基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割

针对现有k-means聚类图像分割方法存在对初始聚类中心敏感、易错分割以及运行时效低等问题,提出了一种基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割方法.该方法首先根据图像直方图蕴含的像素数量先验信息,选择像素数量差异较大的像素值作为水稻冠层图像的初始聚类中心;然后再利用图像直方图中像素值与图像像素数量的先验对应关...     

谷子冠层温度分异现象及其生理特性研究

为了解不同基因型谷子群体冠层温度分异现象及其生理特性,应用红外测温仪对谷子冠层温度进行了2 a观测,并测定了灌浆结实期谷子功能叶的叶绿素、可溶性蛋白质、可溶性糖和丙二醛含量。结果表明,自然界谷子存在冠层温度分异现象,衡谷9号的冠层温度持续偏低,谷丰888和05-61的冠层温度持续偏高。且这两类群的生理特性有着明显差异,尤其在叶绿素、可溶性蛋白质、可溶性糖、丙二醛含量方面冠层温度低的衡谷9号的表现较冠层温度高的谷丰888和05-61为优。因此,在谷子品种选育中以冠层温度持续偏低作为目标性状之一值得重视。     

基于低空遥感的果树冠层信息提取方法研究

【目的】 果树冠层信息是反映果树生长状况的重要参数,准确提取果树的冠层信息对于果园的精细管理十分必要。【方法】 文章以苹果树和桃树为研究对象,利用无人机遥感获取果园影像数据,首先通过Mask R-CNN实例分割算法对果园果树冠层进行逐一分割,同时提取果树冠幅和冠层面积信息。然后利用果园正射影像结合QGIS软件,对果树冠层位置信息进行提取和可视化并通过目视解译对果树冠层参数信息提取结果进行评估。【结果】 当交并比为0.5时,模型检测分割结果最优,测试集语义分割精确度为66.3%,目标检测精确度达到63.9%。总体冠层面积实测值与模型预测面积之间的平均相对误差为12.44%,均方根误差为0.5 m²。冠幅实测值与模型预测的面积之间的平均相对误差为16.39%,均方根误差为0.39 m,在一定范围内验证了模型对冠层面积和冠幅信息提取的可靠性。【结论】 结合无人机遥感数据和Mask R-CNN实例分割算法可有效地将果树冠层分割出来,并且能够较为准确地提取果树冠层的相关参数信息,可为果园的精细管理提供一定的技术支撑。     

田间水稻冠层图像分割算法的研究

水稻氮素状况是评价水稻长势、估测产量与品质的重要参考指标,对水稻氮素的精确诊断与高效管 理具有重要意义。用计算机图像处理技术能够精准、简便、实时无损地检测水稻的营养信息,在精准农业中得到 广泛应用。其中,水稻冠层分割的准确度和速度直接影响了模型的性能和效率。分析了3 种典型田间背景下水稻 图像的RGB 颜色通道特点,并从图像边缘、颜色、区域等方面对水稻冠层部分进行分割,提出了基于G-R 颜色 通道的最大类间方差分割方法,并与其他方法进行了时间开销和分割效果的对比。结果表明,该方法的分割成功 率达92.5%,时间开销最小。     

基于K 均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.     

复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。     

基于冠层图像测算马铃薯群体叶面积的方法

为探索基于冠层数码图像测算马铃薯群体叶面积方法的可行性及准确性。本研究采用拍摄技术与图像处理技术相结合的方法,对比分析了马铃薯冠层投影面积与叶片系数法、叶片图像法所获马铃薯群体叶面积之间的定量关系。结果表明:马铃薯冠层投影面积(x)与叶片图像法所测株体叶面积(y)间存在极显著的二次项型正相关关系,?=-0.001x~2+7.620x–2827,R~2=0.901。该冠层图像法株体叶面积测算模型在马铃薯块茎形成期至块茎膨大前期偏差较小,块茎膨大前期精度最高;在苗期与块茎膨大后期偏差较大。基于冠层图像进行马铃薯群体叶面积的快速、无损测算,具有可行性。     

基于窄带光谱图像分析的小麦冠层植被指数测量方法研究

[目的]针对小麦生长早期植被指数易受土壤背景干扰的问题,提出了一种基于窄带光谱图像分析的小麦植被指数测量方法。[方法]构建了多镜头结构的窄带光谱图像获取装置,实时获取656和770 nm的田间小麦窄带光谱图像。运用简单线性聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)和VGG16(visual geometry group network 16)全卷积神经网络对小麦近红外窄带光谱图像进行超像素聚类和分类,把交并比(Q_seg)、综合评价指标(F值)、精度(Precision)作为分割精度评价指标,分析传统阈值分割方法和本研究方法去土壤背景干扰的性能差异。去除土壤背景后的窄带光谱图像采用太阳光免白板标定方法计算植被指数,并与GreenSeeker RT200的实测数据进行对比分析,定性定量评价本研究方法去除土壤背景干扰的性能。[结果]试验共采集12个小麦品种、2个施氮水平、24块种植小区图像,Q_seg、Precision和F值的平均值分别为90.41%、80.82%和72.73%,分割性能均优于传统的阈值...     

基于冠层数码图像的玉米长势和氮素营养状态分析

5个施氮水平的田间试验条件下,在玉米9叶期前,分3次采集玉米冠层图像,同步进行破坏性取样,测定玉米地上部干物质质量、叶面积指数和地上部氮积累量;分析了通过玉米冠层图像分析软件计算的冠层覆盖度和10种色彩指数与玉米地上部于物质质量、叶面积指数和地上部氮积累量的关系,以逐步回归和非线性回归方法,构建了玉米长势估算模型.结果表明,玉米地上部干物质质量、叶面积指数和地上部氮积累量与冠层覆盖度和大部分色彩指数间呈显著相关,其中冠层覆盖度与长势指标间的相关性最强,且大部分色彩指数与长势指标间呈非线性相关.通过逐步回归方法和非线性回归方法建立的两个系列模型均能较准确地预测玉米地上部干物质质量、叶面积指数和地上部干物质质量,以逐步回归方法建立的估算模型的预测效果,除地上部干物质质量的预测值与实测值的回归系数外,其余指标均好于基于冠层覆盖度的非线性回归模型,但差异较小.     

一种基于图像分析提取作物冠层生物学参数的方法与验证

利用图像分析方法,通过准确识别冠层和背景像素进行棉花冠层生物学产量和叶面积系数估测。采用Olympus C740 Ultra Zoom数码相机拍摄棉花不同生育期冠层图像,在棉花冠层数码照片特征分析的基础上提出了棉花冠层图片计算机自动判读的方法,即混合采用图像色度(H)、绿光(G)、红光(R)灰度值构造提取条件,通过多重判断识别棉花冠层和背景,并编写了相应的计算机程序。利用该程序分析棉花不同施氮量下、不同生育期提取地面覆盖度参数与棉花生物学产量、叶面积系数间的关系,发现棉花冠层地面覆盖度指标可以有效预测棉花生物学产量和叶面积系数,二者间指数相关系数达到r=0.97以上,为极显著相关。     

不同灌溉条件下冬小麦冠层含水量的光谱响应

【目的】寻找快速、无损地诊断冠层含水量的方法,对冬小麦长势监测、旱情评估及变量灌溉提供技术支持。【方法】基于田间变量灌溉试验,分析生育期、灌溉量对冬小麦冠层含水量的影响,解析冠层光谱对不同灌溉处理下冠层含水量的响应规律,以冠层等效水厚度（EWTc）为表征指标,基于连续小波变换（CWT）技术,构建冬小麦冠层等效水厚度光谱诊断模型,利用独立样本验证模型精度。【结果】冬小麦冠层等效水厚度在生育后期均随着灌溉量的增多而增加,并随着生育进程的推进而减少;冬小麦冠层光谱反射率随着生育进程的推进而降低,在近红外和中红外波段冠层光谱反射率均表现为1水>0.5水>0水;与原始冠层光谱反射率相比,经连续小波变换后的小波系数与冠层等效水厚度相关性在第1、2、3、5、6、7分解尺度均有不同程度的提高,提高幅度在8.40%—26.20%;以第6尺度2 400 nm、第2尺度1 596 nm和第7尺度2 397 nm构建的冠层等效水厚度光谱诊断模型稳定性和精度较好,验证样本决定系数R ²为0.5411,RMSE为0.0127 cm。【结论】冬小麦冠层含水量随着灌溉时间与灌溉量发生规律性变化,在水分敏感波段范围内呈现明显的光谱响应特征,连续小波变换技术可以有效提高冠层光谱特征参量与冠层等效水厚度的相关性,实现冬小麦冠层含水量光谱诊断,可以为冬小麦田间变量灌溉决策提供技术支持。     

基于超像素特征向量的果树冠层分割方法

针对无人机精确植保过程中,果树冠层区域颜色特征和杂草相似度较高、难以分割等问题,采用基于超像素特征向量的果树冠层分割方法,以消除不同杂草特征对树冠分离的干扰,减小农药喷雾区域,节省农药使用量.通过分析无人机采集合成的样本图像在HSV彩色空间上色调与饱和度的分布情况,选取合适的阈值范围,提取样本图像中包含果树冠层与杂草的...     

膜下滴灌不同水肥条件下棉花群体冠层结构分析

在膜下滴灌条件下 ,北疆棉花花铃期以灌水 2 2 5mm、随水根施氮肥 1 50 kg/hm2 处理的皮棉产量最高 ,群体冠层结构较为合理 ,过高或过低的水肥状况对棉株生长都不利。在花铃期 ,合理的群体冠层结构诊断指标应为 :叶面积指数 1 .56～ 3.95,叶倾角 36°～ 4 5°,太阳辐射自上而下逐渐递减 ,地面可见光斑 ,散射光透过率 0 .1 87～ 0 .2 6 3。     

不同密度条件下强筋小麦的冠层特征与产量效应

为探讨不同密度条件下强筋小麦豫麦34号的冠层结构特征与产量的关系,在大田条件下,采用随机区组设计,研究了120万苗/hm2、225万苗/hm2、330万苗/hm23个密度对豫麦34号的冠层结构特征和产量的影响。结果表明,小麦孕穗期以后,225万苗/hm2密度处理的小麦叶面积指数和消光系数最大,冠层开度最小,平均叶倾角居中,小麦产量最高。综合分析认为,3个密度处理之中,以225万苗/hm2处理的小麦冠层结构适宜、株形最佳、群体光分布合理,是最佳的密度水平。     

基于冠层机器图像分析的杂交棉生长性状估测模型研究

[目的]建立基于冠层机器图像分析的杂交棉生长性状的估测模型,为棉田信息化诊断和优化管理提供依据.[方法]运用统计模型技术建立并优选杂交棉基于冠层机器图像分析的干物质积累量、株型生长及产量估测的数学模型,运用不同品种和滴灌量处理试验资料对模型进行初步测试和检验.[结果]建立的以LAI(叶面积指数)和TCRP(直射辐射透过系数)预测干物质积累模型、蕾期应用MFIA(平均叶簇倾斜角)估测株高模型、盛花期用K(群体消光系数)估测总果节长度模型和果节数模型以及用LD(叶层分布)估测结铃数模型和估测产量模型的拟合度较高,估测效果较好.[结论]基于冠层结构特征值的杂交棉生长估测模型可以用于田间生长诊断.     

杂交棉稀播条件下冠层结构特征及产量变化研究

[目的]以杂交棉高产高效生产为目标,通过降低杂交棉用种量,探讨杂交棉冠层及产量的形成规律.[方法]以新陆早43号和鲁棉研24号为材料,研究不同稀播密度对杂交棉冠层结构、光合特性及产量的影响.[结果]杂交棉密度降至10.5×104株/hm2时,通过发挥个体与群体协调增产优势,总铃数在150×104个/hm2左右,达到3 300kg/hm2超高产水平;生育前期叶面积指数(LAI)、群体光合速率(CAP)上升快,冠层光吸收率高,光合产物积累多,提高了干物质生产能力和转化率,达到了增产增效的目的;在稀播密度下降到4.5×104株/hm2时,产量在2 700kg/hm2以下,下降幅度达18.1;～21.7;.[结论]适当降低杂交棉的密度,发挥个体增产潜力,能够达到节本、高产、高效的目的.     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.

Abstract：

To enhance the noise immunity performance of the image segmentation algorithm, an improved algorithm for image segmentation based on fuzzy C-means clustering is proposed in this paper. The spatial distance between a pixel and the cluster center is calculated by the membership matrix of the neighboring pixels, and a new distance is determined by the spatial distance and the Euclidean distance. This new distance feature and the improved algorithm based on fuzzy C-means clustering are used in image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in getting the target image,more robust to the noises and faster than the conventional fuzzy C-means (FCM) algorithm.     

干旱处理条件下水稻冠层温度的变化规律探究

水稻冠层温度是指示水稻生理状态的重要指标,在水稻抗旱育种中具有重要意义。本试验利用红外热成像技术并结合多种田间环境传感器,对4个水稻材料的冠层温度进行了分析。结果表明:不同水稻材料的冠层温度存在显著差异,旱处理会造成水稻冠层温度显著升高,水旱处理的水稻冠层温度差出现的时间与水旱处理土壤水势差出现的时间一致。利用环境数据和距抽穗期天数对水旱处理下水稻冠层温度和冠层温度差进行多元线性回归建模,发现空气温度、土壤温度、光照强度对水稻冠层温度均有显著影响;而水旱土壤水势差、距抽穗期天数和空气湿度对水稻冠层温度差具有显著影响,决定系数均在0.80左右。本研究结果对运用高通量表型选择技术开展水稻抗旱育种具有一定的指导作用。     

不同水分胁迫条件下冬小麦冠层温度日变化差异性研究

晴天不同水分胁迫条件下冬小麦田冠层温度的日变化特征分析表明,夜间干旱麦田与湿润麦田冠层温度无明显差别,而白天湿润麦田冠层温度明显低于干旱麦田;因为一天中12时至14时不同水分条件麦田间冠层温度的差别最大,此时的冠层温度和叶水势指标值最能反映土壤的最大供水能力和麦田水分胁迫的严重程度。因此,此时段是利用一次观测资料代表全天情形的最佳观测时间。