基于計算機視覺技術(shù)的溫室網(wǎng)紋甜瓜果實形態(tài)模擬研究.pdf

1、作物生長模擬模型是作物科學和計算機科學交叉而產(chǎn)生的新興研究領(lǐng)域。建立作物模型需要大量的第一手的作物生長變化的觀測資料，這些資料直接影響著所建模型的精確性和可用性。針對當前溫室網(wǎng)紋甜瓜模擬模型研究中存在的數(shù)據(jù)獲取周期長，工作量大，誤差大的缺點，結(jié)合當前基于計算機視覺技術(shù)的作物信息提取技術(shù)的廣泛應用和其提取精度高，人力資源消耗少，受天氣等氣候因素影響較小的優(yōu)點，本研究利用自主研制的圖像獲取裝置，對在溫室栽培的網(wǎng)紋甜瓜果實進行全天候、高精度的

2、連續(xù)圖像拍攝，然后通過圖像處理技術(shù)從所得的果實圖像中提取果實的外觀形態(tài)特征信息；同時結(jié)合果實生長過程中的溫度、光照等環(huán)境因子的積累和變化，在定量分析果實形態(tài)特征變化基礎(chǔ)上，利用系統(tǒng)分析原理和數(shù)學建模技術(shù)，研究描述溫室網(wǎng)紋甜瓜果實形態(tài)特征的變化的定量化算法，建立基于溫度、光照驅(qū)動的溫室網(wǎng)紋甜瓜果實的外觀形態(tài)變化動態(tài)模擬模型。本文的主要研究結(jié)果如下：
　　1.以溫室網(wǎng)紋甜瓜為研究材料，通過采用自主研發(fā)的圖像采集裝置連續(xù)拍攝來獲取溫室網(wǎng)

3、紋甜瓜果實整個生長周期的數(shù)字圖像，用MATLAB軟件和Microsoft EXCEL等數(shù)據(jù)處理軟件得到溫室網(wǎng)紋甜瓜果實的縱徑、橫徑和果實單果重在整個生長發(fā)育過程中的動態(tài)變化，最后以累積輻熱積為驅(qū)動，建立了溫室網(wǎng)紋甜瓜縱徑、橫徑和果實單果重的動態(tài)生長數(shù)學模型，同時還通過獨立的甜瓜生產(chǎn)試驗資料比較和檢驗了累積輻熱積法和生長度日法對果實大小模擬的效果。結(jié)果表明，所建模型對果實縱徑、橫徑以及果實單果重的模擬值與實測值之間的RMSE分別為3.52

4、73mm、4.6959mm和35.5242g。相較于基于生長度日的模擬，本模型對果實縱徑、橫徑和果實單重的預測精度分別提高了34.98％、21.25%和28.34%。表明本模型具有較強的動態(tài)預測性和解釋性，能可靠、定量地描述果實形態(tài)大小的動態(tài)生長過程。
　　2.以溫室網(wǎng)紋甜瓜為研究材料，通過采用自主研制的圖像采集裝置連續(xù)拍攝來獲取溫室網(wǎng)紋甜瓜果實整個生長周期的數(shù)字圖像，用MatLab軟件提取不同生長時期果實表面的顏色值，采用RGB

5、和HSI兩種顏色空間來表述其顏色值，最后以累積輻熱積為驅(qū)動，分別針對各項顏色分量建立了溫室網(wǎng)紋甜瓜顏色的動態(tài)變化數(shù)學模型，然后用獨立的甜瓜生產(chǎn)試驗資料比較和檢驗了模擬的效果。結(jié)果表明，基于輻熱積的顏色變化模型對果實表面顏色R值、G值和B值的模擬值與實測值之間的RMSE分別為0.9990、2.6899和2.9924，而對果實表面飽和度和亮度的模擬值與實測值之間的RMSE分別為0.033，5.51。與基于生長度日的模擬模型相比，本模型在顏色

6、值各特征值上的模擬精度都大幅度提高。
　　3.以溫室網(wǎng)紋甜瓜為研究材料，通過采用自主研制的圖像采集裝置連續(xù)拍攝來獲取溫室網(wǎng)紋甜瓜果實整個生長周期的數(shù)字圖像，用MatLab軟件處理得到的圖像，采用灰度共生矩陣來分析果實表面網(wǎng)紋的特征，最后以累積輻熱積為驅(qū)動，建立了溫室網(wǎng)紋甜瓜網(wǎng)紋的能量、熵和對比度以及網(wǎng)紋的覆蓋率四個特征的動態(tài)變化數(shù)學模型，同時還比較了累積輻熱積法和生長度日法模擬的效果。然后通過獨立的甜瓜生產(chǎn)試驗資料比較和檢驗模型模