基于超像素分割的田间小麦穗数统计方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杜颖

作者： 杜颖;蔡义承;谭昌伟;李振海;杨贵军;冯海宽;韩东

作者机构：

关键词： 小麦;识别;穗数;超像素;颜色特征

期刊名称： 中国农业科学

ISSN： 0578-1752

年卷期： 2019 年 01 期

页码： 21-33

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小麦为研究对象,首先,通过简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,SLIC)对田间小麦图像进行超像素分割的预处理;提取并分析图像的部分颜色特征参数,选择适宜的颜色特征参数训练分类器;选择准确率最高的分类器对图像进行分类处理,识别麦穗。其次,对麦穗识别结果进行二值化;经腐蚀、膨胀等一系列形态学计算提取麦穗主体并进行区域统计;提取麦穗骨架,检测骨架角点数,结合角点数与区域统计结果计算小麦穗数;最后,通过线性回归分析方法验证了无氮(0)、低氮(1/2常规施氮量)、正常氮(常规施氮量)、高氮(2倍的常规施氮量)4个氮水平麦穗统计结果。【结果】(1)利用超绿值(E_g)和归一化红绿指数(D_(gr))作为分类特征可以有效地识别麦穗、土壤和叶片;(2)相较于直接基于像素进行图像处理,经超像素分割处理后麦穗识别结果更理想,识别出麦穗主体清晰,形态更为完整;(3)经比较,高氮水平下小麦长势较好,穗数统计准确率最高,为94.4%,无氮水平下小麦长势较差,穗数统计准确率最低,仅为81.9%;排除无氮情况后,长势较均匀的氮水平混合样本中麦穗计数准确率达到92.9%,相较于长势差异较大的混合样本准确率提高了8.3%。【结论】在一般环境下,利用超像素和颜色特征的麦穗自动统计方法可以快速准确地对大田小麦进行穗数计算,长势过弱以及差异过大区域不推荐使用,研究结果为小麦大田估产提供了新的参考。

分类号： TP391.41`S512.1

  • 相关文献

[1]基于图像处理技术的大田麦穗计数. 刘涛,孙成明,王力坚,仲晓春,朱新开,郭文善. 2014

[2]基于图像处理技术的大田麦穗计数!. 刘涛,孙成明,王力坚,仲晓春,朱新开,郭文善. 2014

[3]滇中地区旱地小麦品种产量稳定性探讨. 余淑君,李惠兰,胡群英. 1990

[4]高产小麦构成要素的解析与掌握. 单福华,田立平,马巧云,王汉霞,高新欢,任立平,张风廷. 2018

[5]安徽沿淮和淮北地区小麦穗粒重研究. 王青,赵莉,何贤芳,朱昭进,汪建来,姚大年. 2012

[6]应用数字图像处理获取小麦籽粒颜色特征参数. 张恒敢,杨四军,顾克军,李智胜. 2008

[7]记录小麦SSR带型的快捷方法. 王立新,赵昌平,邱军,李宏博,葛玲玲,孙辉,姚骥. 2006

[8]基于高分二号数据的小麦快速识别与精度分析. 郭燕,贺佳,王利军,段俊枝,武喜红,王来刚,刘婷,张红利,郑国清,程永政. 2018

[9]江淮地区小麦主要病虫害的识别与防治. 张彩丽. 2014

[10]基于高分二号数据的小麦快速识别与精度分析. 郭燕,贺佳,王利军,段俊枝,武喜红,王来刚,刘婷,张红利,郑国清,程永政. 2018

[11]小麦中后期草地贪夜蛾为害特征观察. 张智,林培炯,陈智勇,巴吐西,姜玉英,穆常青,郭书臣,王绍林,卢润刚,祁俊锋,张云慧. 2021

[12]不同密肥条件下通粳981产量构成因子分析. 周根友,杨红燕,夏华,陈启康. 2017

[13]江苏常规粳型超级稻的遗传背景与产量结构分析. 曾生元,李闯,景德道,林添资,余波,钱华飞,孙立亭,姚维成,杜灿灿,盛生兰,周义文,龚红兵. 2017

[14]不同燕麦品种生物学特性的比较. 秦立金,杨学文,窦志. 2015

[15]不同密肥条件下通粳981产量构成因子分析（英文）. 周根友,杨红燕,夏华,陈启康. 2017

[16]杂交晚粳稻通优粳1号产量及构成因子分析. 周根友,汪波,柯裴蓓. 2020

[17]气象因素对玉米果穗建成影响. 葛均筑,徐莹,袁国印,李淑娅,曹凑贵. 2017

[18]不同高低畦种植模式对冬小麦干物质积累和产量的影响. 周江明,韩小伟,田雪慧,武利峰,高英波,李明军,李伟,李树兵,郝延杰,韩哲,高琪. 2024

[19]多功能保水剂对冬小麦生长和产量的影响. 董晓霞,韩广津,王学君,刘兆辉,郑东峰. 2008

[20]密度对玉米产量(>15000kg·hm~(-2))及其产量构成因子的影响. 王楷,王克如,王永宏,赵健,赵如浪,王喜梅,李健,梁明晰,李少昆. 2012

作者其他论文 更多>>

微信小程序