基于計算機圖像處理檢測溫室黃瓜幼苗土壤水份含量的技術(shù)研究.pdf

1、本研究選擇溫室黃瓜作為研究對象，在自然光條件下進行試驗，運用計算機圖像處理技術(shù)，對黃瓜的葉片圖像特征進行提取，分析黃瓜植株的生長信息，進而實現(xiàn)對土壤水份含量的檢測，檢測結(jié)果可作為精準(zhǔn)灌溉的參考，為后期的灌溉提供科學(xué)的依據(jù)。 基于以上目的，主要進行了以下研究工作： (1)按照常規(guī)方法對植株的生長進行管理，試驗中土壤水份含量設(shè)計5個處理水平：90％、80％、70％、60％和50％，澆水量按照土壤水份含量各處理水平的±5％控制

2、。使用數(shù)碼相機統(tǒng)一采集自植株頂部下數(shù)第3片功能葉的圖像。 (2)對葉片圖像進行直方圖修正、平滑和銳化等預(yù)處理，再分割出葉片和背景。提出了一種適合于自然光條件下分割葉片和復(fù)雜背景的方法，采用過綠分割法對圖像進行分割，并運用自動選擇分類閾值的最大方差比法確定分割閾值T，該方法能很好的將葉片和背景進行分割。 (3)運用圖像處理技術(shù)，提取出葉片圖像各顏色特征值。通過分析土壤水份含量與各顏色特征的線性相關(guān)關(guān)系得出，土壤水份含量分別

3、與顏色特征r、H之間均呈高度相關(guān)性，并且達到了顯著性檢驗水平(p=0.05)，同時，它們的值域變化區(qū)間和土壤水份含量水平之間存在有較好的對應(yīng)關(guān)系。選用顏色特征參數(shù)r分量和H分量作為檢測系統(tǒng)的檢測指標(biāo)，對土壤水份含量進行檢測是可行的。 (4)在檢測系統(tǒng)的檢測指標(biāo)和土壤水份含量之間建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率梯度下降反向傳播算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本的正確識別率為100％，對測試樣本，處理水平50％至90