一种小麦抽穗的自动检测方法技术

本发明专利技术提供一种小麦抽穗的自动检测方法，以麦田中采集到的实时前下视图像为对象，以表征小麦麦穗的颜色特征作为分割依据，通过训练得到小麦麦穗的颜色特征，实时地对小麦麦穗进行检测，经过一系列综合的去噪处理，若图像中明显的出现了小麦麦穗的连通域，则表明当前小麦图像中的小麦进入抽穗期。本发明专利技术以表征小麦生长状况的重要参数作为判断依据，实时地对小麦生长图像进行检测，检测结果准确率高，对抽穗期相关的农事活动具有重要的指导意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理和农业气象观测的交叉领域，具体涉及到ー种小麦抽穗的自动检测方法，即以田间拍摄的小麦前下视图像序列为对象，从图像特征上自动检测小麦是否进入抽穗期的方法。
技术介绍
小麦是世界上总产量第二的粮食作物，在我国东北、华北、华东等地区大范围种植。为了提高小麦的产量和质量，需要对它的发育速度和进程进行了解，并在此基础上分析它的各发育期与气象条件之间的联系，从而鉴定小麦生 长的农业气象条件。然而长期以来，对于小麦各发育期的观测主要是通过人工观测的方式，受观察员主观因素的影响很大；同时由于小麦的种植地域广、生长周期长，利用人工进行观测也不够经济，没有办法保证精确度。小麦抽穗期是小麦生长期中的关键时期，对小麦产量形成过程较为重要。小麦抽穗期是衡量小麦成熟的重要指标。有效而准确地识别这个时期，是农业气象观测的重要内容。2009年李卫国、李正金、申双和在《江苏农业科学》上发表的“小麦遥感估产研究现状及趋势分析”中就小麦遥感估产精度的提高、遥感和模型结合的估产研究与应用、极端气候条件下的遥感估产以及遥感估产技术的信息集成化做了阐述；2009年张旭东在其硕士论文《卫星遥感监测江苏省本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种小麦抽穗的自动检测方法，包括以下步骤：(1)训练阶段：(1.1)拍摄已进入拔节期的田间小麦图像序列，从田间小麦图像序列中的每一张图像中按照相同方式提取多块子区域作为观测区域；(1.2)分别对各图像的观测区域进行主成分分析，得到各观测区域的特征向量；(1.3)依据步骤(1.2)得到的各观测区域的特征向量将各图像中的观测区域投影到特征空间的第一或第三维，获得每一观测区域的特征图像；将各图像同一位置的特征图像合并，获得该观测区域的特征合并图像；通过阈值分割将各特征合并图像转化为二值图；对于每一二值图，若其包含的黑色像素点多于白色像素点，则表明该观测区域的麦穗颜色类型为偏暗型，否则，表明该观测区域...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹治国，王玉，余正泓，白晓东，吴茜，张雪芬，薛红喜，李翠娜，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：