基于热红外遥感影像的玉米田间土壤水分反演研究

土壤水分监测对掌握农作物的生长状态至关重要。本研究为了在玉米作物的主要生育期有效地反演田间土壤含水量。本文以无人机平台获取的热红外遥感影像作为数据源,基于热惯量法反演田块尺度的土壤含水量。通过建立土壤热惯量与土壤含水量之间的线性回归模型,在试验田进行模型精度验证。结果表明,在实际农田环境中基于热惯量方法反演土壤含水量时,随着灌溉水平的提高其反演精度先升高后下降。模型在不同灌溉水平下反演土壤含水量的精度验证结果为:R~2=0.71,RMSE=3.09%。热惯量法具有较高的土壤含水量反演精度,为基于无人机热红外遥感田间土壤含水量监测提供了参考。     

半精量小麦播种机下种量自动化调节装制系统的研究

为使小麦播种机下种量符合用户要求,作者研究了一套小麦播种机下种量自动化调节装制,以达到用户选择的下种量需求与实际厂家测定的播种机下种量数相匹配,从而可以达到变手动调节下种量为电子自动调节的整体设计要求。     

基于机器视觉的玉米苗期土壤湿度检测试验研究

在玉米苗期进行土壤湿度动态监测是提供精准灌溉的重要依据,对于玉米在此阶段快速健康生长具有重要意义。本文模拟超低空图像采集设备的试验方式,通过试验平台采集玉米苗期土壤水分的变化情况,以期建立图像与土壤水分数据的联系。利用超绿特征(2G-R-B)对采集到的玉米苗期土壤图像进行分割以排除植株本身对图像的影响。对试验中分割处理后的土壤图像的均值、归一化方差特征参数与试验平台测得土壤水分数据进行分析比较,分析后对所处理图像采用4G-R-B颜色特征修正,通过计算归一化方差σ_(4G-R-B)作为特征参数与实测土壤湿度进行线性回归分析,二者相关性验证结果为:R~2=0.73,RMSE=3.2%。表明修正处理后图像归一化方差σ_(4G-R-B)图像特征参数能够较好的表征土壤的水分变化。