基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验

发布时间：2017-08-29 02:08

  本文关键词：基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验

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【摘要】：采用数码相机和CCD数字摄像头为图像监测设备,融合机器视觉技术,集成数字图像处理技术、农业物联网技术、Web远程控制技术、信息传输服务技术和数据库管理技术等构建了远程服务系统平台。通过2年试验对棉花的生长状况进行实时跟踪监测,获取其冠层图像,运用数字图像处理技术对棉花群体冠层图像进行分割,筛选棉花长势监测与氮素营养诊断反应敏感的特征颜色参数覆盖度,构建了覆盖度与棉花地上部总含氮量间的关系模型。研究结果表明,覆盖度与棉花地上部总含氮量间指数函数模型相关性最高,其决定系数为0.978,根均方差为1.479 g/m~2。依据棉花覆盖度与氮素营养诊断的最佳模型,搭建了棉花长势长相监测中心(田间监测)、网络信息服务控制中心(服务器)、图像分析与数据处理中心、决策诊断与评价中心以及用户浏览中心,形成一个大型环式"一网三层五中心"棉花监测管理诊断体系,初步实现对棉花生长信息和氮素营养状况快速准确的监测与诊断。
【作者单位】： 宁夏大学农学院;石河子大学农学院;
【关键词】： 棉花 营养诊断 生长监测 机器视觉 远程服务平台
【基金】：国家自然科学基金项目(31560339) 宁夏大学博士启动基金项目(BQD2014011)
【分类号】：TP391.41;S562
【正文快照】： 引言基于机器视觉的作物生长监测与诊断技术是近地面遥感监测方法之一,其优质清晰的数字图像既能方便地对作物生长发育的季节性变化进行评估[1,2],也能实时高效、快速准确、自动无损地提供作物长势信息和营养状态诊断[2],在信息化精准农业生产中扮演着极其重要的角色[3],还可

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本文编号：750718