基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算

在拔节期分4次采集了6个施氮水平下的冬小麦冠层图像,同步进行取样并以凯氏定氮法测定叶片含氮量,进而计算叶片氮积累量。利用随机森林算法分割冠层图像之后提取冠层覆盖度、可见光波段(R, G和B)三个分量及其衍生的5个色彩指数。以冠层覆盖度外加色彩指数、色彩分量的两种非线性回归,以及人工神经网络、支持向量回归、随机森林3种机器学习算法建立了冬小麦叶片氮积累量的估算模型。结果表明利用色彩指数的非线性回归模型的估算精度稍低于其他方法,而随机森林算法的拟合精度最高,但存在明显的过拟合现象。其他三种方法,即以冠层覆盖度及色彩分量为输入变量的非线性回归、支持向量回归和人工神经网络方法,均具有较高的拟合精度和泛化性能。     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400～700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR,760～1 000 nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(A_NIR,A_Red,A_Green和A_Blue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。     

基于可见光光谱和BP人工神经网络的冬小麦生物量估算研究

建立基于冬小麦冠层图像分析获取的冠层覆盖度和色彩指数的地上部生物量估算模型,以促进作物冠层图像分析技术和BP神经网络技术在冬小麦长势无损监测中的应用。六个施氮水平的田间试验条件下,在冬小麦拔节期,分四次采集冬小麦冠层图像,同步进行破坏性取样,测定冬小麦地上部生物量;分析了通过图像分析软件(利用微软Visual Basic软件开发)获取的冠层覆盖度和10种色彩指数与冬小麦地上部生物量的相关关系,以逐步回归和BP神经网络方法建立了冬小麦地上部生物量估算模型。结果表明,冬小麦地上部生物量与冠层覆盖度、饱和度和红光亮度值呈显著相关,其中,与冠层覆盖度间的相关性最强,且除亮度外,冠层覆盖度、色彩指数与地上部生物量间呈非线性相关。通过BP神经网络方法构建的模型相对于逐步回归模型,显著提高了冬小麦地上部生物量估算精度,均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)更小,决定系数(R2)更大。     

可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割

针对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病叶片图像中存在光照不均匀和背景复杂的问题,提出了一种基于可见光光谱和支持向量机的温室黄瓜霜霉病图像分割方法。首先,提出了一种基于可见光谱的颜色特征CVCF(combination of three visible color features)及其检测方法,该颜色特征将超红特征(excess red,ExR)、H分量和b*分量三种颜色特征结合,通过设置ExR参数,降低光照条件对ExR的影响,克服了光照不均匀对病斑分割的影响。在CVCF的基础上,结合基于径向基核函数的支持向量机分类器,通过优化分类器参数构建病斑分割模型,获得了温室黄瓜霜霉病图像初始分割结果。在初始分割结果基础上,采用SURF(speeded up robust features)特征及形态学操作,对分割结果进一步优化,消除背景噪声对分割结果的影响,从而获得最终病斑分割结果。为进一步验证方法的有效性,选择了OTSU算法、K均值聚类算法和决策树算法,作对比研究。结果表明,OTSU+H*0.2,K-means+H+b*,DT+H+b*和该研究算法的错分率分别为：19.44%,40.19%,16.27%和7.37%,该算法对温室现场环境下采集的黄瓜霜霉病图像的分割效果明显优于其他对比方法。该方法能够充分克服光照不均匀和复杂背景的影响准确地提取病斑,为病害识别提供了良好的数据来源。     

基于Tetrolet变换的红外与可见光融合

针对目前红外与可见光图像融合速度慢、 融合结果对比度不高且易产生伪影的缺点,提出一种基于Tetrolet变换的改进融合算法。首先,将可见光图像转换到lαβ颜色空间得到三个几乎不相关的彩色通道;然后对其l分量和红外图像分别进行Tetrolet变换,对于低通系数引入邻域能量及其接近度的融合规则。而对Tetrolet系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测并加权融合其观测值;接下来对融合后观测值采用CoSaMP优化算法迭代出融合后的Tetrolet系数,并经Tetrolet重构得到融合后的灰度图像;最后将灰度图像映射到RGB颜色空间获得最终的融合图像。实验证明了本文算法的有效性。     

新植被水分指数的冬小麦冠层水分遥感估算

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分盈亏平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。针对不同形式的归一化差值水分指数(NDWI)存在的饱和性问题,拟引入增强型植被指数EVI对其加以适当改进,通过构建新的植被水分指数NDWI#(即NDWI*EVI)来估算作物水分含量。首先,利用PROSAIL辐射传输模型分析了由不同水分敏感波段(1 240,1 450,1 950和2 500 nm)构建的各种典型NDWIs与相应新植被水分指数NDWI#对植被冠层水分及LAI的饱和响应特征;然后,利用田间实验光谱和水分数据,开展作物水分含量的建模和验证分析。结果表明：将EVI引入后,形成的新水分指数NDWI#能够有效提高冬小麦水分含量估算精度,特别是针对NDWI₁₄₅₀,NDWI₁₉₄₀,NDWI₂₅₀₀这三个指数,改进后的新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,冬小麦作物水分估算精度也得到较为的明显改善。研究表明,将含有可见光波段信息的EVI引入到NDWI中,构建的新指数NDWI#因融合可见光、近红外和短波红外更多波段的光谱信息,对估算冬小麦冠层含水量可能具有更好的优势。     

基于RGB-NIR图像匹配的作物光谱指数特征可视化分析

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630～680 nm)和近红外区(780～1 100 nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并通过不同角度图像的分析,监测作物营养分布与动态。利用可见光和近红外波段双目成像技术获取图像,在讨论可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的匹配算法的基础上,经图像分割与光照影响校正后,针对不同测试角度建立了作物植被指数空间分布图,并对其空间分布特征与影响因素进行了可视化分析。试验利用可见光和近红外双目相机对51株玉米植株,分别在90°,54°和35°视角下同步采集RGB和NIR图像。对RGB和NIR图像分别进行高斯滤波和拉普拉斯算子增强预处理后,选取了SURF,SIFT和ORB共3种图像匹配算法,并首先利用其进行RGB-NIR图像匹配对齐,以匹配时间(Time), 峰值信噪比(PSNR), 信息熵(MI)和结构相似性(SSIM)4个参数作为匹配性能评价指标,分别从时间、准确性、稳定性三个方面综合确定最优匹配方法。其次,研究玉米植株的分割方法包括超绿算法(ExG)和最大类间方差算法(OTSU),分别实现图像中作物和背景的分离,提取分割后的RGB图像R(Red), G(Green), B(Blue)分量和NIR图像分量。基于HSI颜色模型,提取I分量讨论了光照对图像的影响,并利用多灰度级标准板建立了植株光谱反射率校正线性公式。然后,利用R(Red)和NIR图像分量计算图像中每个像素的NDVI值,绘制作物植被指数的空间分布图,从而对比分析了不同拍摄角度下光谱植被指数的分布特征。通过不同角度图像的NDVI分布情况,展示监测作物植株不同位置的叶绿素分布情况。结果显示,RGB-NIR图像匹配时间SIFT(1.865 s)>SURF(1.412 s)>ORB(1.121 s),匹配准确性上SURF≈SIFT>ORB,匹配稳定性上SURF>SIFT>ORB,综合比较选取SURF为最优匹配算法。采用4灰度级标准板对R, G, B, NIR分量校正模型的R2分别为0.78,0.76,0.74,0.77。90°和35°视角分别展现了作物叶和茎的NDVI植被指数分布情况,可为分析和监测作物的营养分布提供技术支持。     

基于不同灌溉条件下冠层光谱与参数的关系反演冬小麦冠层含水量

为监测冬小麦冠层含水量,根据TM5的波段响应函数,将不同灌溉条件下地面实测的冬小麦冠层窄波段光谱数据转化为TM5的宽波段反射率,计算了水分指数(NDWI和WI);同时,利用地面实测数据计算了冠层含水量(FMC和EWTc),并对水分指数和冠层含水量进行回归分析。结果表明,TM5的b7比b5波段在反演冬小麦冠层水分含量方面优势明显,NDWI比WI更具优势;利用最小二乘法建立了NDWI(b4,b7)与冬小麦冠层含水量的最佳拟合方程,反演FMC和EWTc的复相关系数分别为0.576 9和0.695 6;在此基础上,对河北保定部分地区的冬小麦冠层水分含量进行了空间填图,结果显示,研究区内冬小麦冠层水分含量具有西高东低的趋势,冬小麦生长旺盛的孕穗期冠层含水量比乳熟期高。     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息, 基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统, 在田间采集玉米冠层可见光［Blue(B), Green(G), Red(R);400～700 nm］和近红外(Near-infrared: NIR, 760～1 000 nm)图像, 并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后, 进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割, 首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法, 选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割, 进而采用区域标记算法进行精细分割, 分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R, G, B各通道, 从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R, G, B和NIR四个通道的玉米冠层图像, 提取了各通道图像灰度均值(ANIR, ARed, AGreen和ABlue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数, 建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明, 建模R2达0.596 0, 预测R2达0.568 5, 该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量, 可为大田玉米长势监测提供支持。     

大豆冠层多光谱图像提取方法

为解决大豆冠层在近地端的多光谱图像边缘灰度不均,目标与背景之间灰度差别小,难以准确高效地获取大豆冠层目标区域的难题,将多光谱成像处理技术与经典图像分割方法有机融合,提出基于多光谱图像处理技术的大豆冠层提取方法。以东北大豆为对象,通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光五类大豆多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始大豆多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中大豆冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取原大豆多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对大豆冠层识别效果的影响,同时以有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等为监督指标,对大豆冠层多光谱图像识别模型进行效果评价。大豆冠层识别模型中迭代法可以有效分割近红外和可见光大豆冠层图像,有效分割率分别为97.81%和87.99%,对绿光、红光和红边大豆冠层图像分割效果较差,有效分割率低于70%;Otsu法和局部阈值法可以有效分割除红光波段的其余四种多光谱大豆冠层图像,且有效分割率均在82%以上;三种算法对红光大豆冠层图像的有效分割率均低于20%,未达到较好效果。在原始多光谱图像中应用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取大豆冠层图像与标准图像的信息熵平均值波动幅度分别为：0.120 1,0.054 7和0.059 8,其中Otsu法和局部阈值法较小,表明了对于大豆冠层多光谱图像识别中两种算法的有效性。该算法中Otsu法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光等多光谱的大豆冠层图像,二者较为完整地保留了大豆冠层信息,其中Otsu法实时性能较局部阈值法更好。该成果为提取农作物冠层多光谱图像提供理论依据和技术借鉴。     

应用主动作物冠层传感器对马铃薯氮素营养诊断

氮肥的充足供应是马铃薯高产的重要条件,然而氮肥的过量投入会导致资源浪费、环境污染,因此,氮素精准管理势在必行,而实时的氮素营养诊断是实现马铃薯合理氮素养分管理的前提。本研究通过在内蒙古武川县和林西县进行的田间试验,采用主动作物冠层传感器GreenSeeker对马铃薯各生育时期进行实时监测,建立了传感器读数NDVI值与地上部植株氮浓度以及整株吸氮量的关系。研究表明,由于受到土壤背景的影响,苗期NDVI值与马铃薯氮营养指标相关性较差。苗期以后,马铃薯在封垄前NDVI值与植株吸氮量呈显著的指数关系(R2=0.665),封垄后NDVI值与地上部植株氮浓度呈显著的线性关系(R2=0.699),且不受地域以及生育时期的影响。结果表明,主动作物冠层传感器GreenSeeker能够用于马铃薯氮素营养诊断,该结果为进一步建立应用主动作物冠层传感器的氮肥管理提供了理论依据。     

Fractal dimensions in perceptual color space: a comparison study using Jackson Pollock's art

The fractal dimensions of color-specific paint patterns in various Jackson Pollock paintings are calculated using a filtering process that models perceptual response to color differences (L*a*b* color space). The advantage of the L*a*b* space filtering method over traditional red-green-blue (RGB) spaces is that the former is a perceptually uniform (metric) space, leading to a more consistent definition of "perceptually different" colors. It is determined that the RGB filtering method underestimates the perceived fractal dimension of lighter-colored patterns but not of darker ones, if the same selection criteria is applied to each. Implications of the findings to Fechner's "principle of the aesthetic middle" and Berlyne's work on perception of complexity are discussed.     

LCD液晶显示器的颜色特性研究

定量描述了液晶显示器的颜色特性以及对显示彩色图像的影响。在实验测量的基础上,得到了LCD液晶显示器的颜色特性数据。以3D LUT方法建立了设备颜色空间RGB与标准颜色空间L a b 之间的近似转换模型。通过分析比较它们的色域边界特性,了解了与CRT显示器颜色色域的差异以及影响显示彩色图像时颜色失真的特点。     

镉在不同质地水稻土剖面中的分布特征及与作物吸收的关系

通过野外定点采集土壤和作物植株、籽粒样品, 利用石墨炉(novAA400)原子吸收法, 研究了成都平原稻麦轮作下水稻土剖面中镉的分布特征及其与水稻、小麦吸收镉的相关性。结果表明,土壤剖面中的镉主要集中在0～15 cm的耕层土壤,总体表现为“向根层富集”的特征,土壤全镉和有效态镉均随土层深度的增加而逐渐降低,30～45 cm土层的全镉和有效态镉含量平均值分别为表层的47.60%和39.49%。不同质地土壤中的镉向下迁移量大小顺序为砂壤>重壤>中壤,以15～30 cm土层的迁移量差异最大。土壤pH与0～15 cm土层的有效态镉含量间相关性不显著(r=-0.46),与15～30 cm和30～45 cm土层有效态镉含量间呈显著的负相关(r=-0.78*～-0.86**)。水稻、小麦秸秆和籽粒镉含量与0～15 cm和30～45 cm土层的全镉含量间相关性不大(r=-0.092～-0.383, 0.174～0.424),但与0～15 cm和15～30 cm土层的有效态镉含量呈显著正相关(r=0.766*～0.953**),与30～45 cm土层的有效态镉含量相关性不显著(r=0.526～0.584)。因此,土壤有效态镉含量比全镉含量更适合作为农作物产品安全的土壤镉污染评价指标。     

Automatic method of fruit object extraction under complex agricultural background for vision system of fruit picking robot

Fruit picking robot is required for agricultural automation for fruit harvest, and vision system is the important and crucial composition of a robot system. An automatic extraction method of fruit object under complex agricultural background for vision system in fruit picking robot is presented in this study. The method is based on an improving Otsu threshold algorithm using a new feature in OHTA color space. Color features are extracted in OHTA color space and then used as an input for the Otsu threshold algorithm which calculates the segmentation threshold value automatically. Four kinds of fruit images are selected to validate the automatic extraction method. The fruit objects are automatically extracted with this method and the outputs are presented in binary images. Numerous of experiments show that the automatic extraction method can extract mature fruit from complex agricultural background and the extraction accuracy is more than 95%. The results indicate an effective fruit object extraction method for vision system of fruit picking robot.