基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法

为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。     

贵州省国有扎佐林场植被覆盖度动态变化研究

森林植被覆盖度变化能够反映区域生态环境状况是否健康。研究采用2007年、2013年和2019年的Landsat遥感影像为数据源,通过可见光波段提取归一化植被指数,基于像元二分模型估算研究区植被覆盖度,根据整个统计区域的植被覆盖度分析贵州省国有扎佐林场森林植被覆盖度时空变化状况,研究目前国有扎佐林场森林可持续经营的难点,并探讨新形势下林场资源的管理方向。     

山竹的计算机视觉分级方法

提出了一种基于计算机视觉技术的山竹大小和颜色分级方法.针对以蓝色滚子为背景的山竹图像,在RGB色彩空间使用双阈值对图像进行初步分割;然后通过形态学运算、轮廓跟踪、区域填充提取出整个山竹目标;最后由颜色因子2G-R-B和G识别出果柄、果蒂和果皮.由果柄、果蒂区域形心和果皮区域形心位置判断水果的姿态,提取水果的最大横径作为大小分级指标;在HIS颜色空间以果皮区域的饱和度S和色调H的差值作为颜色分级指标.选取200个山竹进行分级试验,试验结果表明:果径检测精度为±1.8 mm,颜色分级串级果最大比例为10.2%.     

基于机器视觉的猕猴桃特征参数提取

以猕猴桃为研究对象,通过对源图像各颜色分量及颜色因子的灰度图、直方图及线剖面分析,选用Lab空间的a通道分量进行特征提取。为了改善图像质量,对a通道分量通过直方图均衡化、中值滤波进行增强。对滤波后的图像利用OTSU自动阈值分割法,完成目标与背景的分割。应用形态学处理方法,对图像先腐蚀再去除小目标最后进行反向膨胀运算去除残留物。对处理得到的二值图像运用Canny算子获取目标区域的边界信息,基于正椭圆Hough变换提取猕猴桃的质心、面积、周长和圆形度。为了测试提取算法的准确性和实时性,对采集的40张图像87个果实进行了特征提取试验。试验结果表明:正确提取率为88.5%,平均提取时间为3.976s,基本满足猕猴桃采摘机器人目标识别对图像处理的实时性要求。     

基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法

基于开源飞控Pixhawk开发了一套集成稳定云台、位置与姿态系统(Position and orientation system,POS)数据采集模块的无人机多光谱遥感图像采集系统,同步采集520~920 nm范围内的红、绿和近红外波段信息。以冬小麦为例,分别在越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期进行飞行实验,飞行高度55 m,多光谱影像地面分辨率2.2 cm。采用监督分类与植被指数统计直方图相结合的方式,提出了一种田间尺度小麦覆盖度快速提取的方法,给出归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)及修正土壤调节植被指数(Modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI)对应的植被像元与土壤像元的分类阈值,分别为0.475 6、0.705 6和0.635 0。同时利用基于同步采集的地面分辨率可达0.8 cm的高清可见光遥感图像提取了相应时期的冬小麦覆盖度参考值。结果表明,基于无人机多光谱遥感技术及植被指数法可以较好地提取冬小麦越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期的植被覆盖度信息。与SAVI、MSAVI相比,基于NDVI分类阈值的提取效果最好,绝对误差最小。     

基于Lab空间和K-Means聚类的叶片分割算法研究

对植物叶片进行分类,在植物种类鉴别研究中有着重要的意义,而在植物叶片分类中,对叶片的准确分割是进行分类的必要前提。为此,对比分析了传统阈值分割中的最大类间方差法和K-Means聚类两种分割算法,实现对叶片的分割,并将RGB空间转换到Lab空间,再利用两种算法分别进行分割。结果表明:传统的阈值分割和K-Means聚类分割无法将目标图像准确地分割出来;在Lab空间对a分量进行阈值分割可以去除阴影部分,但是分割结果为二值图像;而在Lab空间进行K-Means聚类分割,不仅能够有效地消除在拍摄图像过程中产生的阴影部分,而且分割后的图像为彩色图像,对纹理和颜色特征的提取更加方便,提高了分类识别的准确率。     

基于嗅觉可视化与图像处理的食醋醋龄检测

应用基于色敏传感器阵列的嗅觉可视化系统对不同醋龄的食醋进行鉴别。运用系统的图像处理模块,比较了不同方法对目标图像的中心点定位和特征区域选取的影响。尤其在基于不同颜色空间提取特征值方面,对比了RGB、HSV、Lab颜色空间,结果表明Lab的效果最好。利用3种颜色空间中获得的特征数据并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等模式识别方法,鉴别食醋醋龄,Lab颜色空间下的训练集和预测集识别率均大于90%。     

基于无人机数码影像的马铃薯覆盖度提取方法

为了利用数码影像快速提取马铃薯覆盖度,首先,利用植被覆盖度提取算法从地面数码影像中获取马铃薯覆盖度实测值;然后,通过植被指数提取法和最大似然监督分类法对无人机数码影像进行处理,分别获取各个研究小区的马铃薯覆盖度;提出利用颜色转换空间HSI(H-A法)从无人机数码影像中快速提取马铃薯覆盖度;最后,对HA法、最大似然监督分类法和植被指数提取法3种方法的计算结果进行精度比较。结果表明,H-A法估测的植被覆盖度的精度最高,均达到0. 91以上,拟合函数拟合度为0. 97;最大似然监督分类法次之,最低精度为0. 75,拟合度为0. 82;植被指数提取法最差,最低精度为0. 74,拟合度为0. 74。     

基于双通道阈值分割和CNN的田间绿芦笋视觉识别

为解决田间自然光照条件下绿芦笋自主采收中的作物识别问题,提出了一种将图像预处理与CNN算法相结合的方法。对于获取的原始图像,首先在Lab和YUV颜色空间下的a通道和U通道进行OTSU阈值分割,之后合并分割图并进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后图像特点,优化改进LeNet网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别,提取目标作物绿芦笋。试验结果表明:本方法可实现田间自然光照条件下绿芦笋的有效识别,识别准确率为89.39%,可为后续绿芦笋自主采收设备的研究奠定基础。     

RGB与HSI颜色空间下番茄图像分割的对比研究

针对番茄收获机器人视觉系统在自然光照条件下对田间成熟番茄图像进行分割的问题,研究了基于(R-G)色差特征的阈值分割方法和基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割方法,并对其进行了对比分析。在RGB颜色空间,首先提取了RGB彩色图像的R、G分量并做代数减运算得到色差灰度图像RG,然后对该色差灰度图像RG使用Otsu阈值法进行自适应分割;在HIS颜色空间下,统计番茄与叶子的H色调分布差异,然后对H色调灰度图像进行阈值分割。通过大量试验表明:基于(R-G)色差特征的阈值分割方法能够实现自适应阈值处理,能对不同自然光照强度下的生长状态为相互分离的多目标番茄图像进行有效分割;同时,对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性,其性能大大优于基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割。     

基于径向基支持向量机的棉花虫害识别

针对棉花受棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾和烟粉虱等害虫为害后叶片表面出现不同症状,利用计算机视觉技术识别棉花虫害.通过获取受害棉花叶片图像,预处理后转换至2G-R-B空间,结合Otsu算法实现色斑分割,提取色斑图像R变量、(R +G+B)/3变量的一阶矩、二阶矩和三阶矩为颜色特征,提取非色斑图像拓扑描述子和Hu不变矩为形状特征,提取2层双树复小波变换的细节图像均值和方差为纹理特征,并应用径向基支持向量机识别棉花棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾、烟粉虱等虫害和正常叶片.试验结果表明,当径向基参数σ为3时,棉花虫害识别正确率达88.1％.     

基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。     

基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技

基于不同的颜色特征,利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜.分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R-G,R-B,G-B)、超绿法(2G-R-B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比,确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳.创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵,并分别与R、G、B三基色分量图相乘,获取前景是R、G、B三基色分量图,背景是黑色的灰度图像.分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差,确定R的标准差与B的标准差差值小于5作为判断铁苋菜的阈值.识别结果表明,棉花的判断准确率为71.4%,铁苋菜的判断准确率为92.9%,总体准确率为82.1%.     

基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取

为了准确检测水稻秧苗行中心线,提出了基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取方法。采用2G-R-B特征因子和Otsu法分割秧苗和背景;通过分区域统计秧苗像素点分布提取秧苗行的候选特征点,利用特征点间近邻关系对特征点进行聚类,确定秧苗行数和各秧苗行的起始点;基于秧苗成行栽植特点引入“趋势线”,利用点到该直线的距离与距离阈值作比较,筛选出远离各行趋势线的点,并将其去除;对筛选后的每一行特征点用最小二乘法进行直线拟合,获取秧苗行中心线。实验结果表明,该算法具有较强的抗噪性能,提取秧苗行中心线的准确率达95.6%,与标准Hough变换和随机Hough变换算法相比,处理一幅分辨率为320像素×237像素的彩色图像平均耗时短,能够实现水田秧苗行中心线的准确提取,可为插秧机自主行走提供可靠的导航信息。     

田间杂草识别中图像预处理方法的研究

为了改善农业喷洒机器人视觉系统中图像的处理效果,对视觉系统采集到的RGB彩色图像进行2G-R-B变换处理。对得到的超绿灰度图像,分别使用对比度拉伸变换和直方图均衡化两种方法进行图像增强处理。比较这两种方法的处理效果,结果表明：直方图均衡化法对田间杂草图像具有较好的增强效果。     

复杂环境中苹果树识别与导航线提取方法

为精准化管理果园，针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题，通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像，选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图，构建DSM、NDGI、RVI融合图像后，综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元，降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元，并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明，MLC法对融合图像中果树的识别效果最优，其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824；相对于普通正射影像，本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中，融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大，为27.12个百分点；对SVM法的制图精度提升幅度最大，为9.03个百分点；对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点；对SVM法的Kappa系数提升幅度最大，为22.55%，且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后，以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点，并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线，其平均角度偏差为0.5975°，10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。