值漂移算法的绿色作物图像分割方法

针对绿色农作物图像背景复杂且分割难的问题,提出一种基于改进均值漂移算法的分割方法。采用均值漂移算法对图像进行平滑和分割时,带宽的选择直接影响平滑和分割的结果。传统的均值漂移分割方法需要人为地设定空域带宽和值域带宽这2个参数。该文首先根据绿色作物图像的颜色特点,提取图像的颜色指数;然后采用均值漂移算法,将图像的颜色信息与空间信息结合起来,根据作物图像颜色分布的丰富程度定义自适应空域带宽,采用渐近积分均方差来获得自适应值域带宽,对图像进行平滑滤波;最后采用 Otsu 方法将平滑后的图像分成两部分：绿色部分和背景部分。试验结果表明,该方法能够有效地分割出绿色作物,并在分割性能上明显优于常规的颜色指数方法,作物图像的错分率均小于6.5%。     

基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测

为了快速准确地提取麦田作物行中心线,提出了基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测。首先,对自然光照下获取的彩色图像运用"过绿颜色因子图像灰度化"、"Otsu图像二值化"、"左右边缘中间线检测提取作物行特征点算法"3步对图像进行预处理。然后,根据农田作物行中心线周围区域的特征点到该直线的距离均小于某一距离阈值的特征,运用粒子群优化算法对每一作物行的特征点分别进行聚类。最后,对每一类的特征点用最小二乘法进行直线拟合获取麦田作物行中心线。试验结果表明,该算法可以对作物断行、杂草、土块等复杂农田环境下的图像进行有效地作物行检测,识别率达95%,识别误差小于3°。与标准Hough算法相比,运行速率提升了一倍。该文可为实现农业机器人田间作业提供参考。     

基于Census变换的双目视觉作物行识别方法

针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。     

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。     

基于吊蔓绳的温室番茄主茎秆视觉识别

为了精确识别番茄植株以供精确对靶喷施,该文提出一种基于温室吊蔓绳对番茄主茎进行检测识别的算法。通过分析番茄作物图像在HSI颜色空间的分布特性,基于H分量应用Otsu分割算法对番茄作物图像进行二值化处理,以突出图像中吊蔓绳区域。利用细化算法提取出吊蔓绳区域离散特征点簇,并采用最小二乘法直线拟合特征点簇获取吊蔓绳位置。试验结果表明,处理分辨率640×480像素的图像平均用时0.16s,对100张图像进行识别试验,正确率达93%,该算法提取吊蔓绳和番茄主茎间的最大距离偏差为48像素单位,能够准确识别番茄主茎秆,具备较强的鲁棒性。     

基于改进的粒子群多阈值算法的白色异性纤维检测

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口技术判断算法是否陷入局部最优。有效克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。通过试验验证,该文提出的算法对白色异性纤维的识别准确率达到98.6%。通过与标准二维Otsu算法的对比分割试验发现在分割较细小的白色异性纤维以及白色纤维与皮棉发生重叠的情况时,该算法的分割结果比标准二维Otsu算法更准确,噪声点更少。为皮棉异性纤维检测与剔除工艺的改善提供了技术依据。     

基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法

为了能够对害虫的准确计数,该文以白粉虱为例,提出了一种基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法。该方法首先利用K-means聚类算法对白粉虱图像进行分割,使白粉虱从背景图像中分离,然后利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对分割结果进行椭圆拟合,统计椭圆的个数,提取椭圆中心点的颜色特征值,将其作为新的分类中心,重新对白粉虱图像进行分割和椭圆个数的统计,最后将算法收敛时的椭圆个数作为当前白粉虱的个数。对辣椒、黄瓜、番茄和茄子4种作物叶片上附着的白粉虱进行了计数试验,该算法在这4种作物上的平均计数错误率依次为2.80%,8.51%,5.00%,1.56%,并且分别比阈值化方法和K-means聚类方法的平均计数错误率降低了11.65%和70.18%。试验结果表明:所提方法能够实现对不同作物上白粉虱的准确计数,且算法具有很好的泛化性。该研究结果可为虫害的检测以及采取正确的防治措施提供重要依据。     

地块尺度的复杂种植区作物遥感精细分类

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。     

微生物固化砂质黏性紫色土的三轴抗剪强度与浸水抗压强度

实现复杂农区作物种植信息的精准、动态监测是中国农业精细化管理面临的迫切需求,而作物种植碎片化和异质性给作物遥感精细分类带来了诸多挑战,该文旨在探索基于高分辨率影像的地块尺度多种作物同步识别方法,以满足实时获取复杂农区作物详细分布信息需要。研究选取武汉市新洲北部为典型区,以WorldView-2影像为数据源,利用ReliefF-Pearson方法优选作物遥感特征,采用人工神经网络、K最近邻和随机森林算法进行作物分类,并对比分析其精度。研究发现：1）RVI、NDVI、相关性和边界长度等12个特征构成了地块尺度作物分类的相对较优特征,可在充分表征影像信息同时降低数据冗余;2）相比于人工神经网络和K最近邻算法,随机森林算法分类精度最高,其总体精度达79.07%;3）以光谱特征差异为作物区分基础,形状和纹理特征的使用能有效改善地块尺度作物分类精度,总体精度可提高4%左右;4）研究所采用的方法体系能有效提升复杂种植区地物分类精度,水稻、棉花、荷等主要作物以及裸旱地、裸水田等地物分类精度均达到了80%以上。研究成果可为复杂种植区作物遥感精细分类提供新的思路和方法借鉴,亦可为作物种植信息精准普查、土地利用精细化管理以及农业产业结构调整动态监测等提供参考。     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

基于Rank变换的农田场景三维重建方法

农田场景的三维重建对于研究远程监测作物的生长形态、预测作物产量、识别田间杂草等都具有重要作用。为解决农田场景图像三维重建困难、立体匹配精度较差等问题,该文提出了一种基于Rank变换的农田场景三维建模方法。该方法运用加权平均法灰度化图像,以保留农田场景的完整特征;以灰度图像的Rank变换结果作为匹配基元,采用基于归一化绝对差和测度函数的区域匹配算法获取场景的稠密视差图;根据平行双目视觉成像原理计算场景的空间坐标,并生成三维点云图;依据所得场景的三维坐标,对场景中感兴趣区域实现三维重建。采用标准视差计算测试图像验证立体匹配算法精确性,平均误匹配率较传统的绝对差和函数算法降低约5.63%。运用不同环境下的棉田场景图像测试三维重建方法,试验结果表明,在6.8 m的景深范围内,作物及杂草的高度、宽度等几何参数计算值与实际测量值接近,各项指标的平均相对误差为3.81%,验证了三维重建方法的可靠性及准确性。