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基于无人机图像的麦穗识别技术研究

李鹏  
【摘要】:小麦是我国最重要的粮食作物之一,保持小麦的高产对于保证社会的稳定,提高广大中国人民的生活水准,促进国内经济发展,有重要意义。采用信息化手段快速、准确地评估小麦的产量是农业信息化发展趋势之一。利用图像处理技术对无人机采集的大田遥感图像进行麦穗识别与自动计数,可以节约大量的时间、人力、物力,还可以弥补人工检测的主观性、经验性、不可持续性、不科学性等缺陷。本研究采用大疆-悟2无人机搭配RGB可见光摄像头,在河南省温县平安种业实验大田采集无人机小麦遥感图像。研究选取了多幅不同对比度的图片进行研究,完成了无人机图像的面积估算,麦穗识别与自动计数,准确性评估。本文在不同的颜色空间下,通过对比各个颜色通道的灰度图像与直方图,选取出分割效果较好的RGB-灰度图、Lab-L、HSV-V颜色空间。采用多阈值分割算法实现小麦麦穗与土地、麦叶的准确分割。同时结合小麦麦穗的形态学特征对其进行开运算处理,更为精准地提取目标麦穗。为验证本文算法分割准确度,对实验所选的图片进行人工标记与计数,与机器识别计数相验证。实验数据表明,多阈值分割方法对小麦麦穗的分割效果是可行的,平均准确度达到96.55%,该实验结果满足生产实践要求,本研究为小麦产量的估测提供技术支持。


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