The invention discloses a method for discriminating rice blast disease based on aerial farmland image, including image preprocessing, image segmentation, disease spot extraction and recognition, and damage rate calculation. According to the background and the color characteristics of the disease spots, the image segmentation adopts the method of maximum between-class variance to segment the color component combination images; the disease spots extraction and recognition: the disease spots extraction and recognition are used to identify the rice blast spots or natural dry yellow spots; and finally according to the area ratio of the rice blast spots on the leaves, The grade of rice blast was determined according to the national classification standard. The method provided by the invention can not only deal with the collected pictures with complex background well, reduce interference, but also accurately distinguish the types of disease spots, and accurately determine the disaster grade of rice blast.
【技术实现步骤摘要】
一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法
本专利技术属于利用图像处理分析技术进行监控领域,具体涉及一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法。
技术介绍
稻瘟病是水稻三大病害之一,严重影响水稻的生产,不但造成水稻减产10~30%,而且还降低水稻品质。目前稻瘟病的病害程度分类主要是通过人工目测完成,这种分类主观性强,对工人专业素质要求比较高,且分类效率低,还存在一定的误差。马德贵等利用椭圆模型检测水稻稻瘟病与纹枯病的危害程度,分类准确率在80%~100%;冯雷等利用多光谱成像技术提取水稻叶面和冠层信息,建立病情检测模型,叶瘟分类准确率达90%;周丽娜等借助叶绿素荧光光谱分析技术,建立PCA-MLP的稻瘟病害预测模型,分类准确率达到91.7%;郑姣等研究了一款基于Android的水稻病害图像识别系统。目前利用图像处理技术对叶瘟病病害分级的研究仍比较少,同时根据病斑面积占叶片面积进行病害分级存在一些不足,在同时存在自然枯黄叶和染病枯黄叶的情况下,病害分类精度还不够。据此提出一种结合图像处理与逐步回归的叶瘟病病害程度分级方法。该系统具有智能化程度高,灾害等级分类正确率高的特点。能快速有效的处理水稻图片,处理效果明显。对采集得到的背景复杂的图片也能得到较好的处理,系统抗干扰性强。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术提出一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法。实现上述技术目的,达到上述技术效果,本专利技术通过以下技术方案实现:一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法,包括:图像预处理步骤:将航拍的彩色图转换成灰度图像,对灰度图像进行平滑处理去除图像噪声 ...
【技术保护点】
1.一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法,包括:图像预处理步骤:将航拍的彩色图转换成灰度图像,对灰度图像进行平滑处理去除图像噪声,之后将图像还原成彩色图;图像分割步骤:根据图像的背景和病斑颜色特征采用最大类间方差法对彩色分量组合图像进行分割;病斑提取识别步骤:根据稻瘟病病斑的形态学特征提取形态特征参数,采用迭代法提取同一区域的病斑的形态特征参数的实际值和采用逐步回归法确立病斑形态特征参数的预测值,通过比较实际值与预测值之间的差值识别病斑的类型;受害率计算:计算叶片上的稻瘟病病斑的面积比例,并结合国家分级标准判定稻瘟病灾情等级。
【技术特征摘要】
1.一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法,包括:图像预处理步骤:将航拍的彩色图转换成灰度图像,对灰度图像进行平滑处理去除图像噪声,之后将图像还原成彩色图;图像分割步骤:根据图像的背景和病斑颜色特征采用最大类间方差法对彩色分量组合图像进行分割;病斑提取识别步骤:根据稻瘟病病斑的形态学特征提取形态特征参数,采用迭代法提取同一区域的病斑的形态特征参数的实际值和采用逐步回归法确立病斑形态特征参数的预测值,通过比较实际值与预测值之间的差值识别病斑的类型;受害率计算:计算叶片上的稻瘟病病斑的面积比例,并结合国家分级标准判定稻瘟病灾情等级。2.根据权利要求1所述的一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法,其特征在于:所述的图像预处理步骤,对图像选用小于3×3窗口进行平滑处理。3.根据权利要求2所述的一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病病情的方法,其特征在于:采用中值滤波法、均值滤波法或维纳滤波法对图像进行平滑处理,优选中值滤波法。4.根据权利要求1所述的一种基于航拍农田图像判别水稻稻瘟病...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖茂华,马游,邓子昂,封志祥,康晶晶,侯世爽,
申请(专利权)人:南京农业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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