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基于無人機(jī)玉米出苗率估算與光譜特性的氮素診斷

發(fā)布時(shí)間:2020-12-04 03:10
  基于無人機(jī)遙感作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)與光譜特性的營(yíng)養(yǎng)診斷技術(shù)研究,是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)過程化管理與數(shù)字化決策的重要手段,也是近年來智慧農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)。本研究針對(duì)寧夏滴灌玉米生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程中存在的數(shù)字化信息獲取手段單一、信息采集基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、田間動(dòng)態(tài)管理不精準(zhǔn)等問題進(jìn)行研究與探討。采用無人機(jī)獲取玉米苗期田間數(shù)字圖像信息,運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)提取玉米出苗狀況,建立基于無人機(jī)遙感的玉米出苗率預(yù)測(cè)模型;采用高光譜成像系統(tǒng)獲取玉米各生育時(shí)期功能葉片的光譜信息,同步測(cè)定玉米功能葉片的含氮量,通過機(jī)器學(xué)習(xí)等算法建立玉米氮素營(yíng)養(yǎng)的高光譜反演模型,為玉米高產(chǎn)和氮素狀況準(zhǔn)確評(píng)估提供技術(shù)支持,對(duì)優(yōu)化玉米滴灌水肥一體化精準(zhǔn)種植技術(shù)有著極其重要的意義。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)無人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)對(duì)玉米出苗率的估測(cè)。通過獲取玉米苗期高清圖像,運(yùn)用MATLAB中ORB算法與距離加權(quán)融合算法合成無人機(jī)圖像,通過二值化、腐蝕膨脹等深度優(yōu)化處理技術(shù)得出玉米苗期圖像輪廓,然后運(yùn)用MATLAB八位連通域和ARCMAP 10.3計(jì)算方法自動(dòng)規(guī)劃路線并計(jì)算出玉米的出苗數(shù)量。同時(shí),結(jié)合田間人工調(diào)查數(shù)據(jù),采用線性回歸分析方法,建立了人工計(jì)數(shù)和無人機(jī)... 

【文章來源】:寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】:51 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于無人機(jī)玉米出苗率估算與光譜特性的氮素診斷


圖2-1試驗(yàn)地點(diǎn)位置圖??Fig.?2-1?Test?location?location?map??

測(cè)試項(xiàng)目,田間試驗(yàn),小區(qū),分布圖


續(xù)航時(shí)間18-20?min,鏡頭f/2.8?(20mm等效焦距),重量(含電池)2935?g,最大飛??行高度為500m,搭載數(shù)碼相機(jī)型號(hào)為X3,傳感器為SONYEXMOR?1/2.3",有效像素為1240??萬,最大升降速度為5m/s,如圖2-3所示。??圖2_?3無人機(jī)采集系統(tǒng)??Fig.?2-3?UAV?acquisition?system??-7-??

分布圖,無人機(jī),采集系統(tǒng)


??圖2?-?2田間試驗(yàn)小區(qū)分布圖??Fig.?2-2?Distributing?map?of?plots?in?field?test??2.3測(cè)試項(xiàng)目與方法??試驗(yàn)過程中主要儀器:大疆無人機(jī)悟1系列、HyperspecVNIRN高光譜成像系統(tǒng)、凱氏??定氮儀KDY-9820型。儀器的參數(shù)以及原理與使用方法如下介紹。??2.3.1玉米苗期圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)??本試驗(yàn)選取專業(yè)級(jí)無人機(jī)(深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司的Inspirel),軸距559?-?581??mm,續(xù)航時(shí)間18-20?min,鏡頭f/2.8?(20mm等效焦距),重量(含電池)2935?g,最大飛??行高度為500m,搭載數(shù)碼相機(jī)型號(hào)為X3,傳感器為SONYEXMOR?1/2.3",有效像素為1240??萬,最大升降速度為5m/s,如圖2-3所示。??圖2_?3無人機(jī)采集系統(tǒng)??Fig.?2-3?UAV?acquisition?system??-7-??


本文編號(hào):2896924

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