【摘要】：作物冠層特征常被用在評價其生長態(tài)勢、表型分析等方面,作物冠層信息的提取對后期評估產量及品質也具有重要價值。本文以無人機航拍采集的甘蔗冠層圖像為研究對象,利用數字圖像處理技術,實現了甘蔗冠層覆蓋度的準確提取與分析,同時創(chuàng)新性地提出了一種基于冠層株心檢測的蔗株計數方法。本文的具體研究內容如下:1.綠色作物冠層覆蓋度的提取與分析。利用作物冠層與背景的顏色差異,分析了HSV、RGB和Lab三種顏色空間常用分割方法的實驗結果,發(fā)現基于Lab空間ab分量的K-means聚類方法,相較于H分量過濾法和基于超紅因子的Otsu分割法,能更準確地提取出完整的作物冠層且能保持作物形態(tài)。且在冠層覆蓋度檢測方面,基于ab分量的K-means聚類分割及去噪處理后的甘蔗冠層覆蓋度平均相對誤差最低,為4.29%。另外還對同一地塊同一拍攝高度獲取的伸長期的甘蔗冠層圖像,分析了冠層覆蓋度與株數的相關性,得出決定系數R2為0.7767。2.甘蔗冠層蔗株株心檢測及計數方法研究。利用低空圖像中冠層蔗葉中間的白經與綠色葉肉顏色區(qū)分明顯的這一特點,創(chuàng)新性地通過提取葉片白經來簡化葉片形態(tài),再通過聚類分析識別葉片端點密集區(qū)來定位株心,并實現蔗株計數。經實驗分析,基于株心檢測的甘蔗計數方法對于白經清晰且蔗葉圍繞株心向四周散開的冠層圖像中的株心識別效果最好,平均識別率為86.3%。3.甘蔗冠層圖像處理軟件界面設計�；贛ATLAB的GUI設計功能實現了甘蔗冠層覆蓋度提取和冠層株心檢測的可視化界面設計,簡述了各個界面的操作步驟以及原理,更直觀地顯示了處理效果。
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;S566.1
【圖文】：

邐４．８邐１４．７邐４．７邐Ｌ．９邋年份逡逑２０１２邐２０１３邐２０１４邐２０１５邐２０１６逡逑圖１－２．２０１２－２０１６年中國進口食糖數據逡逑Ｆｉｇ．邋１－２邋Ｃｈｉｎａ＇ｓ邋Ｉｍｐｏｒｔ邋Ｓｕｇａｒ邋Ｄａｔａ邋ｆｏｒ邋２０１２－２０１６逡逑６０００邋－邋／邋？＜＾４７０逡逑二＝價逡逑５邋

邋＾逡逑年份逡逑圖１－３．近年廣西甘蔗收購價格趨勢圖逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ｔｒｅｎｄｓ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ｐｕｒｃｈａｓｅ邋ｐｒｉｃｅ邋ｏｆ邋ｓｕｇａｒｃａｎｅ邋ｉｎ邋Ｇｕａｎｇｘｉ邋ｉｎ邋ｒｅｃｅｎｔ邋ｙｅａｒｓ逡逑２逡逑

ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｃａｎｏｐｙ邋ｌｅａｆ邋ａｎｄ邋ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ邋ｐａｒｔ邋（ｂ）邋Ｏｒｉｇｉｎａｌ邋ｉｍａｇｅ邋（ｃ）邋Ｈ邋ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ邋ｇｒａｙｓｃａｌｅ逡逑ｉｍａｇｅ邋（ｄ）邋Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ邋ｂｉｎａｒｙ邋ｉｍａｇｅ逡逑圖２－ｌ（ｄ）顯示了采用Ｈ分量分割后的二值圖，該方法較好地將綠色作物冠層逡逑從復雜背景環(huán)境中分離出來，但二值圖中包含了少量背景雜質，部分葉片上存在逡逑一些孔洞，分析圖片中造成孔洞的原因主要有三點：一是葉片上粘有泥土灰塵等逡逑雜質，二是蔗葉上的白經導致的，三是因為對圖片的Ｈ通道進行采樣的次數有逡逑限，導致作物冠層的Ｈ值范圍獲取不全。后續(xù)可以進行雜質剔除和孔洞填充操逡逑作來彌補Ｈ分量分割法的不足。逡逑２．２．２基于ＲＧＢ空間顏色因子的閾值分割法逡逑ＲＧＢ顏色模式是工業(yè)界的一種顏色標準，是一種色彩疊加模型。模型的名逡逑稱來源于三種加色原色的首字母，Ｒ代表紅色通道，Ｇ代表綠色通道，Ｂ代表藍逡逑色通道，三個通道都有２５６個亮度水平級，且三通道的取值范圍均為［０，２５５］，逡逑因此三種色彩疊加就可以再現各種顏色。對于田間綠色作物冠層圖像

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本文編號：2760780