【摘要】：在農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展進(jìn)步中,人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注農(nóng)作物的品質(zhì),因此有效的捕捉到作物每時(shí)每刻的生長(zhǎng)狀態(tài),是保證作物健康生長(zhǎng)過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。同時(shí)將其他領(lǐng)域的先進(jìn)科技引進(jìn)到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中,對(duì)糧食增產(chǎn)增收有著重大意義。玉米是我國(guó)主要的糧食作物之一,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地域分散,信息采集工作量大,傳統(tǒng)的測(cè)量方法需要工作人員到田間進(jìn)行測(cè)量,該方法速度慢且效率較低。因此,實(shí)現(xiàn)玉米株高和莖粗的自動(dòng)測(cè)量,不僅能夠減少工作人員的勞動(dòng),還能夠減少設(shè)備成本使效率得到明顯的提升。鑒于此,針對(duì)現(xiàn)有的影像測(cè)量方法的不足,本文提出了一種基于幾何像素的玉米植株株高和莖粗的測(cè)量方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米高度和莖粗實(shí)時(shí)、無(wú)損的測(cè)量,為玉米長(zhǎng)勢(shì)信息遠(yuǎn)程獲取提出一種簡(jiǎn)便快捷的測(cè)量方法。本文主要進(jìn)行了以下研究:(1)本文首先搭建了玉米植株影像測(cè)量系統(tǒng),本系統(tǒng)整體的體系結(jié)構(gòu)分為四層,分別是圖像采集層、圖像傳輸層、圖像存儲(chǔ)層與圖像測(cè)量層,并詳細(xì)介紹了各層功能的實(shí)現(xiàn)方法及主要工作原理,為接下來(lái)研究玉米植株的株高和莖粗測(cè)量方法提供了基礎(chǔ)平臺(tái)。(2)針對(duì)玉米株高測(cè)量,本文采用了幾何像素的方法,分別進(jìn)行了室內(nèi)的模擬試驗(yàn)與田間真實(shí)玉米株高測(cè)量試驗(yàn),通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果得出,室內(nèi)模擬玉米株高測(cè)量值平均誤差為0.63%,田間的玉米株高測(cè)量值平均誤差為1.52%,驗(yàn)證了該測(cè)量方法的準(zhǔn)確性。(3)玉米植株莖粗測(cè)量方法研究。采用幾何像素方法分別進(jìn)行了莖粗室內(nèi)的模擬試驗(yàn)與田間真實(shí)莖粗測(cè)量試驗(yàn),通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果得出,室內(nèi)模擬玉米莖粗測(cè)量值平均誤差為2.04%,田間的玉米莖粗測(cè)量值平均誤差為3.11%。該方法簡(jiǎn)便且精度高,適合于玉米生長(zhǎng)參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量。(4)對(duì)試驗(yàn)測(cè)量的誤差的來(lái)源進(jìn)行分析,透視誤差和物平面與像平面不平行造成的誤差影響了測(cè)量的精度。對(duì)兩種誤差來(lái)源提出了修正的方法,提高了測(cè)量的精度。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-1 體系結(jié)構(gòu)圖Figure 2-1 The system structure diagram量系統(tǒng)先通過(guò) CMOS 攝像機(jī)對(duì)玉米植株圖像進(jìn)行采集，再對(duì)圖像現(xiàn)對(duì)單株玉米植株的邊緣提取。通過(guò)物體的邊緣圖像，計(jì)算出圖
【學(xué)位授予單位】：黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S513

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2671882