基于机器视觉的作物对行喷药控制的研究

设计了一套基于机器视觉的作物对行喷药控制系统.首先由CCD摄像机拍摄成行作物图像,提取其色调值图像并用最大类间方差法二值化后,经数学形态学腐蚀后用Hough变换方法拟合作物行中心线,最后步进电机移动其喷头标识来对准此作物行.实验验证了该方法的正确性.     

基于机器视觉的作物对行喷药控制的研究

设计了一套基于机器视觉的作物对行喷药控制系统.首先由CCD摄像机拍摄成行作物图像,提取其色调值图像并用最大类间方差法二值化后,经数学形态学腐蚀后用Hough变换方法拟合作物行中心线,最后步进电机移动其喷头标识来对准此作物行.实验验证了该方法的正确性.     

基于梯度的RHT作物行中心线检测方法研究

为保证快速、有效地检测作物行中心线,提出利用基于梯度的随机Hough变换进行作物行中心线检测。针对作物行内植物疏密情况不同分别进行作物行中心线检测分析与研究,发现该方法对不同的作物行内植物疏密情况具有良好的适应性。通过与传统的Hough变换进行对比试验发现,基于梯度的随机Hough变换能够有效提高检测速度。     

宽行作物行间铺草技术及效果

宽行作物行间铺草技术解决了烧麦秸秆的矛盾,同时具有培肥地力、抑制杂草生长、有利作物生长和发育等特点,特介绍该技术的要点,并对作物铺草栽培效果进行分析。     

作物种植行向对农田光照条件的影响

作物的田间小气候影响着作物的生长发育。该文通过对作物的种植行向观测结果进行统计分析,运用理论分析、图解法、理论计算法、实际观测等研究行向对农田中光照条件的影响。根据结论可以对作物的栽培行向进行改良,从而提高作物光照条件,有利于作物生长发育和产量的提高.     

基于计算机视觉的鸡蛋表面积估算方法

鸡蛋表面积参数已广泛应用于蛋品加工业以及生物学的研究上,但其传统手工检测方法存在着效率低的缺点.基于计算机视觉技术,提出了一种像素面积投影法来计算三维目标的表面积,该方法简单易于实现,且对任意不规则目标表面积的估算都适用.以3种特殊曲面的表面积为例,验证了该估算方法的精确度.通过对鸡蛋建立旋转椭球数学模型采用像素面积投影法进行了计算,并与实验数据对比,二者相对误差小于10%,满足实际工程需求.     

计算机视觉技术在作物营养监测中的应用

随着计算机软硬件尤其是图形图像处理技术的迅猛发展,计算机视觉技术目前已应用于各个领域,如医学辅助诊断、气象、资源调查、灾害监测中的航拍和卫星图像的解释、工业机器人的手眼系统、工业产品外观检测与筛选及军事上的精确制导等,并取得了长足的进步。计算机视觉技术在农业上对植物营养信息监测的研究与应用始于20世纪末期。在作物的生长过程中,尤其在无土栽培的过程中,由于受到人为和自然等复杂因素的影响,常会出现作物缺素状况。     

基于计算机视觉的作物营养诊断系统的关键技术研究现状

近年来,随着高分辨率数码照相机和摄像机的问世,基于计算机视觉的方法成为无损诊断作物营养的解决方案之一。详细分析了基于计算机视觉的作物营养诊断关键技术的研究现状,主要包括冠层图像分割技术、冠层图像特征提取与分析技术、诊断模型建立技术。同时指出了现有研究方法所存在的问题以及未来的研究方向。     

基于计算机图像技术的作物籽粒识别

图像识别技术是计算机视觉技术的重要内容之一。为了解决传统作物籽粒计数方法的不足,以水稻籽粒为试验对象,通过外部设备获取高质量的籽粒图像,利用计算机图像处理技术设计配套的软件,并改进相应的图像分割算法,可以快速准确识别出水稻籽粒数量,准确率可达98%以上。结果为计算机视觉识别技术在农业上的进一步应用奠定了理论与实践基础。     

作物氮素诊断技术的研究综述

氮素是作物生长发育和产量品质形成所必需的营养元素.本文在简述研究背景和作物氮素营养监测与诊断技术需求的基础上,介绍了作物氮素营养监测技术的发展历程及发展趋势,综述了作物氮素营养诊断技术的国内外研究进展,指出快速、无损、准确地监测作物氮素状况,对于农业生产可持续发展和生态环境保护具有重要意义.     

基于SIMETAW模型的北京地区主要作物需水量估算

应用北京近56年气象数据对SIMETAW模型进行校正,并利用模型估算北京地区主要大田作物需水量。结果表明:SIMETAW模型对参考作物腾发量的模拟与彭曼-蒙特斯公式计算值较为接近,r>0.94,结果可靠。北京地区主要大田作物的需水量和作物系数在全生育期内均呈现单峰型曲线;果树类作物需水量相对较大,其次是粮经作物,其中春花生、棉花、春甘薯和冬小麦需水量较大,均在430 mm以上;蔬菜类作物由于生育期较短,单季耗水量小,均在400 mm以下。     

基于遥感反演作物冠层温度的作物生长模拟和预报

利用作物冠气温差可以计算作物生长水分胁迫系数.用遥感信息估算作物冠层温度并且利用气象站的气温资料,通过冠气温差计算作物水分胁迫系数,并引入作物生长模拟模型,就实现动态和连续的作物监测及预报作物产量.本文对建立遥感-作物模拟复合模型的基本原理进行了探讨,并提出建立遥感-作物模拟复合模型所涉及的计算方法,但整体研究方法还有待进一步的验证.     

应用多光谱数字图像识别苗期作物与杂草

通过对多光谱成像仪获得的数字图片,采用一定的目标分割与形态学处理,对豆苗和杂草进行识别判断.为解决识别速度与正确率的矛盾,以豆苗和杂草图像的识别为例,提出一种基于多光谱图像算法的杂草识别新方法.应用3CCD多光谱成像仪获取豆苗与杂草图像,以多光谱图像的近红外IR通道图像为基础,利用图像分割和形态学方法,将所有豆苗叶子影像提取出来.对于剩下的2种杂草(牛筋草,空心莲子草)图像,先利用图像分析工具统计出图像块的长度、宽度、面积等基本特征参数,并根据它们形状的不同,总结出两条简单的判别规则,进行进一步的识别.本试验对147个目标进行判断,其中误判14个,正确率为90.5%,表明该方法算法简单、计算量小、速度快,能够有效识别这2种杂草,为田间杂草的快速识别提供了一种新方法.     

基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估

在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。     

基于LMDI模型的我国省域粮食生产变化影响因素分析

从耕地利用角度对影响粮食生产变化的因素在时间和空间上产生的影响进行科学分析;应用对数平均迪氏分解法(Logarithmic mean weigh division,LMDI)将影响1980—2010年我国省域粮食生产变化的因素分为粮食单产、复种指数、耕地面积和粮作比例;对粮食生产及其分解因素的统计指标在省级层面进行分析。结果表明:1980—2010年我国粮食产量增加22 592.3万t,粮食生产格局重心由南重北轻逐渐演变为北重南轻;4个因素中粮食单产对粮食产量变化起到最显著的促进作用,但增产作用逐年降低,并被复种指数和粮作比例所替代;耕地面积减少在一定程度上限制了我国粮食产量的持续增加;全国各省域之间粮食生产变化的分解因素效应有比较显著的空间差异,河北、湖北、新疆等14个区域的粮食单产和复种指数效应的叠加效应使得其粮食生产增加显著,而上海、浙江、福建等复种指数与粮作比例的叠加效应对粮食增产的影响最大。粮食单产效应的逐渐减小与耕地面积累积效应起负面作用表明我国粮食生产增加主要是粮食单产作用,且正逼于其上限,耕地利用中要严格保护数量,提升耕地质量。     

基于计算机视觉技术的红火蚁蚁巢探测

为探讨基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行探测识别的可行性,研究了利用数字图像处理技术提取红火蚁蚁巢特征参数,通过数学形态学对数字图像进行目标提取和识别。采用图像识别红火蚁蚁巢土建立了HSV彩色空间模型。研究结果表明,各红火蚁蚁巢土和普通土样本的H分量差异明显,特别是普通土H分量明显大于红火蚁蚁巢土,一般土壤H值大于30,而对于红火蚁蚁巢土土壤的H值小于30。因此,H分量可作为识别红火蚁蚁巢土的一项特征参数。当色调通道的平均值H30时,即可判定为红火蚁蚁巢土。研究结果说明基于计算机视觉技术对红火蚁蚁巢进行检测识别是可行的。     

基于数据包络分析法的秸秆能源化利用的生态效率评价

为定量评价我国主要作物秸秆资源能源化利用对生态环境的影响,本研究借鉴数据包络分析方法构建关于秸秆能源化利用投入产出比的生态效率评价模型,分析2011-2018年我国31个省(市、自治区)的秸秆资源能源化利用的生态效率值.结果 表明:江苏省、福建省、海南省、河南省、广西省、四川省、吉林省和黑龙江省8个省生态效率值均为1,...