冬小麦苗期叶绿素含量检测光谱学参数寻优

光谱分析技术是作物生长检测的主要手段,为了解决大田漫反射采集所造成的光谱基线漂移和偏移问题,研究采集了冬小麦冠层325~1 075 nm范围反射光谱,采用多元散射校正方法对小麦原始光谱进行预处理。采取遗传算法对光谱特征参数寻优并结合相关分析结果,选取486、599、699和762 nm波长处反射率值并组合计算了RVI(ratio vegetation index),DVI(difference vegetation index),NDVI(normalized difference vegetation index)和SAVI(soil-adjusted vegetation index)共12个植被指数,分析了各植被指数与叶绿素含量值之间的相关关系,结果显示:DVI和SAVI可抑制苗期土壤背景干扰并对叶绿素含量响应较为敏感,与叶绿素含量相关性最优的参数分别为DVI(762,599)、SAVI(762,599)、DVI(762,699)和SAVI(762,699),与叶绿素含量的相关系数都达到0.6以上。基于相关性最优光谱植被指数DVI(762,699)和SAVI(762,599)利用最小二乘-支持向量回归建立冬小麦叶绿素含量预测模型,建模集决定系数为0.681,验证集决定系数为0.611。该模型可用于无损检测冬小麦苗期叶绿素含量,以期为后续施肥决策提供支持。     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

基于车载式冠层光谱传感器的玉米拔节期叶绿素含量诊断

CropspecTM是一种基于735 nm 和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的反射率。然后组合计算了DVI735, NDVI735, PVI735和 RDV735 等常规的植被指数,并基于RVI735构造了一种新的植被指数MRVI735。通过分析各植被指数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系得出 :对于农大8号,MRVI735、NDVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:-0.7482、-0.6763和-0.6786,达到强相关水平。对于京农科,NDVI735、MRVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:0.7270、0.7252和0.7245,达到强相关水平。对于2个玉米品种,都分别选取了相关系数最好的一个和两个植被指数为参数,分别建立了一元线性回归模型和二元线性回归模型。农大8号的一元模型和二元模型的R2     

基于车载式冠层光谱传感器的玉米拔节期叶绿素含量诊断（英文）

CropspecTM是一种基于735 nm和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的反射率。然后组合计算了DVI735,NDVI735,PVI735和RDV735等常规的植被指数,并基于RVI735构造了一种新的植被指数MRVI735。通过分析各植被指数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系得出:对于农大8号,MRVI735、NDVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:-0.7482、-0.6763和-0.6786,达到强相关水平。对于京农科,NDVI735、MRVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:0.7270、0.7252和0.7245,达到强相关水平。对于2个玉米品种,都分别选取了相关系数最好的一个和两个植被指数为参数,分别建立了一元线性回归模型和二元线性回归模型。农大8号的一元模型和二元模型的R2c分别是0.6052和0.7774,R2v分别是0.5017和0.6911。京农科的一元模型和二元模型的R2c分别是0.5449和0.5626,R2v分别是0.4974和0.4506。结果表明:采用CropspecTM传感器进行拔节期玉米叶绿素含量的快速、无损检测是可行的。该研究为拔节期玉米叶绿素含量的诊断提供了技术支持。     

基于成像光谱技术的寒地玉米苗期冠层氮含量预测模型

为了探索寒地玉米冠层氮素含量,以不同氮素水平下玉米大田试验为基础,利用高光谱成像技术探讨苗期玉米冠层光谱,通过相关矩阵法选择植被指数的变量,并依据叶片氮素含量与植被指数的相关性,建立玉米冠层氮素含量预测模型。结果表明:根据玉米冠层高光谱图像,选择与各波段相关性较强的525、566、700、715、895 nm作为植被指数的变量,构建与氮素含量相关性强的植被指数归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、归一化光谱植被指数NDSI(normalized difference spectral index)、比值光谱指数RSI(ratio spectral index)、差值光谱指数DSI(difference spectral index)。以与叶片氮素含量相关性较高的植被指数为自变量,建立单变量、多变量回归预测模型。采用单变量NDVI二次函数回归模型作为0、50 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量预测模型,其R~2分别为0.719、0.803。在100 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量的预测模型为3变量回归模型,其R~2达到0.657。用置信椭圆F检验法检验预测模型,其F值均小于F0.05,估测值与实测值间R2分别是0.724、0.798、0.655,标准误差RMSE分别为0.156、0.140、0.156 mg/g,表明实测值和估测值间的差异不明显,预测模型可用。     

无人机影像反演玉米冠层LAI和叶绿素含量的参数确定

小型低空无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）机动灵活、操作简便,可以按需获取高空间分辨率影像,是育种玉米长势监测的一种重要技术手段。针对UAV影像反演玉米冠层叶面积指数（LAI, Leaf Area Index）和叶绿素含量的参数确定问题,该研究以DJI S1000+无人机为平台,搭载法国Parrot Sequoia相机,获取海南三亚市崖城玉米育种基地的多光谱影像。基于预处理后的UAV影像,采用重采样的方式获得不同分辨率下（0.1～1 m）的不同植被指数,所构建的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、叶绿素指数（Grassland Chlorophyll Index,GCI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）、归一化红边红指数（Normalized Difference rededge-red Index,NDIrer）、归一化红边绿指数（Normalized Difference rededge-green Index,NDIreg）和重归一化植被指数（Renormalized Difference Vegetation Index,RDVI）,通过将不同分辨率下的不同植被指数与地面实测数据进行回归分析,以获得各分辨率下植被指数与冠层LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数的大小为依据来确定玉米冠层LAI和叶绿素含量反演的最优空间分辨率和最优植被指数。通过试验发现,在分辨率为0.6 m时,NDVI与地面实测LAI之间的决定系数R2为0.80,决定系数达到了最大,利用该分辨率下的NDVI反演得到的LAI验证精度R2达到0.73;在分辨率为0.1 m时,NDIreg与地面实测叶绿素含量之间的决定系数R2为0.70,决定系数达到最大,利用该分辨率下的NDIreg反演得到的叶绿素含量验证精度R2达到了0.63。因此得出结论：1）植被指数的选择：① 对于玉米冠层LAI的反演来说,不包含绿波段的植被指数的LAI反演精度较高,这说明绿波段对LAI的变化不敏感;② 对于玉米冠层叶绿素含量反演来说,包含红边波段的植被指数的反演精度较高,因此影像的红边波段对叶绿素含量的变化非常敏感。2）UAV影像空间分辨率的选择：反演LAI的最优分辨率是0.6 m,此时NDVI与实测LAI的决定系数达到最大;反演冠层叶绿素含量的最优分辨率是0.1～0.3 m范围内,此时NDIreg与实测叶绿素含量的决定系数达到最大。该研究可为UAV反演玉米表型参数时的分辨率和植被指数选择提供参考。     

基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病估测

为明晰江淮区域大田冬小麦赤霉病的发生特征,建立冬小麦赤霉病遥感估测模型,该文分析了冬小麦赤霉病病情指数与气候因素(不同时间尺度日均气温和日均空气相对湿度)、生长参数(生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量)和光谱信息(NDVI、RVI和DVI)之间的互作关系。结果表明:1)不同时间尺度日均气温之间存在较好相关性,5日均气温与冬小麦赤霉病病情指数间的相关系数最大为0.77。与日均气温相类似,不同时间尺度日均空气相对湿度之间也存在不同程度的相关性,5日均空气相对湿度与赤霉病病情指数间的相关性最大,其相关性高于5日均气温。2)冬小麦生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量与赤霉病病情指数之间均呈线性正相关关系,且均达到显著水平,说明冬小麦群体密度大、郁闭程度高以及长势过旺是赤霉病易发的主要农学诱因。3)遥感植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、RVI(ratio vegetation index)和DVI(difference vegetation index)分别与冬小麦叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量之间有较好相关性,可以利用NDVI、RVI和DVI分别替换叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量参与建模。4)综合5日均气温、5日均空气相对湿度、NDVI、RVI和DVI 5个敏感因子,构建基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病病情指数估测模型,模型的估测值与实测值较为一致,RMSE为5.3%,相对误差为9.54%。说明本研究所建立的估测模型可以实现对冬小麦始花期赤霉病的有效估测,该研究可为江淮区域冬小麦生产中防病减灾的信息获取提供方法参考。     

基于水稻冠层植被指数的龟裂碱土盐碱化信息预测研究

土壤盐碱化是危及农业生产的重大生态环境问题,遥感技术可以通过植被冠层光谱来估测土壤的盐碱化程度。试验结果表明:土壤pH与ESP(exchangeable sodium saturation percentage)之间有极显著相关关系;随着生育期的推移,水稻冠层NDVI逐渐增大,RVI逐渐减小,孕穗期水稻冠层NDVI值最高,RVI值最低。从拔节期到乳熟期的水稻冠层NDVI和RVI与相应时期的土壤pH和ESP都有较好的相关性,而且随着作物生长期的延伸,NDVI估测土壤pH和ESP的准确性有增加的趋势;返青期和分蘖期相关性不稳定。NDVI和RVI对pH和ESP估测的精度无显著性差异,但NDVI对ESP的估测效果更好一些。所以,从拔节期到乳熟期,通过水稻冠层植被指数可以较准确地预测龟裂碱土的碱化程度。     

不同筋力冬小麦冠层反射光谱的差异分析

为了利用冠反射光谱特征监不同筋力小麦品种的生理特征差异,利用不同筋力小麦冠层反射光谱的差异,可对不同小麦品种进行遥感识别与监测。试验以低筋小麦品种扬麦13和高筋小麦品种徐麦31为材料,结合不同生育时期两品种叶面积指数(LAI)、叶绿素含量和叶片氮含量的变化,以及相应的光谱参数,分析不同筋力小麦冠层反射光谱的变化特征。结果表明,在近红外和可见光波段,从拔节期到蜡熟期,扬麦13的冠层光谱反射率均高于徐麦31,在孕穗期两品种的差异最显著;LAI、叶片叶绿素和氮含量均在开花时达最大值,扬麦13的叶绿素含量明显高于徐麦31,而LAI和叶片氮含量则低于徐麦31。比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)与LAI;红边位置(λr)、红边幅值(Dr)与叶绿素含量,氮素反射指数(NRI)、抗大气植被指数(VARIgreen)与叶片氮含量极显著相关,表明RVI、NDVI可以反演LAI;λr、Dr可以反演叶绿素;NRI、VARIgreen可以反演叶片氮含量的变化。以上光谱参数能反映小麦相关指标的变化情况,不同时期可运用小麦冠层反射光谱进行不同筋力小麦品种识别,孕穗期为最佳识别时期。通过本研究,以期为不同筋力小麦品种的遥感识别提供依据。     

基于机器视觉技术的尖椒冠层SPAD值测定仪的开发

为了快速准确地测量尖椒的冠层植被指数值,该文在理论分析的基础之上,开发了一套基于机器视觉技术的用于测量尖椒冠层SPAD(soil and plant analyzer development,SPAD)值的仪器。该仪器利用步进电机控制载有绿波段和近红外波段两片滤光片的转台,实现滤光片在CCD相机镜头前的切换,从而得到冠层的绿色波段图像和近红外波段图像。制作了近红外反射率在尖椒冠层和土壤背景之间的参照板,并以其为阈值结合冠层的近红外图像来分离尖椒冠层和土壤背景。通过建立图像灰度值和反射率之间的动态模型,计算作物冠层在相应波段的反射率,得到冠层植被指数,将作物冠层的SPAD值作为对比进行分析。经过试验建立该仪器测得的冠层植被指数GNDVI(green normalized difference vegetation index,GNDVI)值和冠层实际SPAD值之间的模型,结果表明两者之间具有较高的相关性,决定系数R2=0.8768。表明该仪器适用于尖椒冠层SPAD值的测定。     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

基于颜色和深度信息融合的目标识别方法

传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG, histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法（k-NN）对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。     

苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实

为解决采摘机器人在运动状态下对重叠果实的识别问题,减少采摘过程处理的时间,对重叠果实的快速跟踪识别进行了研究。首先,对采集到的第1幅图像进行分割并去噪,之后通过计算圆内的点到轮廓边缘最小距离的极大值确定圆心的位置,计算圆心到轮廓边缘距离的最小值确定半径,通过圆心与半径截取后续匹配的模板,经试验证明该算法能较准确地找到重叠果实的圆心与半径。然后,确定连续采集的10幅图像的圆心,根据每幅图像圆心的位置对机器人的运动路径进行拟合、预判、综合半径与预判路径确定下一次图像处理的范围。最后,采用快速归一化互相关匹配对重叠果实进行匹配识别。试验证明,经过改进后的算法匹配识别时间与原算法相比,在没有进行预判的情况下匹配识别的时间为0.185 s,经过预判之后,匹配时间为0.133 s,减少了28.1%,采摘机器人的实时性得到了提高,能够满足实际需求。该研究可为苹果等类球形重叠果实的动态识别提供参考。     

水果外观质量在线检测系统的软件实现

鉴于模拟信号摄像头采集技术在有严格时间要求的在线检测方面存在种种弊端,就数字摄像头采集技术进行了初步探讨,以获取满足高速度要求的动态图像。对所获图像进行分割处理,运用多线程技术进行动态交换,解决了序列图像处理结果的动态显示以及数据库文件的实时存储,为水果在线分级的后续自动化控制做了铺垫。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

ZY-3卫星全色与多光谱影像融合方法比较

针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换（hue-saturation-value,颜色空间变换）、Brovey变换（彩色标准化变换）、Gram-Schmidt变换（正交化变换）、PC变换（principal components,主成分变换）、Wavelet变换（小波变换）和Ehlers变换（空间滤波变换）等6种常用融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度,通过两类统计参数：光谱分析和不同地域的纹理特征,对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较,全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明,PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上,纹理特征增强明显,边缘响应指标均高于0.2,分类总体精度分别达78.59%、77.8%;其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据,发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法,适宜应用于ZY-3卫星农业区影像;但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势,可结合实际农业应用及影像中地类信息比例,选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。     

CBERS-02B HR与CCD影像图像融合应用及评价——以陕西省西乡县土地利用分类为例

对CBERS-02B星高分辨率HR图像的应用潜力和精度进行了初步评价.以陕西省南部西乡县作为研究区,对HR图像进行辐射和彩色增强;采用多种算法对HR和CCD图像进行融合处理,从定性和定量两方面对融合前后的图像做了全面的评价;基于融合前后的影像进行了土地利用分类和精度对比评价.结果表明,HR和CCD图像的融合,使两者的优势得以互补,其中比值变换融合法在图像空间细节和光谱特征保留上具有一定的优势.融合后的图像明显提高了土地利用信息的提取精度,在国土资源调查与生态环境监测中具有广阔的应用前景.     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

基于Radarsat-2影像的复杂种植结构下旱地作物识别

为提高基于Radarsat-2旱地作物识别的精度,该文研究了一种复杂种植结构背景下具有共同生长期作物的识别方法。研究区为一个12 km×12 km的样方,位于内蒙古上库力农场额很队,以春小麦、油菜2种共同生长期作物为识别对象,利用Spot-6影像和Radarsat-2影像,在数据预处理的基础上分析研究区内典型地物样本的后向散射系数在不同极化波段上的变化特征,根据该变化特征设计图像增强算法,然后基于图像增强后的影像设定合理的阈值实现作物识别提取。结果表明：该方法准确识别并有效提取了共同生长期作物春小麦和油菜的种植面积,总体精度达到97%,Kappa系数为0.96。该方法简便、快捷、可靠,为春小麦、油菜等旱地共同生长期作物种植面积提取提供重要的科学技术支撑。