智能灌溉系统的建立及在番茄生长中的应用

发布时间：2021-09-29 08:07

　　精准农业是以地理信息、作物长势信息和环境信息三者结合为基础的。地理信息主要是指土壤的各部分信息,包括水分、有机物、盐分和各种营养离子等,其中土壤水分含量在作物的整个生理周期中都发挥着重要的作用。所以,对土壤水分进行实时有效的监测有助于作物的生长,提高肥料的利用率可避免对地下水造成污染；作物的长势信息不仅可以直观的反映出作物在生理周期的某一时段的健康状况,而且可以间接的反映出在此时段的土壤信息和环境信息。因此,对作物的长势信息进行实时无损伤的检测更是实现精准农业的关键之关键；作物所在的环境因素,（空气温度、湿度、二氧化碳浓度、光照）对作物的生长也起着至关重要的作用。由于传统的监测方法只局限于对上述三者因素之中的某一种或者是某两种进行监测,所以获得的信息量相对来说也不够完全,进而不能为作物的精确灌溉提供一套完整的方案,有时还会对作物造成损伤。因此研发出一种精确度高、可靠性好、实时性强的灌溉系统成为当务之急。本论文所做工作如下：1、根据我国农业生产以及实施精细农业的实际需要,在传统灌溉系统的基础上,应用计算机视觉和多传感器,建立了一种智能灌溉系统,旨在及时获取作物的生长信息、土壤的水分信息和... 

【文章来源】：四川农业大学四川省 211工程院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 综述
    1.1 计算机视觉在农业中应用的历史及现状
        1.1.1 农业生物所具有的特点
        1.1.2 计算机视觉的组成及特点
        1.1.3 计算机视觉在农业中的应用
        1.1.4 计算机视觉在农业中应用目前的现状
    1.2 传感器在农业中应用的历史及现状
        1.2.1 传感器的分类、功能及特性
        1.2.2 传感器在农业中的应用
        1.2.3 传感器在农业中的目前应用情况
    1.3 论文的目的及意义
2. 智能灌溉系统的组成及各部分的工作情况
    2.1 智能灌溉系统的硬件组成及系统的工作原理
        2.1.1 系统的硬件组成
        2.1.2 系统的工作原理
    2.2 系统的硬件选择
        2.2.1 多传感器的选择
        2.2.2 单片机的选择
    2.3 计算机视觉部分的工作流程
        2.3.1 原始图像的获取
        2.3.2 原始图像的预处理
        2.3.3 对图像进行二值化处理和颜色空间转化
        2.3.4 图像的分割和特征参数的提取
        2.3.5 基于遗传神经网络进行最终判决
3. 智能灌溉系统在作物上的应用
    3.1 材料、仪器和处理
        3.1.1 植物材料
        3.1.2 主要仪器和设备
        3.1.3 试验处理
    3.2 作物参数
        3.2.1 株高
        3.2.2 株幅
        3.2.3 茎
        3.2.4 叶面积
        3.2.5 叶片倾角
        3.2.6 花序着生位置
        3.2.7 分枝数、花芽数、新叶数
4. 结果与分析
    4.1 水分处理对株高的影响
    4.2 水分处理对株幅的影响
    4.3 水分处理对茎粗的影响
    4.4 水分处理对叶片面积的影响
    4.5 水分处理对叶片倾角的影响
    4.6 水分处理对花序着生位置的影响
    4.7 水分处理对分枝数、花芽数、新叶数的影响
5. 讨论
    5.1 作物各项生长参数的传统监测方法
    5.2 传统的监测系统
    5.3 智能灌溉系统的优势
    5.4 智能系统的不足和发展趋势
6. 结论
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于计算机视觉的鸡蛋表面积估算方法[J]. 段茜,陈普春,邹其徽.  安徽农业大学学报. 2013(02)
[2]基于计算机视觉的海产品抗生素残留检验方法[J]. 徐利军,黄河,庞全.  计算机系统应用. 2013(01)
[3]无线传感器网络在农业信息化中的应用研究[J]. 郑少雄.  数字技术与应用. 2012(11)
[4]基于计算机视觉的鸡蛋裂纹检测方法研究[J]. 欧阳静怡,刘木华.  农机化研究. 2012(03)
[5]基于计算机视觉技术的烟叶成熟度判定方法[J]. 汪强,席磊,任艳娜,马新明.  农业工程学报. 2012(04)
[6]基于计算机视觉的红枣叶片病害严重度估测方法[J]. 白铁成,张任,孟洪兵,王兰.  塔里木大学学报. 2011(04)
[7]基于机器视觉的作物茎秆直径变化测量仪研发[J]. 张云鹤,乔晓军,王成,樊俊芝.  农机化研究. 2011(12)
[8]传统农业向现代农业转变的思考[J]. 蒋会利,魏艳丽.  安徽农学通报(下半月刊). 2011(18)
[9]基于表观热惯量的土壤水分监测[J]. 杨树聪,沈彦俊,郭英,近藤昭彦.  中国生态农业学报. 2011(05)
[10]中子仪测定土壤水分方法的研究进展[J]. 田昌玉,孙文彦,林治安,左余宝,赵秉强.  中国农学通报. 2011(18)



本文编号：3413363