基于图像分析的土壤养分检测系统技术方案

本发明专利技术涉及测土施肥技术领域，具体为基于图像分析的土壤养分检测系统，包括土壤养分采集终端

【技术实现步骤摘要】
基于图像分析的土壤养分检测系统


[0001]本专利技术涉及测土施肥
，具体为基于图像分析的土壤养分检测系统
。

技术介绍

[0002]依靠常规实验室进行土壤养分测定，而常规分析投资大
、
周期长
、
成本高，测一个土壤氮磷钾要百元以上，种植业主体承担不起高额的测土费用
。
因此，高精度
、
低成本的快速测土技术更适于及时准确地获取土壤养分信息，同时也符合智慧农业发展需求
。
[0003]现有技术中，土壤养分快检技术依据传感器检测原理多采用光学法，图像法比较少见
。2018
年
Lavanya G
等为了克服土壤检测依赖商业实验室检测的局面，设计了一种基于物联网系统监测和分析土壤中存在的养分的新型氮磷钾传感器
。2020
年
Smita Kapse
等试制土壤
NPK
养分检测系统，该系统集成若干传感器来监测环境温湿度
、
土壤湿度和土壤
pH。2020
年河南农业大学的马刘正等将
0.45M NaHCO3
和
0.374M Na2SO4
组成缓冲液，并与便携式多通道光电系统相结合，提取土壤中有效氮磷钾，氮磷钾浓度与常规实验室的方法相关联，对河南省农作物种植区的土壤样品进行了测量
。
基于光学法的土壤养分快检仪器设备体型较大
、
成本较高
、r/>携带不便利，不利于田间地头现场测土需求
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于图像分析的土壤养分检测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于图像分析的土壤养分检测系统，所述系统包括土壤养分采集终端
、
智能手机以及农科服务系统；
[0006]土壤养分采集终端，用于对采集的土壤样本进行检测；
[0007]智能手机，用于图像处理，并将处理后的图像数据上传至农科服务系统；
[0008]农科服务系统，用于判定养分等级，并推送施肥方案
。
[0009]优选的，所述土壤养分采集终端包括供电系统
、
光源系统以及图像采集室，供电系统由
12V
电源适配器插孔
、
电池
、
电源开关组成；光源系统由
LED
阵列光源
、
增光板
、
导光板和匀光板四层组成，供电系统和光源系统均设于图像采集室的一端，供电系统为光源系统供电；图像采集室的上盖能够打开，上盖表面开有比色孔和图像采集孔，图像采集室内设有斜板，倾斜角度为
20
‑
60
°
斜板上附有反光镜，智能手机摄像头经图像采集孔拍摄到显色溶液的镜像图片
。
[0010]优选的，所述光源系统包括
LED
阵列光源
、
增光板
、
导光板和匀光板，匀光板处于
LED
阵列光源的前方，
LED
阵列光源为图像采集室提供光源
。
[0011]优选的，所述智能手机实现图象采集
、
图像处理
、
结果输出以及数据上传
。
[0012]优选的，所述图像处理包括图像预处理
、
检测算法以及应用测试，图像预处理包括图像分割模块和图像分析模块，检测算法包括
RGB
‑
土样养分测值建模
。
[0013]优选的，图像分割模块将图像中有意义的特征部分提取出来，有意义的特征包括
图像中的边缘
、
区域，图像分割过程是一个标记过程，把属于同一区域的像素赋予相同的编号；采用灰度阈值分割法结合
Canny
算子实现轮廓提取
、
边界跟踪，最终直接给出图像区域
。
[0014]优选的，阈值分割方法实际上输入图像
f
到输出图像
g
的如下变换：
[0015]当
f(i,j)≥T
时
,g(i,j)
＝1[0016]当
f(i,j)
＜
T
时
,g(i,j)
＝0[0017]其中，
T
为阈值，对于待测液的图像元素
g(i,j)
＝1，对于背景的图像元素
g(i,j)
＝
0。
[0018]优选的，图像分析模块提取图像特征，如颜色直方图，统计
RGB
色度均值
。
[0019]优选的，
RGB
‑
土样养分测值建模采用
RGB
三元线性回归建立
RGB
三原色和常规法土壤养分测值间的关系；
[0020]三元线性回归的建立，设自变量
x1、x2和
x3，因变量
y
，建立
x1、x2和
x3与
y
的三元一次线性关系，表1为
n
组数据模式
。
其中，
x1为
R
值，
x2为
G
值，
x3为
B
值，
y
为土壤养分常规测值；
[0021]三元线性回归的数学模型为：
[0022]y
k
＝
b0+b1x
1k
+b2x
2k
+b3x
3k
……………………………
(1)
[0023]其中，
k
＝
1,2
，
...n
，式中，
b0，
b1，
b2，
b3为待估参数，
x
1k
，
x
2k
，
x
3k
为特征图像
RBG
均值，
y
k
为常规法土壤养分测定值
。
该三元线性回归模型为：
[0024]y
＝
b0+b1x1+b2x2+b3x3……………………………
(2)
[0025]上式经整理后得到
b1，
b2，
b3的正规方程组和
b0的表达式：
[0026][0027][0028]其中，
[0029]以上方程组可写成矩阵形式：
[0030][0031]定义：
[0032]该方程组可表示为：
Ab
＝
B
；
[0033本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：所述系统包括土壤养分采集终端
、
智能手机以及农科服务系统；土壤养分采集终端，用于对采集的土壤样本进行检测；智能手机，用于图像处理，并将处理后的图像数据上传至农科服务系统；农科服务系统，用于判定养分等级，并推送施肥方案
。2.
根据权利要求1所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：所述土壤养分采集终端包括供电系统
、
光源系统以及图像采集室，供电系统由
12V
电源适配器插孔
、
电池
、
电源开关组成；光源系统由
LED
阵列光源
、
增光板
、
导光板和匀光板四层组成，供电系统和光源系统均设于图像采集室的一端，供电系统为光源系统供电；图像采集室的上盖能够打开，上盖表面开有比色孔和图像采集孔，图像采集室内设有斜板，倾斜角度为
20
‑
60
°
斜板上附有反光镜，智能手机摄像头经图像采集孔拍摄到显色溶液的镜像图片
。3.
根据权利要求2所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：所述光源系统包括
LED
阵列光源
、
增光板
、
导光板和匀光板，匀光板处于
LED
阵列光源的前方，
LED
阵列光源为图像采集室提供光源
。4.
根据权利要求1所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：所述智能手机实现图象采集
、
图像处理
、
结果输出以及数据上传
。5.
根据权利要求4所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：所述图像处理包括图像预处理
、
检测算法以及应用测试，图像预处理包括图像分割模块和图像分析模块，检测算法包括
RGB
‑
土样养分测值建模
。6.
根据权利要求5所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：图像分割模块将图像中有意义的特征部分提取出来，有意义的特征包括图像中的边缘
、
区域，图像分割过程是一个标记过程，把属于同一区域的像素赋予相同的编号；采用灰度阈值分割法结合
Canny
算子实现轮廓提取
、
边界跟踪，最终直接给出图像区域
。7.
根据权利要求6所述的基于图像分析的土壤养分检测系统，其特征在于：阈值分割方法实际上输入图像
f
到输出图像
g
的如下变换：当
f(i,j)≥T
时
,g(i,j)
＝1当
f(i,j)
＜
T
时
,g...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨张青，李国强，胡峰，王凯，赵晴，张杰，齐磊，杨文杰，
申请(专利权)人：河南省农业科学院农业经济与信息研究所，
类型：发明
国别省市：