基于无人机玉米出苗率估算与光谱特性的氮素诊断

发布时间：2020-12-04 03:10

　　基于无人机遥感作物长势监测与光谱特性的营养诊断技术研究,是现代农业生产实现过程化管理与数字化决策的重要手段,也是近年来智慧农业研究的热点。本研究针对宁夏滴灌玉米生长发育进程中存在的数字化信息获取手段单一、信息采集基础设施薄弱、田间动态管理不精准等问题进行研究与探讨。采用无人机获取玉米苗期田间数字图像信息,运用数字图像处理技术提取玉米出苗状况,建立基于无人机遥感的玉米出苗率预测模型;采用高光谱成像系统获取玉米各生育时期功能叶片的光谱信息,同步测定玉米功能叶片的含氮量,通过机器学习等算法建立玉米氮素营养的高光谱反演模型,为玉米高产和氮素状况准确评估提供技术支持,对优化玉米滴灌水肥一体化精准种植技术有着极其重要的意义。具体研究内容如下:（1）无人机搭载数码相机对玉米出苗率的估测。通过获取玉米苗期高清图像,运用MATLAB中ORB算法与距离加权融合算法合成无人机图像,通过二值化、腐蚀膨胀等深度优化处理技术得出玉米苗期图像轮廓,然后运用MATLAB八位连通域和ARCMAP 10.3计算方法自动规划路线并计算出玉米的出苗数量。同时,结合田间人工调查数据,采用线性回归分析方法,建立了人工计数和无人机... 

【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１试验地点位置图??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｅｓｔ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｍａｐ??

续航时间１８－２０?ｍｉｎ，镜头ｆ／２．８?（２０ｍｍ等效焦距），重量（含电池）２９３５?ｇ，最大飞??行高度为５００ｍ，搭载数码相机型号为Ｘ３，传感器为ＳＯＮＹＥＸＭＯＲ?１／２．３＂，有效像素为１２４０??万，最大升降速度为５ｍ／ｓ，如图２－３所示。??图２＿?３无人机采集系统??Ｆｉｇ．?２－３?ＵＡＶ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??－７－??

??图２?－?２田间试验小区分布图??Ｆｉｇ．?２－２?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇ?ｍａｐ?ｏｆ?ｐｌｏｔｓ?ｉｎ?ｆｉｅｌｄ?ｔｅｓｔ??２．３测试项目与方法??试验过程中主要仪器：大疆无人机悟１系列、ＨｙｐｅｒｓｐｅｃＶＮＩＲＮ高光谱成像系统、凯氏??定氮仪ＫＤＹ－９８２０型。仪器的参数以及原理与使用方法如下介绍。??２．３．１玉米苗期图像数据采集系统??本试验选取专业级无人机（深圳市大疆创新科技有限公司的Ｉｎｓｐｉｒｅｌ），轴距５５９?－?５８１??ｍｍ，续航时间１８－２０?ｍｉｎ，镜头ｆ／２．８?（２０ｍｍ等效焦距），重量（含电池）２９３５?ｇ，最大飞??行高度为５００ｍ，搭载数码相机型号为Ｘ３，传感器为ＳＯＮＹＥＸＭＯＲ?１／２．３＂，有效像素为１２４０??万，最大升降速度为５ｍ／ｓ，如图２－３所示。??图２＿?３无人机采集系统??Ｆｉｇ．?２－３?ＵＡＶ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｓｙｓｔｅｍ??－７－??


本文编号：2896924