基于改进AdaBoost算法的秸秆识别与覆盖率检测技术

针对目前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种秸秆图像畸变校正与Otsu算法阈值分割相结合的图像处理算法,并采用该方法计算田间秸秆覆盖率。首先,通过单目摄像头采集免耕播种机的作业环境信息,采用改进的AdaBoost算法对目前工作环境是否为免耕地进行自动判断;其次,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,通过彩色空间距离化、图像增强等方式提高图像中秸秆的可识别特征;然后,建立逆向映射模型并结合最邻近插值的方法解决图像畸变问题;最后,裁剪出用于秸秆识别的图像部分,通过Otsu算法进行阈值分割、计算秸秆覆盖率。通过实验对AdaBoost算法分类与秸秆覆盖率的检测效果进行验证,结果表明,运用AdaBoost算法能有效识别免耕播种机的工作环境,采用本文图像处理算法计算田间秸秆覆盖率,与实际测量误差在5％以内。     

基于Sauvola与Otsu算法的秸秆覆盖率图像检测方法

针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题，提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法。首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像，然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题，最后对不同阈值分割图像相加，计算其平均值，从而得到秸秆覆盖率的大小。田间试验结果表明，采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果，不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9%，不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5%，有效地提高了秸秆辨识的精确度。      

基于彩色空间距离优化的秸秆覆盖率检测算法研究

秸秆覆盖率是保护性耕作重要的评价指标之一。针对田间秸秆形态各异、细碎秸秆难以识别的难题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means和彩色空间距离灰度化方法相结合的田间秸秆覆盖率检测算法。采用彩色空间距离方法对秸秆图像进行预处理,基于K-means算法实现秸秆和土壤背景的分类识别,使用数学形态学腐蚀和膨胀方法对识别后的图像进行处理,降低细碎秸秆对覆盖率的影响,最后计算秸秆图像的覆盖率。2022年10月,通过田间试验对北京小汤山国家精准农业研究示范基地采集的220幅玉米秸秆图像进行了算法验证。试验结果表明,对低秸秆覆盖率(0～30%)图像,识别准确率达到90%;对中等秸秆覆盖率(30%～60%)图像,识别准确率达到88%;对高秸秆覆盖率(60%以上)图像,识别准确率达到86%;整体秸秆覆盖率分等定级准确度达到98.18%。本研究设计的基于K-means和彩色空间距离灰度化方法相结合的田间秸秆覆盖率检测算法为保护性耕作评价提供了快速检测方法和手段。     

农田秸秆覆盖率检测方法与试验

针对秸秆覆盖率检测准确率易受光照不均匀影响以及现有检测方法对无秸秆图像检测精度较差的问题,提出一种基于图像行平均灰度标准差分类及图像分块可变阈值检测法。首先通过计算图像的行平均灰度标准差对图像进行分类,将标准差小于阈值的图像判断为无秸秆覆盖;然后将标准差大于阈值的图像划分成多个子块,对每个子块分别采用最大类间方差法进行阈值分割;最后将所有子块重新组合,用基本的形态学法计算目标图像的秸秆覆盖率。试验结果表明,该方法在很大程度上减少光照不均匀对检测结果的影响,对秸秆均匀分布图像的检测误差为2.87%,对无秸秆覆盖图像的检测误差为0.45%,能够提高农田秸秆覆盖率检测方法的适用性。     

基于K­means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法

针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像分隔为16区,利用统计学方法分别计算各区秸秆中位数和众数灰度平均值,16区平均后分别获得秸秆中心灰度和土壤背景中心灰度,将其作为新的分类中心,重新采用K-means聚类方法对玉米秸秆图像进行分割,当秸秆中心灰度不再发生变化时停止迭代,计算秸秆像素点数量;最后计算获得玉米秸秆覆盖率。2021年4月,该方法在吉林省长春市玉米地100个采样点进行了实际验证,与人工拉绳法和人工图像标记法的相关系数分别为0.7161和0.9068,误判率7%,平均误差比Otsu阈值化方法和经典K-means聚类方法分别降低了45.6%和29.2%。试验结果表明,所提方法能够实现对不同天气、不同种植模式、不同地块条件下的秸秆覆盖率准确计算,该研究结果可为秸秆覆盖率在线计算提供一种新方法。     

叶面雾滴沉积分布直接检测算法研究

提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,计算叶面积与雾滴覆盖率关系。结果表明应用Otsu阈值边缘提取与HSV空间混合算法相对于传统的k-means聚类分割算法、动态阈值分割算法,更适用于叶面雾滴分布的识别与检测,三种覆盖密度叶片的分割准确率分别为:95.16%、94.23%、93.76%,平均准确率为94.38%;雾滴覆盖率检测相对误差分别为:2.82%、4.11%、7.59%,平均相对误差分别为4.84%。基于阈值边缘提取与HSV空间提取的混合算法可分割叶面雾滴图像并检测完整叶面上雾滴覆盖率,识别结果能够满足识别精度的要求。     

基于自动取阈分割算法的秸秆覆盖率检测系统

在分析保护性耕作地块覆盖秸秆和土壤亮度存在差异的基础上,以MATLAB为工具,采用自动取阈图像分割算法,提取田间实拍图像中的秸秆及土壤信息,统计图像中秸秆覆盖面积,利用秸秆覆盖率算法实现对地表秸秆覆盖率的自动检测。系统经田间模拟试验校正后,田间测试误差可控制在4%以内,平均检测效率可提高约72倍,为开展保护性耕作技术秸秆覆盖研究提供了一种可行有效的方法。     

基于计算机视觉的田间秸秆覆盖率计算

以田间照片为对象,研究了一种基于计算机图像处理的田间秸秆覆盖率计算方法。在Windows平台下,利用Visual C 编程环境,开发了一套软件,利用田间秸秆和土壤的纹理,能够准确识别出部分土壤,再利用识别出的土壤确定域值,然后利用域值来对图像中的土壤和秸秆进行分割。这种基于纹理特征的域值寻找,受光照的影响很小,对域值的确定精确;被处理图像的大小为800×600像素,通过对大量图像进行测试,田间秸秆覆盖率计算的结果误差小于10%,小于允许误差10%。     

基于欧氏距离的发芽马铃薯无损检测研究

根据发芽马铃薯的特点,提出了一种基于欧氏距离的算法对发芽马铃薯进行检测。首先利用机器视觉系统采集发芽马铃薯的图像,对获得的原始图像进行B通道灰度化、中值滤波和Otsu阈值分割等图像预处理;利用欧氏距离算法对发芽马铃薯进行检测,并结合形态学中的孔洞填充和移除小目标实现对发芽区域的准确分割并标记。结果表明:发芽马铃薯的正确识别率达94%;基于欧氏距离算法的发芽马铃薯检测方法方便可行,为研究马铃薯分级系统奠定了基础。     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点，提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类，然后将分类结果作为其中一个微粒的结果，利用微粒群算法计算，最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心，更新当前的位置，以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明，改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标，且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。     

基于U-Net和特征金字塔网络的秸秆覆盖率计算方法

针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆检测模型。将编码阶段的网络结构换成ResNet34的前4层作为特征提取器,增加模型的复杂度,增强秸秆特征的提取;为增强秸秆边缘识别,在最高语义信息层对深层特征图使用多分支非对称空洞卷积块(Multibranch asymmetric dilated convolutional block, MADC Block)提取多尺度的图像特征;为增加细碎秸秆的检测能力,在跳跃连接阶段使用密集特征图金字塔网络(Dense feature pyramid networks, DFPN)进行低层特征图和高层特征图的信息融合,利用特征图对应秸秆图像中感受野的不同,解决秸秆形态多样的问题;为避免秸秆特征图在上采样时的无效计算,解码阶段使用快速上卷积块(Fast up-convolution block, FUC Block)进行上采样,避免秸秆特征图在上采样时的无效计算。试验表明,本...     

秸秆深埋还田仿生开沟装置优化与试验

为解决秸秆深埋还田工作中开沟深度不够、深埋率低、开沟阻力大等问题,对自行研制的气力式秸秆深埋还田机的开沟装置进行了优化设计。提出一种仿螳螂前端足曲线的秸秆开沟刀参数优化设计,利用阿基米德等进螺线设计的侧切刃具有滑切能力,可切割土壤完成开沟作业。利用Matlab对螳螂前端足进行二值化、膨胀、边缘坐标处理得到仿生开沟刀,使用离散元软件EDEM对设计出的仿生开沟刀和普通开沟刀进行仿真对比,并对仿真结果进行土槽试验验证。试验分析结果表明,相比于普通开沟刀,仿真开沟刀在开沟过程中可减少9.48%的阻力。利用Design-Expert 8.0软件的二次正交旋转组合试验设计结合响应面法,分别建立秸秆深埋率和工作效率与机具前进速度、秸秆深埋深度和秸秆覆盖量的回归数学模型。通过分析表明,各因素对秸秆深埋率的影响由大到小依次为：秸秆覆盖量、秸秆深埋深度、机具前进速度;各因素对工作效率的影响由大到小依次为：机具前进速度、秸秆深埋深度、秸秆覆盖量;交互作用中,秸秆深埋深度和秸秆覆盖量、机具前进速度与秸秆覆盖量对工作效率影响显著。经过优化求解,在深埋率权重为0.7、工作效率权重为0.3的情况下得到开沟装置最佳工作参数,在机具前进速度为1.63m/s、秸秆深埋深度为27.97cm、秸秆覆盖量为340.54kg/hm2时,秸秆深埋率为90.491%,工作效率为5.4hm2/h。     

水稻秸秆双轴深埋还田机设计与试验

针对北方寒地稻田在秸秆还田作业时,传统单轴机具难以适应覆有大量秸秆的湿黏土壤条件,作业质量难以满足实际作业需求的问题,设计了一种前轴正旋、后轴反旋的新型水稻秸秆双轴深埋还田机。结合实际农艺要求及土壤运动过程确定前后刀轴中心水平距离650 mm、竖直距离100 mm,并对整机进行配置。运用EDEM仿真软件模拟还田机工作过程,以前进速度、前轴转速、后轴转速为试验因素,以秸秆还田率和机具功耗为评价指标进行正交试验,建立秸秆还田率及机具功耗回归方程。利用Design-Expert分析软件得到最优参数组合,根据仿真优化结果及实际加工需求确定最优工作参数为：前进速度1.5 km/h、前轴转速274.2 r/min、后轴转速219.4 r/min,为后续田间试验提供理论支撑。田间试验结果表明,在留茬高度为15～20 cm、地表秸秆覆盖量为468～578 g/m²、拖拉机前进作业速度为低速1挡(1.5 km/h)时,水稻秸秆双轴深埋还田机还田率为88.7%～91.2%、地面平整度为1.8～2.4 cm、碎土率为97.7%～98.8%、耕深为16.6～19.5 cm,各项指标均满足...     

水稻秸秆深埋整秆还田装置设计与试验

针对目前我国水稻秸秆还田机械普遍存在的耕作深度浅、秸秆还田深度不满足农艺要求、旋耕部件缠草严重等问题,运用旋耕理论和数值计算分析方法设计了水稻秸秆深埋整秆还田装置。根据实际情况对土壤颗粒进行假设,运用离散元法建立土壤颗粒力学模型,应用EDEM软件进行整秆还田仿真虚拟试验,仿真结果表明,耕深在20 cm时,土壤表层覆盖率为93.87%。通过土槽台架试验得到:在作业速度为1.25 km/h、刀辊转速为237 r/min时,耕深可达到22 cm,地表以下15~20 cm翻埋的秸秆占秸秆总量的80%,秸秆还田率为91.63%,同时刀辊轴不缠草。试验结果表明,秸秆还田深度达到水整地环节的要求,秸秆还田率较高。通过虚拟仿真和台架试验相互验证,证明新型整秆还田装置一次作业可实现切土、碎土、埋草、压草及覆土的功能,满足农艺要求。     

水田高茬秸秆还田耕整机设计与试验

设计了一种双轴水田秸秆还田耕整机。阐述了该机工作原理及其总体结构设计,并进行田间试验检测其性能。田间试验结果表明,该机可一次性实现水田高茬秸秆的埋覆还田、旋耕碎土、平整地表等多项功能,耕深158.7 mm,耕深稳定性为84.86%,秸秆埋覆率94.19%,耕后地表平整度25 mm,生产率0.87 hm2/h,能够满足水稻播栽对耕整地的农艺要求。     

秸秆还田方式对旱地玉米产量和水分利用效率的影响

基于中国北方干旱地区18年的长期秸秆还田田间定位试验,开展了不同秸秆还田方式及施肥时期对春玉米产量及水分利用效率影响的比较研究.结果表明:与春施肥对应处理相比,不同方式秸秆还田秋施肥具有显著增产效果,18年累计增产玉米籽粒9.71～15.58 t/hm2,增产率为8.33％～16.19％;同时,玉米生育期耗水量减少,土壤贮水量增加,水分利用效率明显提高.4种不同秸秆还田方式对春玉米18年总产量、总水分利用效率的贡献从大到小依次为:秸秆过腹还田、秸秆覆盖还田、秸秆粉碎直接还田、秸秆未还田.不同的降水年型,对各处理玉米产量和水分利用也存在较大影响.正常年型玉米产量最高,偏旱年型玉米水分利用效率最高.秸秆覆盖还田秋施肥对偏旱年份的增产及水分利用效率提高的效果尤为突出.