基于机器视觉的稻茬麦单茎穗高通量表型分析

发布时间：2021-07-10 22:59

　　【目的】高通量表型技术不仅是现代育种领域的重要手段,也是解析田间作物生理生态行为的工具,但不同类别高通量表型技术的基础架构特征仍不清楚,因此需要针对机器视觉高通量表型技术进行专门探讨。【方法】本文用机器视觉技术检测计算稻茬麦茎穗一体的表型指标。使用宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种,进行小区化对比试验,使用等孔距栅条精播板进行单粒精播,准确控制条播小麦的群体条件。于稻茬麦成熟期进行茎穗一体图像获取,对图像进行灰度增强、直方图均值化、S分量提取、Otsu阈值分割、茎穗分离和茎穗形态参数提取等操作。提取的稻茬麦地上部单茎穗各器官的形态参数包括茎秆长、茎秆平均宽度、茎秆投影面积、茎秆周长、麦穗长、麦穗平均宽度、麦穗投影面积和麦穗周长。同时,使用传统方法获取小麦单叶片质量、单茎秆质量、单穗质量和单穗籽粒产量等农艺性状指标。分别构建线性模型、二次模型、指数模型及拓展模型进行多维指标拟合,包括小麦单茎穗生物量与单穗籽粒产量关系、单茎穗的麦穗形态参数与单穗籽粒产量关系等拟合分析。在单茎穗层面对小麦茎穗的表型指标与单穗籽粒产量之间的关系进行相关分析和回归分析,进而基于机器视觉在小麦茎穗一... 

【文章来源】：中国农业科学. 2020,53(01)北大核心CSCD

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

人工模拟免耕机条播播种示例

鉴于RGB图像相对较低的背景饱和度，将图像RGB三颜色分量转换为HSV三维颜色分量（图3）。发现S分量直方图中茎穗图像饱和度和背景饱和度二者的分界比较明显。进而使用Otsu阈值分割法[38]，获得单茎穗与背景的分离阈值。结合膨胀腐蚀和背景噪音消除，获取新的二值图像。图3 图像HSV分量直方图

图2 数字图像预处理统计图像中连通区域的数量。对图像采用8连通区域寻找，进行各连通区域的单独调取获得单个茎穗图像。对图像进行逐行检测，根据麦穗和茎秆之间的宽度差进行茎穗分离。图4中3条水平线表示茎穗分离效果。分别对麦穗部分和茎秆部分进行形态参数提取。提取方法为（1）茎秆投影面积：茎秆部分的各行像素点累加求和；（2）茎秆周长：茎秆部分外围轮廓总长度；（3）茎秆长度：茎秆部分各行中心位置距离累加；（4）茎秆平均宽度：茎秆部分像素和与该部分所占行数比值。麦穗数字图像的各形态参数提取方法同茎秆。

【参考文献】：
期刊论文
[1]种植密度对不同小麦品种茎秆形态特征、化学成分及抗倒性能的影响[J]. 邵庆勤,周琴,王笑,蔡剑,黄梅,戴廷波,姜东.  南京农业大学学报. 2018(05)
[2]植物表型组学:发展、现状与挑战[J]. 周济,Francois Tardieu,Tony Pridmore,John Doonan,Daniel Reynolds,Neil Hall,Simon Griffiths,程涛,朱艳,王秀娥,姜东,丁艳锋.  南京农业大学学报. 2018(04)
[3]基于小麦穗部小穗图像分割的籽粒计数方法[J]. 杜世伟,李毅念,姚敏,李玲,丁启朔,何瑞银.  南京农业大学学报. 2018(04)
[4]基于线性回归的玉米生物量预测模型及验证[J]. 仇瑞承,苗艳龙,张漫,李寒,孙红.  农业工程学报. 2018(10)
[5]密度与肥料运筹对迟播小麦产量和茎秆抗倒能力的影响[J]. 张明伟,马泉,丁锦峰,李春燕,朱新开,封超年,郭文善.  麦类作物学报. 2018(05)
[6]稻茬小麦中高产水平下产量及其构成因素分析[J]. 周延辉,朱新开,郭文善,封超年.  麦类作物学报. 2018(03)
[7]基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测[J]. 牛庆林,冯海宽,杨贵军,李长春,杨浩,徐波,赵衍鑫.  农业工程学报. 2018(05)
[8]基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演[J]. 任建强,吴尚蓉,刘斌,陈仲新,刘杏认,李贺.  农业机械学报. 2018(04)
[9]小麦分蘖形态学特征X射线-CT无损检测[J]. 吴迪,杨万能,牛智有,黄成龙.  农业工程学报. 2017(14)
[10]基于Multi-Agent的智能植物系统的构建与应用研究[J]. 吴升,郭新宇,苗腾,肖伯祥,温维亮,赵春江.  中国农业科技导报. 2017(05)

博士论文
[1]单株水稻绿叶面积无损测量方法研究[D]. 蒋霓.华中科技大学 2014

硕士论文
[1]稻茬麦免耕种植技术模式及其效应研究[D]. 芮超杰.南京农业大学 2016



本文编号：3276808