区间优化提高牧草粗蛋白含量遥感估算精度

牧草粗蛋白含量的估算对于草地营养状况监测以及草地资源可持续利用和管理具有重要意义。针对当前地面遥感与航天遥感的限制,尝试基于航空飞艇高光谱遥感进行牧草粗蛋白含量估算研究,以便更好满足智慧畜牧业的应用需求。针对现有植被生化含量反演不确定性的问题,基于区间划分与判别分析的思想,提出了一种结合等宽区间划分法、逐步判别分析与Fisher判别法相结合的多步骤牧草粗蛋白含量估算模型,以青海省海晏县金银滩草原为研究区进行方案可行性研究。结果表明,提出的模型能够较好的实现牧草粗蛋白含量的精准估算,设定的3种不同划分区间(3区间,5区间和7区间)所对应的全样本检验精度和交叉检验精度分别达到了95%、90%,95%、80%和85%、65%。与传统的逐步线性回归方法相比,估算精度有了明显提高(总体检验精度提高18.7%~70%,交叉检验精度提高20%~62.5%)。3种不同区间模型(3区间,5区间和7区间)所对应的特征波段依次为870、815、802、737、391 nm;988、391、398、405、548 nm;870、815、946、888、839 nm。此外,模型的估算精度与划分区间数量成反比关系,在实际中可以根据不同的应用需求来调节划分区间数量。综上,该文利用航空飞艇高光谱数据实现了牧草粗蛋白含量的精准反演估算,对后期牧场营养状况实时监测以及草地资源可持续利用和管理具有重要的指导意义。     

农作物图像特征提取技术及其在病害诊断中的应用

农作物生殖生长时期的生理生态性状,可通过其冠层图像表现型特征呈现出来,为解决农作物冠层图像特征难以提取的问题,以北方寒地大豆为研究对象,将数字图像处理技术与多维特征选取机制相结合,研究了农作物冠层图像特征提取技术,并应用在大豆叶部病害诊断中。首先计算农作物冠层器官形状和颜色多维特征指标,然后利用主成分分析技术筛选有效特征参数,最后完成农作物病斑害图像特征提取及诊断方法。其仿真实验中病害种类诊断准确率为97.5%。该方法实现了农作物冠层图像特征提取及信息处理过程,为大田农作物全面系统地开展生长过程监测及病害防治提供重要理论支持。     

偏振光谱在枣叶无损检测中的应用

红枣通过光谱无损检测技术可以快速预测红枣水分、糖分等参量,而将偏振光谱技术应用于红枣叶片的无损检测可以快速对枣叶的水分、叶绿素进行预测,进而预测枣树的生长状态.利用近红外偏振光谱技术对南疆红枣叶片含水量和叶绿素含量进行无损检测,分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣叶片校正模...     

快速图像去雾算法在无人机果园巡检系统中的应用

无人机果园巡检是提高果园管理效率、降低人力成本的有效手段。随着无人机技术的发展,使用无人机进行果园巡检是一大趋势。针对室外雾霾天气对无人机果园巡检图像质量的影响,本文基于无人机果园巡检图像的特征,提出一种将无人机拍摄的雾天图像中天空或亮度较强区域与其他区域分割的图像去雾算法。该算法首先将图像中的天空与非天空区域进行区分,分别处理以减少传统暗通道先验去雾算法在天空区域的失真,然后通过提取图像背景区域的特征并进行算法优化,最终达到快速去雾的效果,以满足实时性要求。     

基于数码图像的甜菜氮素近地遥感监测模型

为定量研究利用数码图像进行甜菜冠层叶片氮含量(Leaf nitrogen content,LNC)时空变化监测的适宜性及准确性,以2014年内蒙古赤峰市松山区太平地镇田间试验为基础,在甜菜各生长阶段采集甜菜冠层数码图像,利用数字图像处理技术对图像进行分割并提取红光值(R)、绿光值(G)和蓝光值(B)。分析R/B、G/B等9个颜色参数与不同生育期冠层LNC的相关性,并研究冠层LNC随施氮量的变化规律,探寻适宜于甜菜氮素营养监测的关键生育时期及最佳颜色参数。分别利用支持向量机(Support vector machine,SVM)和BP人工神经网络(BackPropagation artificial neural network,BP-ANN)建立甜菜冠层LNC预测模型。研究结果表明,BP-ANN预测模型具有较高且较稳定的预测精度,其验证集的决定系数R~2和均方根误差RMSE分别为0.74和2.35,与SVM模型相比,BP-ANN模型的决定系数R~2提高了12.12%,均方根误差RMSE降低了8.09%。     

基于磁导引的履带式小车作物图像自动采集系统设计与试验

为实现自动高效获取农作物的生长图像,设计了1种适用于旱田作物的高通量履带式小车图像采集系统。系统采用磁导引传感器和磁条实现小车在田间按路径自动行走;采用履带式小车底盘结构以保证系统在田间复杂环境下能稳定运行;在小车支架两侧分别安装俯视和侧视相机,可同时采集2个作物行的俯视图和侧视图,以提高工作效率;运用无线通信技术远程监控小车运行情况;系统顶端安装太阳能电池板,为小车在运行时补充电能。以盆栽玉米植株为研究对象,用该系统采集了玉米幼苗期到抽穗期的植株图像,结果表明,该系统运行稳定可靠,在旱田以0.1m/s速度作直线行驶时,绝对误差小于2cm,最小转弯半径为0.5m,连续采集模式下单个相机采集效率为30张/min,能满足实际需求。     

基于改进Bayes抠图算法的麦穗小穗自动计数方法

小麦产量评估需人工获取田间单位面积的麦穗数和麦穗小穗数,往往耗时耗力。为了实现高效、自动地麦穗小穗计数,提出一种基于改进Bayes抠图算法的麦穗小穗自动计数方法。该方法首先利用改进Bayes抠图算法对获取地自然生长条件下的麦穗图像进行抠图,将麦穗从自然背景中分割出来。然后对该图像进行平滑滤波和二值化,运用迭代极限腐蚀运算对二值化图像进行腐蚀处理,去除麦穗图像中的麦芒,分离出麦穗上每个单独的麦穗小穗。再运用面积滤波滤除掉面积过小的区域,对剩余区域的黑洞进行填充,由此每个单独的麦穗小穗形成一个单独的连通区域,最后对连通区域进行标记和计数,完成麦穗小穗的自动计数。使用4个小麦品种的麦穗图像对麦穗上的小穗进行计数验证,结果表明,该方法在识别4个品种田间麦穗单幅图像中小穗数量的平均计数精度达到94.53%,平均相对误差为5.47%,对比已有麦穗小穗自动计数方法,计数精度显著提高,这对于小麦在线产量预估具有重要意义。     

基于高光谱图像技术的配合饲料主要营养成分的检测方法

收集403个配合饲料样本,利用高光谱成像仪对样本进行图像采集,获取配合饲料样本的可见/近红外光谱信息。采用光谱杠杆值和学生残差法剔除异常样本,利用CG法、SPXY法和K-S法按3∶1的比例进行样本集划分,采用均值中心化、标准化、一阶导数、二阶导数、正交信号校正、多元散射校正和标准正态变量变换、去趋势变换,以及其组合方法对光谱进行预处理;采用相关系数法获取特征波段,建立基于高光谱图像技术的配合饲料中粗蛋白、粗灰分、水分、总磷、钙含量的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型。通过验证,粗蛋白验证集决定系数R~2V为0.777 8,均方根误差RMSEP为2.6155%,相对分析误差RPDV为2.114 3;粗灰分验证集R~2V为0.775 8,RMSEP为1.0611%,RPDV为2.120 4;水分验证集R~2V为0.631 4,RMSEP为1.6003%,RPDV为1.937 1,总磷验证集R~2V、RMSEP、RPDV分别为0.467 2、0.1916%、1.357 0;钙验证集R~2V仅为0.440 6,RMSEP为0.1755%,RPDV,为1.310 5。结果表明,所建立的粗蛋白、粗灰分最优定量分析模型预测性能较好,水分最优定量分析模型预测精度不够理想,总磷和钙定量分析模型的预测性能很差。     

基于区位熵理论的城市旅游化测度方法及其应用

基于区位熵理论,利用旅游收入和GDP等常见指标构建出新型的城市旅游化测度方法,并以广西为例进行了实证研究。研究发现:根据旅游化水平差异,广西城市可划分为典型、一般、准、非旅游城市4类,根据系统层区位熵协同关系划分为人次引领型、依存度引领型、均衡发展型。从2010—2015年时空序列变化看,旅游收入、依存度、综合区位熵变化明显,但旅游人次区位熵变化不大。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。