【摘要】：植物缺水判別推動(dòng)了自動(dòng)灌溉系統(tǒng)的智能化發(fā)展。本研究應(yīng)用圖像分割算法和模式識(shí)別算法相結(jié)合的方法,分析闊葉苗是否缺水。本文以白蠟樹、柳樹、銀杏和楊樹為研究對(duì)象,利用圖像分割算法分割出單個(gè)葉片,提取闊葉苗葉片圖像的顏色特征值、形態(tài)特征值、紋理特征值,結(jié)合土壤濕度特征量,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM分類算法訓(xùn)練分類模型,建立植物缺水判別系統(tǒng)。本文分別對(duì)分割算法和分類識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比,最終通過Mean-shift分割算法和徑向基核函數(shù)SVM分類器建立缺水判別系統(tǒng),判別率可達(dá)到90.73%。論文的主要工作流程如下:(1)白蠟樹、柳樹、楊樹和銀杏四種闊葉苗的培育以及環(huán)境數(shù)據(jù)庫的建立。對(duì)每種樹苗分組實(shí)驗(yàn),每天采集正常生長狀狀態(tài)和缺水樣本,在樣本培育的同時(shí)獲取光照、溫度、土壤濕度數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。(2)圖像分割算法的研究。用單反相機(jī)采集葉肉、紋路完整的葉片圖像,選擇算法對(duì)圖片進(jìn)行灰度處理、平滑去噪、邊緣檢測(cè),通過算法的對(duì)比,選擇最適合本課題的分割算法。(3)葉片特征提取和特征選擇。本文通過提取闊葉苗葉片的幾個(gè)最有效特征參數(shù),采用識(shí)別分類器來對(duì)植物進(jìn)行缺水判別。選用的特征參數(shù)有顏色特征中的均值、方差;紋理特征中的紋理能量、對(duì)比度、相關(guān)性、紋理熵;形狀特征中的矩形度、伸長度、圓形度、致密度。通過數(shù)據(jù)方差計(jì)算,選擇提取了其中6個(gè)最有參考價(jià)值的特征,結(jié)合土壤濕度特征,形成7維特征向量。(4)研究并提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM方法建立葉片缺水判別系統(tǒng)。輸入7維特征向量構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型和SVM二分類模型。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的識(shí)別率、訓(xùn)練時(shí)效的對(duì)比,選擇最優(yōu)分類器。
【圖文】：

通過圖像處理模塊，特征提取模塊，分類識(shí)別模塊，最后識(shí)別葉片是否缺水，，硬件系統(tǒng)如圖2-1 所示。圖 2-1 硬件系統(tǒng)Fig.2-1 hardware system2.2 闊葉苗培育盆栽試驗(yàn)：采用 40cm 口徑塑料盆做盆栽，土質(zhì)為地表 0-30cm 壤土，每盆裝土 10kg。土壤初始含水量為 75-80%。

種：白蠟樹、美國竹柳、速生楊、銀杏，對(duì)美國竹柳大葉白蠟樹，對(duì)速生楊選育 107 楊，銀杏選育直干銀。正常生長，待長出大量葉片后對(duì)樹苗進(jìn)行缺水處理，17：00 四個(gè)時(shí)刻采集葉片圖像并記錄環(huán)境數(shù)據(jù)，試土壤含水量。其中 a 組保持正常澆水，土壤濕度控制，c 組缺水至完全枯萎。土壤濕度的測(cè)量，使用的是 YL-69 土壤濕度傳感器傳感器的精度到小數(shù)點(diǎn)后一位，如 61.2%。測(cè)量過程器長度較短，YL-69 只能測(cè)量表層土壤濕度，本文通過同的位置濕度不同，本文通過測(cè)量根部附近多個(gè)位置
【學(xué)位授予單位】：南京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S718.4;TP391.41

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本文編號(hào)：2613103