（植物营养学专业论文）基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究.pdf

本研究受国家高技术研究发展计划( 8 6 3 计划) ，数字 农业技术专项科研基金资助( 2 0 0 6 a a l 0 a 3 0 2 ) t h i ss t u d yw a ss u p p o r t e db yn a t i o n a lh i g ht e c h n o l o g yr e s e a r c ha n d d e v e l o p m e n tp r o g r a m ( 8 6 3p r o g r a m ) ，t h es p e c i a lr e s e a r c hf u n do f d i g i t a la g r i c u l t u r a lt e c h n o l o g y ( 2 0 0 6 a a l 0 a 3 0 2 ) 华中农业大学学位论文独创性声明及使用授权书 学位论文 奄 如需保密，解密时间 是否保密 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华中农业大学或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料，指导教师对此进行了审定与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明，并表示了谢意 研究生签名：易笏身时间：杪，护年月7 日 l 。 学位论文使用授权书 本人完全了解华中农业大学关于保存，使用学位论文的规定，即学生必须按 照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存提交论文的印刷版 和电子版，并提供目录检索和阅览服务，可以采用影印，缩印或扫描等复制手段 保存，汇编学位论文。本人同意华中农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表， 传播学位论文的全部或部分内容，并授权中国科学技术信息研究所和北京万方数 据股份有限公司将本人学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并进行信 息服务( 包括但不限于汇编，复制，发行，信息网络传播等) ，同时本人保留在 其他媒体发表论文的权力。 注：保密学位论文( 即涉及技术秘密，商业秘密或申请专利等潜在需要提交保 密的论文) 在解密后适用于本授权书 糊姗始弓多彳锄够刎。 i 签名e l 期：- y o , , 年6 月7 日 签名日期：砂以。年6 月7 日 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 目录 摘要i i i a b s t r a c t v 1 前言1 1 1 研究背景和意义1 1 2 基于数字图像的作物长势监测国内外研究现状“3 1 2 1 植物外部生长参数的测量”3 1 2 1 1 株高与生长率监测3 1 2 1 2 叶面积测量4 1 2 1 3 生物量监测5 1 2 2 植物营养胁迫诊断6 1 2 3 杂草识别及病虫害监测”7 1 3 研究目标、内容及技术路线8 2 材料与方法1 l 2 1 试验设计”l1 2 2 冬小麦、夏玉米长势实时图像获取方法1 3 2 2 1 现场监控服务器1 3 2 2 1 1 视频模块1 3 2 2 1 2 传感模块1 4 2 2 1 3 通讯模块1 5 2 2 2 远程信息服务器1 6 2 3 冬小麦、夏玉米株高的田间测量1 7 3 冬小麦、夏玉米株高的图像法获取及分析一1 8 3 1 数字图像处理理论基础1 8 3 1 1 图像的数字化理论1 9 3 1 2 数字图像的数学模型2 1 3 1 3 数字图像的分类2 3 3 2 基于数字图像的冬小麦、夏玉米株高测量方法2 7 3 2 1 双目立体视觉基本原理2 7 华中农业大学2 0 1 0 届硕士研究生学位论文 3 2 2 摄像机标定2 9 3 2 3 图像预处理与特征提取3 3 3 2 4 双目立体视觉系统的立体匹配4 2 3 2 5 三维重建4 6 4 基于数字图像的冬小麦、夏玉米株高测量结果”4 7 4 1 基于数字图像的冬小麦株高测量结果4 7 4 2 数字图像与实测冬小麦株高相关性的建立5 0 4 - 3 基于数字图像的夏玉米株高测量结果5 4 4 4 数字图像与实测夏玉米株高相关性的建立5 6 5 冬小麦、夏玉米长势远程实时动态监测系统的软件实现”6 2 5 1 软件功能介绍6 2 5 2 系统软件程序设计6 4 5 3 匹配点云的o p e n g l 显示6 5 6 结论与展望6 7 6 1 结论6 7 6 2 论文主要创新点- 6 8 6 3 存在问题及展望”6 9 参考文献7 1 攻读硕士学位期间参加的学术活动与发表文章”7 6 致谢7 7 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 摘要 随着全球信息化的发展，数字农业成为了现代农业发展的新潮流。它通过对农 业产前、产中、产后过程进行数字化设计、可视化表达和智能化控制，形成精准选 种、精准播种、精准施肥、精准灌溉、分级收储、动态监控、适时调节的“链条”， 以获取最佳的投入产出比，对于实现农业的可持续发展有着十分重要的意义。 本研究以“基于嵌入式网络技术和c d m a 服务的远程农田信息监控系统 为工 具来实现华北平原某农场冬小麦、夏玉米长势的实时图像获取和信息的远程自动无 线传输，以数字图像处理技术为手段，实现该农场冬小麦、夏玉米株高的远程实时 动态监测，为该农场冬小麦、夏玉米的精准管理、数字化管理提供技术支撑。进而 为华北平原冬小麦、夏玉米的精细化管理提供决策依据。 v i s u a lc + + 6 0 编程，利用“双目立体视觉”的基本原理来处理动态传输到终端 服务器的大田冬小麦、夏玉米实时双目图像对，经过摄像机标定，图像分割，噪声 去除，区域网格化，区域匹配等过程来获得左右图像中目标点的对应关系，然后构 建物体的三维信息，近似于人类视觉系统的立体感知过程，从而快捷得出冬小麦、 夏玉米的实时株高信息。 主要研究结果如下： ( 1 ) 摄像机标定采用采集标定杆图像的方法进行摄像机标定，在摄像机监控区 域插4 根标定杆，分别位于l m 2 正方形的四个角。把标定杆的颜色涂为红色，在标 定杆的顶部、中部和底部贴白色标定点，共1 2 个标定点。标定杆设置好后，以标定 杆为聚焦目标来调节左右摄像机，使其1 2 个标定点都落入图像中，且左右图像大致 相同。摄像机调试好后，采集标定杆的左右图像对，利用线性法进行摄像机标定。 经试验发现，标定的标准偏差在误差的允许范围之内，是一种快捷、有效的摄像机 标定方法。 ( 2 ) 对于冬小麦、夏玉米的中后期图像，使用g 分量灰度化图像后，最大类 间方差自动寻找阈值能够很好的分割出作物。对于前期的冬小麦、夏玉米图像，使 用g 分量灰度化图像后，难以分割出目标。经试验研究发现：受光照影响较小或者 m 华中农业大学2 0 1 0 届硕士研究生学位论文 阴天采集的苗期冬小麦、夏玉米图像，采用加权值( 2 g r - b ) 灰度化图像，最大类 间方差自动寻找阈值也能够分割出目标。但是，受光照影响强烈的冬小麦、夏玉米 苗期图像来说，没有寻找出较好的分割办法。 ( 3 ) 针对群体作物杂乱无章、相互遮挡、图像分辨率较差的特点，本研究尝试 对左右投影区域进行网格化匹配。首先，由高度标定杆上被作物遮挡的某点来初步 确定投影区域的高度。其次，对投影区域进行网格化处理。接着对网格化后的二值 图像进行网格化匹配。只对感兴趣的白色部分( 作物) 进行匹配，对于全部为白色 像素的网格直接完成匹配，对于不全为白色像素的网格，设置了一定的匹配准则， 当某网格中白色像素占网格内总像素的比例达到一定数值后，该网格成功完成匹配， 否则作为背景放弃。然后提取成功匹配网格的质心，对质心点进行三维重建。质心 点的y 值作为本试验的株高。 ( 4 ) 依据上述方法对冬小麦、夏玉米图像进行株高解析，图像解析结果达到了 一定的精度。生育期实测株高与对应的图像解析株高的相关性分别达到：0 9 1 2 9 和 0 9 8 4 8 。冬小麦、夏玉米株高图像解析结果与实测结果相关性最好的分别表现为3 0 ( 0 1 ) 和l o ( o 1 ) 组合，实测值与图像解析结果拟合的方程分别为：) ，= 1 11 7 8 x + 6 2 5 0 3 ； y = 0 9 5 8 5 x + 5 0 8 5 7 。模型检验中，冬小麦的最大相对误差为8 3 7 ，最小为2 5 8 ； 夏玉米的最大相对误差为8 8 4 ，最小为0 1l 。综合实验结果，可以得出本试验 的株高解析思路具有可行性，达到一定的精度。操作过程中，对于冬小麦来说，区 域网格不可以划太少。对于夏玉米来说，区域网格维持在1 0 0 个左右，不仅图像解 析结果精度高，而且节省计算机的计算量。 ( 5 ) 冬小麦、夏玉米长势远程实时动态监测系统利用v i s a u lc 州0 的m f c 编程实现，开发过程中采用了模块化的设计思想，把软件的主要任务封装在几个主 要的类中。用计时器与线程来实现图像的实时搜索、动态预处理，自动分析，结果 动态显示。然后用o p e n g l 窗口实现匹配点云的三维显示。 关键词：冬小麦；夏玉米；远程；实时；株高；双目立体视觉；网格匹配；o p e n g l i v 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fg l o b a li n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y ，d i g i t a la g r i c u l t u r eh a s b e c o m et h et r e n do fm o d e ma g r i c u l t u r e t h r o u g ht h ed i g i t a ld e s i g n ，v i s u a le x p r e s s i o n a n di n t e l l i g e n tc o n t r o la l la l o n gt h ea g r i c u l t u r ep r o c e s s ( p r e 一，d u r i n ga n dp o s t p r o d u c t i o n ) ， at i m e l ya d j u s t e dc h a i nt h a tr e a l i z e st h ep r e c i s i o nv a r i e t ys e l e c t i o n , p r e c i s i o np l a n t i n g ， p r e c i s i o nf e r t i l i z e r ，p r e c i s i o ni r r i g a t i o n ，g r a d i n gs t o r a g ea n dd y n a m i cm o n i t o r i n gc a nb e f o r m e dt oa c h i e v et h em a x i m u mi n p u t - o u t p u tr a t i o ，w h i c hh a sav e r yi m p o r t a n t s i g n i f i c a n c et ot h er e a l i z a t i o no fa g r i c u l t u r a ls u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t i nt h i s s t u d y ，e m b e d d e dn e t w o r kt e c h n o l o g y a n dr e m o t ef i e l di n f o r m a t i o n m o n i t o r i n gs y s t e ms e r v e db yc d m a w e r eu s e da st h eb a s i ct o o l st oo b t a i nt h er e a l - t i m e i m a g e o f w i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z e ，a n dt h er e m o t ea u t o m a t i cw i r e l e s s t r a n s m i s s i o no fi n f o r m a t i o ni naf a r mo fn o r t hc h i n ap l a i n t h er e m o t ed y n a m i c m o n i t o r i n go ft h eh e i g h to fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z ew a sr e a l i z eb yt h em e n u so f d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g y ，w h i c hc a np r o v i d et e c h n i c a ls u p p o r tf o rt h e p r e c i s i o nm a n a g e m e n ta n dd i g i t a lm a n a g e m e n to ft h ew i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z e a n dt h e ni tc a n p r o v i d ed e c i s i o nb a s i st ot h ep r e c i s i o nm a n a g e m e n to fw i n t e rw h e a ta n d s u m m e rm a i z ei n 也en o r t hc h i n ap l a i n p r o g r a m m i n gb yv i s u a lc + + 6 0 ，u s i n gt h eb a s i cp r i n c i p l e so f b i n o c u l a rs t e r e o v i s i o n t od e a lw i t hd y n a m i cb i n o c u l a ri m a g e p a i r so fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z e t r a n s f e r r e d t ot h et e r m i n a ls e r v e r ，g e t t i n gt h ec o r r e s p o n d e n c eo ft a r g e tp o i n ti nt h e l e f t - r i g h ti m a g et h r o u g hc a m e r ac a l i b r a t i o n , i m a g es e g m e n t a t i o n ，n o i s er e d u c t i o n ， r e g i o n a l 鲥dr e g i o nm a t c h i n gp r o c e s sa n ds oo n ，b u i l d i n gt h et h r e e - d i m e n s i o n a l i n f o r m a t i o no fo b j e c t sw h i c hi ss i m i l a rt ot h r e e d i m e n s i o n a lp e r c e p t i o np r o c e s so fh u m a n v i s u a ls y s t e m ，b yw h i c ht h er e a l t i m eh e i g h to fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z ec a nb e o b t a i n e dq u i c k l y t h em a j o rr e s u l t sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) t h em e t h o do fc a l i b r a t i o nb a ri m a g ew a su s e dt oc a l i b r a t et h ec a m e r a ，a n df o u r c a l i b r a t i o nb a r sw e r ei n s e r t e di nt h ec a m e r am o n i t o r i n ga r e aa tt h ef o u rc o m e r so ft h e v 华中农业大学2 0 1 0 届硕士研究生学位论文 o n es q u a r em e t e rs q u a r e t h ec a l i b r a t i o nb a r sw a 陀p a i n t e di nr e d , p a s t e dw h i t e c a l i b r a t i o np o i n t sa tt h et o p ，m i d d l ea n db o t t o m ，、) l r i t hat o t a lo f12p o i n t s w h e nt h e c a l i b r a t i o nb a r sw e r es e tu p ，t h ec a m e r a sw e r ea d j u s tt h el e f t r i g h tt om a k ea l lt h e c a l i b r a t i o n sf a l li n t ot h ei m a g ea n dm a d es u r et h es i z eo ft h el e f t r i g h ti m a g e sa l er o u g h l y t h es a m eu s i n gt h ec a l i b r a t i o nb a ra st h et a r g e tt of o c u so n w h e nt h e yw e r er e a d y ，t h e l e f t r i g h ti m a g ep a i r sw e r ec o l l e c t e di m m e d i a t e l y ，u s i n gt h el i n e a rm e t h o dt oc a l i b r a t et h e c a m e r a t h es t u d yf o u n dt h a tt h es t a n d a r dd e v i a t i o no ft h ec a l i b r a t i o ne r r o r si si nt h e a l l o w a b l er a n g e ，a saf a s ta n de f f e c t i v ec a m e r ac a l i b r a t i o nm e t h o d ( 2 ) f o rt h ei m a g e so fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z ei nm i d - l a t ep e r i o d ，a f t e rt h e g r a y e dt h ei m a g e su s i n gt h egc o m p o n e n t ，t h ed i s c r i m i n a t i o no fc r o p sw a sw e l lb y f i n d i n gt h et h r e s h o l da u t o m a t i c a l l yo fb i g g e s ti n t r a c l a s sv a r i a n c e f o rt h ei m a g eo f w i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z ei nt h ee a r l ys t a g e ，u s i n go ft h eg c o m p o n e n tg r a yc a n h a r d l yd i s c r i m i n a t et h eo b j e c t s t h es t u d yf o u n dt h a t , f o rt h ei m a g e so fw i n t e rw h e a ta n d s u m m e rm a i z el e s sa f f e c t e db yl i g h to rc o l l e c t e di nt h ec l o u d yd a y s ，u s i n gt h ew e i g h t e d v a l u e ( 2 g r - b ) ，a n da u t o m a t i c a l l yt h r e s h o l df i n d i n go fb i g g e s ti n t r a - c l a s sv a r i a n c ec a n a l s o f i n dt h et a r g e tp a r t i t i o n h o w e v e r ，f o rt h es e e d l i n gi m a g e so fw i n t e rw h e a ta n d s u m m e rm a i z ea f f e c t e ds t r o n g l yb yt h el i g h t ，ag o o ds e g m e n t a t i o nm e t h o dh a sn o tf o u n d n o w ( 3 ) f o rt h es o l v i n go ft h ep r o b l e m st h a tt h ec r o p si ni n t e r c r o p p i n gs y s t e mw e r e d i s o r g a n i z e d , s h a d i n go n ea n o t h e ra n dr e s u l t e dt op o o ri m a g er e s o l u t i o n ，w et r yt om a t c h t h e 鲥do ft h el e f t - r i g h tp r o j e c t i o nr e g i o n f i r s t ，t h r o u g ht h ep o i n ti nt h ec a l i b r a t i o nb a r o b s c u r e db yc r o p s ，t h eh e i g h to fp r o j e c t i o na r e ac a nb ec o n f i r m e dp r e l i m i n a r y s e c o n d , t h ep r o j e c t i o na r e a si nt h ei m a g e sw e r eg i r d e da n dt h e nm a t c h e d o n l yt h ei n t e r e s t e d w h i t ep a r to ft h ei m a g e sw a sm a t c h e d ，a n dt h et o t a l l yw h i t ep i x e l so ft h eg r i d sw e r e m a t c h e dd i r e c t l y f o rt h ep a r t l yw h i t ep i x e l so ft h eg r i d s ，am a t c h i n gc r i t e r i o nw a ss e tu p w h e nag r i do fw h i t ep i x e l sa c c o u n t sf o rt h ep r o p o r t i o no ft o t a lp i x e l sw i t h i nt h eg r i d r e a c h e sac e r t a i nv a l u e ，t h eg r i dc a nc o m p l e t et h em a t c hs u c c e s s f u l l y ，o re l s ei tw i l lb e c o n s i d e r e da st h eb a c k g r o u n d t h e nt h em a s sc e n t e ro ft h es u c c e s s f u l l ym a t c h i n g 鲥d w a se x t r a c t e da n dr e b u i l dt h r e e d i m e n s i o n a l l y t h eyv a l u eo ft h ec e n t r o i dp o i n tw a s v i 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 c o n s i d e r e da st h eh e i g h to ft h ep l a n t ( 4 ) b a s e do nt h em e t h o dm e n t i o n e da b o v e ，i m a g e so fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e r m a i z ew e r ea n a l y z e d ，a n dt h er e s u l to ft h ei m a g ea n a l y s i sr e a c h e dac e r t a i nd e g r e eo f a c c u r a c y t h er e l a t i v i t yo ft h em e a s u r e dh e i g h ta n dt h ec o r r e s p o n d i n gi m a g ea n a l y s i s h e i g h to ft h ep l a n tr e a c h e d0 912 9a n d0 9 8 4 8r e s p e c t i v e l y t h eb e s tc o r r e l a t i o no ft h e i m a g ea n a l y s i so fw i n t e rw h e a ta n ds u m m e rm a i z ea n dt h em e a s u r e dr e s u l t sw e r e d i s p l a y e di nt h e3 0 ( 0 1 ) a n d1 0 ( 0 1 ) c o m b i n a t i o n s f i t t i n ge q u a t i o no fm e a s u r e dv a l u e a n di m a g ea n a l y s i sr e s u l tw e r e ：y = 1 11 7 8 x + 6 2 5 0 3 ；y = 0 9 5 8 5 x + 5 0 8 5 7 i nt h em o d e l c h e c k i n g ，t h em a x i m u mr e l a t i v ee r r o ro fw i n t e rw h e a ti s8 3 7 ，t h em i n i m u m i s2 5 8 ； t h em a x i m u mr e l a t i v ee r r o ro fs u m m e rm a i z ei s8 8 4 ，t h em i n i m u mi s0 11 f r o mt h e e x p e r i m e n tr e s u l t ，w ec a nd r a wt h ec o n c l u s i o nt h a tt h ei d e ao f t h ep l a n th e i g h ta n a l y s i si n t h et e s ti sf e a s i b l e ，a n dt h ea n a l y s i sr e a c h e sac e r t a i nd e g r e eo fa c c u r a c y d u r i n gt h e p r o c e s so fe x p e r i m e n t ，t h en u m b e ro fr e g i o n a l 面dc a nn o tb et o of e wf o rw i n t e rw h e a t ； t h en u m b e ro fr e g i o n a l 鲥dm a i n t a i n sa ta b o u t10 0f o rs u m m e rm a i z e ，w h i c hn o to n l y i m p r o v et h ea c c u r a c yo ft h ei m a g ea n a l y s i s ，b u ta l s os a v et h ec o m p u t e rc a l c u l a t i o n ( 5 ) t h er e m o t er e a l - t i m ed y n a m i cm o n i t o r i n gs y s t e mo fg r o w i n gs i t u a t i o nf o r w i n t e rw h e a t a n ds u m m e rm a i z ew a sc a r r i e do u tb yu s i n gt h em f c p r o g r a mo fv i s a u lc + + 6 0 m o d u l a rd e s i g ni d e a lw a sa p p l i e dd u r i n gt h ed e v e l o p m e n tp r o c e s s ，a n dt h em a i n t a s ko ft h es o f t w a r ew a se n c a p s u l a t e di naf e wm a j o rc l a s s e s at i m e ra n dt h r e a d i n gw e r e u s e dt oa c h i e v et h er e a l t i m ei m a g es e a r c h i n g ，d y n a m i cp r e p r o c e s s i n g ，a u t o m a t i ca n a l y s i s ， t h ed y n a m i cd i s p l a y i n go fr e s u l t s t h e nt h et h r e e d i m e n s i o n a ld i s p l a yo ft h em a t c h i n g p o i n tc a nb ea c h i e v e du s i n gt h eo p e n g lw i n d o w k e yw o r d s ：w i n t e rw h e a t ；s u m m e rm a i z e ；r e m o t e ；r e a l t i m e ；h e i g h t ；b i n o c u l a rs t e r e o v i s i o n ；g r i dm a t c h i n g ；o p e n g l v 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 - 上_ 1 月u 吾 1 1 研究背景和意义 当前世界各国的农业生产正面临着资源、环境及经济三方面可否长期持续利用 的严峻挑战，这就迫使人们不仅要考虑农业的高产，还必须考虑农业生产的可持续 性。我国是一个农业大国，地域辽阔，农业自然条件和生产条件各不相同，区域间 千差万别。同时我国人口众多，耕地资源有限，人口压力大，粮食需求量大，这些 都是我们要面对的现实。因此，我国发展可持续农业，不仅不能降低产量，还必须 逐步提高作物产量来满足不断增加的粮食需求。华北平原是我国的粮食主产区，对 我国的粮食生产发挥着极其重要的作用。冬小麦夏玉米一年两熟制是本区主要种植 方式。随着全球信息化的发展，数字农业成为了现代农业发展的新潮流。“数字农 业 是集农业科学、地球科学、环境科学、信息技术、自动化技术、计算机技术、 数字通讯和网络技术等众多科学技术于一体的高新技术系统，也是一种现代农业发 展模式。它通过对农业产前、产中、产后过程进行数字化设计、可视化表达和智能 化控制，形成精准选种、精准播种、精准施肥、精准灌溉、分级收储、动态监控、 适时调节的“链条”，以获取最佳的投入产出比，对于实现农业的可持续发展有着 十分重要的意义( 刘长岐和甘国辉，2 0 0 2 ) 。 中国农业素有精耕细作的传统，农业现代化必须和这种优良传统相结合。数字 农业保持了和中国精耕细作传统的亲合性，它在本质上也是一种精耕细作型农业， 但又和传统的精耕细作农业不同。传统的精耕细作型农业是建立在世代相传的经验 基础之上的，是一种在经验指导下的精耕细作型农业；而数字农业是建立在现代科 学技术基础之上的，是在一系列最新科技成果指导下、更高层次的精耕细作型农业。 另外，任何国家实现现代化的道路，都必须和本国的资源条件相符合，不同的资源 条件，决定了不同国家实现现代化的道路及其前进路线。中国是世界上人均资源非 常短缺的国家，许多重要资源的人均占有量远低于世界平均水平，因此在实现现代 化的过程中，如何最大限度地节约资源、提高资源的使用效率，始终是一个具有全 局性的战略课题。数字农业的一个重要特征，就是强调最大限度地节省资源，重视 环境保护和生态均衡，追求以最少的资源耗费获得最大的优质产出的高效益，以保 华中农业大学2 0 1 0 届硕士研究生学位论文 持农业的可持续发展。 “十五”期间，科技部将在已有8 6 3 计划、9 7 3 计划和攻关计划的基础上，继 续加大对以“数字农业 为主要内容的农业信息技术研究的投入。以“精准农业 、 “虚拟农业”、“智能农业 和“网络农业 等内容为切入点，组织实施“数字农 业科技行动 ，突破一批“数字农业 关键技术，初步构建我国“数字农业 技术 框架，加速我国农业信息化进程。作为2 1 世纪农业的重要标志，发展“数字农业” 及相关技术，也是我国发展现代农业必然选择的支撑技术。它将有助于我国农业从 依靠经验为主的传统产业，转变为依靠高新技术的现代产业，有助于推进农业和农 村经济结构战略性调整，对于提高农业综合生产能力和可持续发展能力，统筹城乡 经济社会发展、推进农村小康社会建设等，具有十分重要的意义。 “数字农业 要求运用包括各种分辨率的遥感、遥测技术、地理信息技术、全 球定位技术、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等技术来实现农业生产中 播种、育苗、灌溉、施肥、撒药、收割等过程全部的精准化、自动化和智能化。作 物长势动态监测作为数字农业领域的一个方向，在农业生产的整个过程过起着举足 轻重的作用。其实，自有农业以来，作物的长势监测就有了，只不过是随着科学技 术的不断发展，作物长势监测的理论、技术和手段不断得到进步和发展。自遥感技 术发展以来世界各国就开始积极探索利用遥感技术来监测植物长势，主要因为遥感 技术具有客观、及时的特点，可以在短时间内连续获取大范围的地面信息，用于农 情监测具有得天独厚的优势，近2 0 年来，农作物遥感监测一直是遥感应用的一个重 要主题。但是，遥感监测使用的是卫星空间监测，一方面监测受气候条件限制导致 监测精度不够理想，另一方面遥感监测是基于宏观的大面积作物监测，不适合对单 个作物进行实时的、快速的小面积监测。随着计算机软硬件，尤其是图形图像处理 技术的迅猛发展，计算机视觉技术在农业中的应用日益广泛，使得用计算机视觉技 术进行作物长势的自动化监测成为可能，同时能解决一些手工测定难以解决的问题， 可以与卫星遥感监测技术结合来弥补各自监测的不足，尤其是计算机有着比人眼更 精确的分辨能力，计算机视觉技术将会在农业中发挥更大的作用。 本课题执行国家8 6 3 计划，现代农业技术领域，数字农业技术专项而开展，力 图对华北地区的冬小麦、夏玉米的精准管理提供依据。利用“基于嵌入式网络技术 2 基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究 和c d m a 服务的远程农田信息监控系统 作为工具来实现冬小麦、夏玉米长势的实 时图像获取和信息的远程自动无线传输，以数字图像处理技术为手段，实现大田冬 小麦、夏玉米长势的远程实时动态监测，为冬小麦、夏玉米的精准管理、数字化管 理提供技术支撑。 1 2 基于数字图像的作物长势监测国内外研究现状 1 2 1 植物外部生长参数的测量 1 2 1 1 株高与生长率监测 株高是反映作物长势状况的重要指标之一，节间的粗度和充实度与茎秆干物质 积累和贮藏能力关系密切，同时也是表征作物抗倒能力的重要指标，在作物产量构 成中扮演着重要的角色( 龚珍萍，1 9 9 7 ；陈秉发等，2 0 0 0 ) 。在作物生长期内，实 时、动态地监测作物高度的变化，了解植株的生长规律，是相关农事操作的前提。 近年来，随着计算机图形图像处理技术的发展，利用数字图像来监测作物株高已成 为了可能。早在1 9 9 6 年，c a s a d y 等开始把机器视觉技术用在水稻长势信息的提取 上。图像处理过程中，依据水稻与背景在图像中的亮度差异分割出作物，数学形态 学方法消除了阴影及噪声的干扰。二值化图像中提取出了水稻的高度、宽度和叶面 积指标，与手工测量值之间的相关性分别达到0 8 9 6 、0 8 7 4 和0 8 8 5 ，使得用数字图 像处理技术获取植株的高度成为了可能( c a s a d ye ta l 。，1 9 9 6 ) 。s h i m i z u 和h e i n s 开 发了基于作物长势分析的计算机视觉系统，用带有红外功能的c c d 摄像机分别采集 光照条件和黑暗条件下的作物图像，以此来分析作物在光照和黑暗条件下的长势变 化。经过一系列的图像处理过程提取出作物的茎秆高度，并将茎杆高度的变化作为 作物的生长率指标。用此系统分析了v e r b e n ab o n a r i e n s i sl 的生长率。结果发现：从 黑暗转到光照的短时间内，v e r b e n ab o n a r i e n s i sl 表现出极快的生长速率，试验达到 了较满意的效果( s h i m i z ua n dh e i n s ，1 9 9 5 ) 。国内关于这方面的研究也比较多。贺 冬仙等基于双目立体视觉技术，对穴盘中的甘薯幼苗进行了无损测量，测量参数包 括株高、叶冠投影面积、生物量。计算机解析结果与实测结果的相关系数表明：整 个测量过程中，株高的相关性都很好，叶冠投影面积的相关性表现为前期较好，后 期较差的现象。此研究为计算机双目立体视觉技术在作物株高测量上的应用提供了 华中农业大学2 0 1 0 届硕士研究生学位论文 理论基础( 贺冬仙，2 0 0 2 ) 。国内学者白景峰等基于数字图像