基于图像处理技术的作物生长状态检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理技术的作物生长状态检测方法，该方法包括：对光谱图像进行阈值分割处理得到农作物区域和土壤区域，获取优选图像；根据像素点在优选图像与光谱图像对应的像素值得到增强差异值；根据增强差异值得到细节差异指标；获取土壤区域内各像素点在设定波段对应的反射值的均值，根据均值与细节差异指标得到土壤物质丰富度；根据增强差异值对像素点进行标记得到标记像素点，利用设定尺寸的窗口对标记像素点进行处理，获取修正系数，对土壤物质丰富度进行修正得到优选土壤物质丰富度；获取农作物生长状态指数以及生长状态。本发明专利技术受环境的影响较小，可在实现无损检测的同时精确评价作物生长状态。生长状态。生长状态。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理技术的作物生长状态检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像处理技术的作物生长状态检测方法。

技术介绍

[0002]近年来人工智能技术的不断发展，在生活生产中的应用场景日渐增多。而图像处理技术是人工智能的分支，越来越多的研究人员考虑在农产品检测中使用图像处理技术。因为传统的检测方法重复度低且对作物有损，而且分析成本高、时效性差且难以反映群体特征。鉴于此，有研究人员利用可见光图像处理技术实现对作物生长状态的检测，该方法相对于传统检测方法方便快捷，而且对作物无损害。但是基于可见光图像的检测方法只对作物是否缺水等较为明显的特征精度较高，对作物含氮量、微量元素含量、作物虫害等问题较为轻微时的检测精确度不高，往往只有这些问题非常严重、植株呈现出外在表现时才较为精准。
[0003]而光谱遥感依据作物内不同元素和物质对不同波段的光谱反射程度不同进行检测，准确快速，但目前的研究主要利用卫星等提供的高光谱信息，在针对范围较大作物大面积估产、农业资源探查和农业灾害监测时，因卫星影像的清晰度容易受天气影响，所以往往存在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像处理技术的作物生长状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集农作物在近红外波段的光谱图像，对该光谱图像进行阈值分割处理得到农作物区域和土壤区域，对光谱图像进行增强处理得到优选图像；根据像素点在优选图像中对应的像素值与光谱图像对应的像素值得到像素点的增强差异值；根据像素点的增强差异值与该像素点的邻域内像素点的增强差异值得到细节差异指标；获取土壤区域内各像素点在设定波段对应的反射值的均值，根据所述反射值的均值与细节差异指标得到土壤物质丰富度；根据增强差异值对像素点进行标记得到标记像素点，利用设定尺寸的窗口对标记像素点进行处理，根据窗口内像素点的增强差异值获得特征值序列；根据相邻两个标记像素点对应的特征值序列得到条纹一致度；获取邻域内标记像素点的数量，根据所述数量与条纹一致度得到修正系数；利用修正系数对土壤物质丰富度进行修正，得到优选土壤物质丰富度；根据农作物区域内像素点的增强差异值以及植被指数得到农作物生长状态指数；根据土壤物质丰富度、优选土壤物质丰富度以及作物生长状态指数得到光谱图像对应的农作物生长特征矩阵，利用所述农作物生长特征矩阵获得农作物的生长状态。2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的作物生长状态检测方法，其特征在于，所述对光谱图像进行增强处理得到优选图像具体为：利用高斯滤波对光谱图像进行卷积得到优选图像。3.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的作物生长状态检测方法，其特征在于，所述细节差异指标的获取方法具体为：其中，表示第i行第j列像素点对应的细节差异指标，表示第i行第j列像素点对应的增强差异值，表示邻域像素点对应的增强差异值，表示第i行第j列像素点的邻域范围，表示邻域像素点的数量。4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李群，王玮，
申请(专利权)人：济宁市保田农机技术推广专业合作社，
类型：发明
国别省市：