基于小麦群体图像的田间麦穗计数及产量预测方法

摘要：

在田间小麦测产时,需人工获取田间单位面积内的麦穗数和穗粒数,耗时耗力.为了快速测量小麦田间单位面积内的产量,该文利用特定装置以田间麦穗倾斜的方式获取田间麦穗群体图像,通过转换图像颜色空间RGB→HSI,提取饱和度S分量图像,然后把饱和度S分量图像转换成二值图像,再经细窄部位粘连去除算法进行初步分割,再由边界和区域的特征参数判断出粘连的麦穗图像,并利用基于凹点检测匹配连线的方法实现粘连麦穗的分割,进而识别出图像中的麦穗数量;通过计算图像中每个麦穗的面积像素点数并由预测公式得到每个麦穗的籽粒数,进而计算出每幅图像上所有麦穗的预测籽粒数,然后计算出0.25 m2区域内对应的4幅图像上的预测籽粒数;同时根据籽粒千粒质量数据,计算得到该区域内的产量信息.该文在识别3个品种田间麦穗单幅图像中麦穗数量的平均识别精度为91.63％,籽粒数的平均预测精度为90.73％;对3个品种0.25 m2区域的小麦麦穗数量、总籽粒数及产量预测的平均精度为93.83％、93.43％、93.49％.运用该文方法可以实现小麦田间单位面积内的产量信息自动测量.

关键词：农作物、算法、图像分割、小麦、麦穗群体图像、单位面积麦穗数、籽粒数、产量预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFD0300908;江苏省政策引导类计划产学研合作前瞻性联合研究项目BY2016060-01

在线出版日期：2018-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：185-194