一种农作物前端识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种农作物前端识别装置及方法，属于农作物气象自动观测领域。该装置能够实现：采集农作物的图像；当农作物的播种方式是穴播时，对农作物的图像进行二值化处理获取连通域的个数即为农作物的穴数，根据农作物的穴数以及农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度；当农作物的播种方式是条播时，对农作物的图像进行二值化处理获取连通域的个数以及各个连通域的顶点个数，计算各个连通域内农作物的株数，进而计算农作物的图像中农作物的总株数，根据农作物的总株数以及农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度。该装置能远程、自动、长期连续地对农作物种植密度进行监测，具有节省人力物力、实时高效、监测精度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种农作物前端识别装置及方法
本专利技术涉及一种农作物前端识别装置及方法，属于农作物气象自动观测

技术介绍
获取农作物生长信息，即获取农作物的发育期、长势状况等，对分析农作物的生长状态、开展农作物产量预测、指导农事活动、保障粮食安全具有重要意义。现有的农作物生长信息的获取主要依靠人工观测，观测人员按照农业气象观测规范中的定义和描述，对田间农作物进行实地的目测或简单的器测，这种方式耗时、费力、主观性强且无法进行连续观测，造成观测误差较大，进而导致观测精度较差，另外这种方式还容易破环农作物及其生长环境，已不能满足现代农业生产、管理、农业气象服务和地球物候环境变化研究的需要。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种农作物前端识别装置，用以解决现有的人工农作物生长监测方式的监测精度较差的问题；本专利技术还提供一种农作物前端识别方法，用以解决现有的人工农作物生长监测方式的监测精度较差的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种农作物前端识别装置，包括：图像采集模块，用于采集农作物的图像；数据处理模块，用于实现的处理过程包括：采集农作物的图像；当农作物的播种方式是穴播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数，连通域的个数为农作物的穴数，根据农作物的穴数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度；当农作物的播种方式是条播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数以及各个连通域的顶点个数，根据连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系得到各个连通域内农作物的株数，进而计算得到所述农作物的图像中农作物的总株数，根据农作物的总株数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度。该农作物前端识别装置的有益效果是：该装置通过采集农作物的图像，对农作物的图像进行二值化处理，然后采用连通域分析技术，实现了穴播和条播两种播种方式下的农作物种植密度的计算；采用图像处理的方式实现对农作物种植密度的监测，使得利用该装置能够远程、自动、长期连续地对农作物种植密度进行全天候和全时段的监测，与人工现场观测相比，利用该装置进行农作物种植密度监测，能够大大降低劳动强度，同时具有节省人力物力、实时高效、监测精度高的优点，进而保证了农业生产、管理的实时性和高效性，而且不会对农作物及其生长环境造成破坏。为了计算条播时各个连通域内农作物的株数，作为对上述农作物前端识别装置的一种改进，所述连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系为：yCN＝axVN2-bxVN+c其中，yCN为连通域内农作物的株数；xVN为连通域的顶点个数；a、b、c均为连通域内农作物的株数的计算系数。为了获取穴播时农作物的穴数，作为对上述农作物前端识别装置的另一种改进，当农作物的播种方式是穴播时，标记二值化图像中农作物的连通域之后，计算各个连通域的质心坐标以及任两个质心坐标的距离，将小于设定最小距离阈值的距离对应的连通域合并成一个连通域，进而得到连通域的个数。为了实现对农作物发育期和农作物所处发育期的天数的识别，作为对上述农作物前端识别装置的又一种改进，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括识别农作物发育期和识别农作物所处发育期的天数的过程：将采集到的农作物的图像与发育期数据集进行比对，识别出农作物所处的发育期，所述发育期数据集包括农作物生长过程中历经的各种发育期以及与各种发育期对应的农作物图像数据；识别出农作物所处的发育期后，将采集到的农作物的图像与对应发育期的发育期天数数据集进行比对，识别出农作物处于该发育期的天数，所述发育期天数数据集包括农作物处于对应发育期的天数以及与天数对应的农作物图像数据。为了实现对农作物干物质重量的检测，作为对上述农作物前端识别装置的再一种改进，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括农作物干物质重量的检测过程：根据农作物干物质重量与农作物所处的发育期以及所处发育期的天数的对应关系计算得到所处发育期的农作物干物质重量；其中，对于农作物生长过程中历经的第一个发育期而言，该发育期的农作物干物质重量的计算公式如下：yDW1＝d1+μ1xν1式中，yDW1表示第一个发育期的农作物干物质重量；xν1表示农作物处于第一个发育期的第ν天，ν≥1；d1、μ1为第一个发育期的农作物干物质重量的计算系数；对于农作物生长过程中历经的其他各发育期而言，该发育期的农作物干物质重量的计算公式如下：yDWk＝yDW(k-1)*+μkxνk式中，yDWk表示第k个发育期的农作物干物质重量，k≥2；xνk表示农作物处于第k个发育期的第ν天，ν≥1；yDW(k-1)*表示第(k-1)个发育期最后一天的农作物干物质重量；μk为第k个发育期的农作物干物质重量的计算系数。为了实现对农作物产量的估计，作为对上述农作物前端识别装置的进一步改进，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括农作物产量估计过程：所述农作物产量与农作物种植密度和农作物干物质重量的乘积线性相关，具体关系为：yCY＝myPDyDW+n式中，yCY表示农作物产量；yPD表示农作物种植密度；yDW表示农作物干物质重量；m、n均为农作物产量的计算系数。为了实现对农作物覆盖度和叶面积指数的检测，作为对上述农作物前端识别装置的又进一步改进，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括农作物覆盖度和叶面积指数的检测过程，其中，获取采集到的农作物的图像中农作物的像素数，以及所述农作物的图像的总像素数，计算所述农作物的像素数与所述总像素数的比值得到农作物覆盖度；根据如下关系式得到农作物叶面积指数：其中，yLAI为农作物叶面积指数；yCc为农作物覆盖度；p、q均为农作物叶面积指数的计算系数。本专利技术还提供了一种农作物前端识别方法，包括以下步骤：采集农作物的图像；当农作物的播种方式是穴播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数，连通域的个数为农作物的穴数，根据农作物的穴数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度；当农作物的播种方式是条播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数以及各个连通域的顶点个数，根据连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系得到各个连通域内农作物的株数，进而计算得到所述农作物的图像中农作物的总株数，根据农作物的总株数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度。该农作物前端识别方法的有益效果是：该方法通过采集农作物的图像，对农作物的图像进行二值化处理，然后采用连通域分析技术，实现了穴播和条播两种播种方式下的农作物种植密度的计算；采用图像处理的方式实现对农作物种植密度的监测，使得利用该方法能够远程、自动、长期连续地对农作物种植密度进行全天候和全时段的监测，与人工现场观测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农作物前端识别装置，其特征在于，包括：/n图像采集模块，用于采集农作物的图像；/n数据处理模块，用于实现的处理过程包括：/n采集农作物的图像；/n当农作物的播种方式是穴播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数，连通域的个数为农作物的穴数，根据农作物的穴数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度；当农作物的播种方式是条播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数以及各个连通域的顶点个数，根据连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系得到各个连通域内农作物的株数，进而计算得到所述农作物的图像中农作物的总株数，根据农作物的总株数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度。/n

【技术特征摘要】
1.一种农作物前端识别装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于采集农作物的图像；
数据处理模块，用于实现的处理过程包括：
采集农作物的图像；
当农作物的播种方式是穴播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数，连通域的个数为农作物的穴数，根据农作物的穴数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度；当农作物的播种方式是条播时，对农作物的图像进行二值化处理，得到二值化图像，标记二值化图像中农作物的连通域，获取连通域的个数以及各个连通域的顶点个数，根据连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系得到各个连通域内农作物的株数，进而计算得到所述农作物的图像中农作物的总株数，根据农作物的总株数以及所述农作物的图像对应的实际面积计算农作物种植密度。


2.根据权利要求1所述的农作物前端识别装置，其特征在于，所述连通域的顶点个数与连通域内农作物的株数之间的关系为：
yCN＝axVN2-bxVN+c
其中，yCN为连通域内农作物的株数；xVN为连通域的顶点个数；a、b、c均为连通域内农作物的株数的计算系数。


3.根据权利要求1所述的农作物前端识别装置，其特征在于，当农作物的播种方式是穴播时，标记二值化图像中农作物的连通域之后，计算各个连通域的质心坐标以及任两个质心坐标的距离，将小于设定最小距离阈值的距离对应的连通域合并成一个连通域，进而得到连通域的个数。


4.根据权利要求1所述的农作物前端识别装置，其特征在于，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括识别农作物发育期和识别农作物所处发育期的天数的过程：将采集到的农作物的图像与发育期数据集进行比对，识别出农作物所处的发育期，所述发育期数据集包括农作物生长过程中历经的各种发育期以及与各种发育期对应的农作物图像数据；识别出农作物所处的发育期后，将采集到的农作物的图像与对应发育期的发育期天数数据集进行比对，识别出农作物处于该发育期的天数，所述发育期天数数据集包括农作物处于对应发育期的天数以及与天数对应的农作物图像数据。


5.根据权利要求1或4所述的农作物前端识别装置，其特征在于，所述数据处理模块用于实现的处理过程还包括农作物干物质重量的检测过程：根据农作物干物质重量与农作物所处的发育期以及所处发育期的天数的对应关系计算得到所处发育期的农作物干物质重量；其中，对于农作物生长过程中历经的第一个发育期而言，该发育期的农作物干物质重量的计算公式如下：
yDW1＝d1+μ1xν1
式中，yDW1表示第一个发育期的农作物干物质重量；xν1表示农作物处于第一个发育期的第ν天，ν≥1；d1、μ1为第一个发育期的农作物干物质重量的计算系数；
对于农作物生长过程中历经...

【专利技术属性】
技术研发人员：田东哲，王苗苗，胡锦涛，李涛，王贝贝，阙艳红，张涵笑，杨玉辉，李秀红，黄小龙，李飞蝶，康义，李炎朋，李文雅，
申请(专利权)人：河南中原光电测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41