[發明專利]一種水稻乳熟期自動檢測的方法

有效

• 申請號: 201210061645.7
• 申請日: 2012-03-09
• 公開（公告）號: CN102663396A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 曹治國;白曉東;余正泓;吳茜;王玉;張雪芬;薛紅喜;李翠娜;王秀芳
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

技術領域

本發明屬于數字圖像處理和農業氣象觀測交叉的領域，具體涉及到一種水稻乳熟期的自動檢測方法，即以田間實時拍攝的水稻圖像序列為對象，從圖像特征上實時自動檢測水稻足否進入乳熟期的方法。

背景技術

水稻是我國主要的糧食作物之一，在我國南方廣泛種植。一直以來，對于水稻各個發育期的觀測主要是通過人工觀測，受觀測員主觀因素的影響較大；同時由于水稻種植地域廣、生長周期長，利用人工觀測顯然不夠經濟。因此，通過每天所拍攝的稻田圖像，借助圖像處理的手段，對其生長發育進行檢測顯得十分必要。水稻乳熟期檢測是田間水稻生長期自動檢測的一個重要環節，水稻乳熟期是水稻的第二個水分臨界期，此時期水稻對水分非常敏感，如果乳熟期水稻受旱，會嚴重影響籽粒灌漿，造成秕粒增多，千粒重下降進而影響產量。準確識別水稻乳熟期，可以便與水稻后期相關的田間作業，它是水稻農業氣象觀測的一個重要內容。

2003年孟亞利在《中國農業科學》發表論文“基于生長過程的水稻階段發育與物候期模擬模型”構建了預測水稻頂端發育階段與物候期的模擬模型。每日熱效應和光周期效應分別選用Beta函數和二次曲線函數來描述，并引入5個遺傳參數調節水稻發育的遺傳差異，使不同類型品種到達特定發育階段所需的生理發育時間保持恒定。利用不同環境下的播期試驗數據對不同類型品種的出苗期、穗分化期、抽穗期和成熟期進行了預測，不同類型品種4個生育期的預測誤差RMSE(根均方差)平均分別為1.47、5.10、4.58和3.37d。2008年孫華生在博士學位論文“利用多時相MODIS數據提取中國水稻種植面積和長勢信息”和2009年在《遙感學報》上發表的論文“利用MODIS數據識別水稻關鍵生長發育期”中研究利用EOS-MODIS數據空間中覆蓋中國范圍的數據，對全國范圍水稻種植面積和生長信息進行提取，同時利用時間序列對水稻的主要生長期進行了識別，生長期識別誤差的時間在±16天左右；2009年趙永林在碩士論文“基于MODIS數據的雙季稻實時監測研究”中于2007年4月至2008年10月，在江西省南昌設定了4個雙季水稻觀測樣點，每8天對雙季稻進行一次觀測，并記錄水稻的干鮮重、株高、葉面積指數LAI、稻田灌水深度的變化以及水稻管理措施等。分析了MODIS植被指數與實地采樣數據之間的關系，建立了水稻實時監測模型和雙季晚稻的估產模型。結果表明：(1)MODIS-EVI(增強型植被指數)在水稻分蘗孕穗期和灌漿乳熟期與LAI有很強的相關關系，相關系數分別為0.90，0.89，擁有很強的穩定性和抗干擾能力，更適合研究區高溫、高濕、高植被覆蓋率的實際狀況。(2)LSWI在抽穗揚花期與LAI的相關系數達到0.8以上，將MODIS-EVI和LSWI相結合可以實現研究區雙季稻從分蘗期到乳熟期的實施監測。以上方法中孟亞利構建了預測水稻頂端發育階段與物候期的模擬模型，對水稻的四個生長期進行了預測，但沒有給出水稻乳熟期的具體預測方法，且從其他四個生長期的預測結果來看，其模型預測誤差較大，此種方法不適合水稻乳熟期的實時自動檢測；孫華生和趙永林是利用遙感數據對水稻的種植面積進行確定，利用時間序列中水稻的葉面積指數，但由于遙感圖像分辨率低，且容易受到云層、云陰影和氣溶膠等影響的原因，MODIS不太適合研究區早稻的實時監測。然而，在農業氣象觀測領域，主要通過利用稻田的水稻圖像實時的對水稻種植密度進行較準確的計算，以便及時指導后期給水灌溉、估產等農事活動，通過分析上述利用遙感圖像等方法都不可行。

發明內容

本發明目的在于提供一種水稻乳熟期的自動檢測方法，能夠利用田間實時獲取的水稻數字圖像準確地檢測出水稻是否進入乳熟期。

一種水稻乳熟期的自動檢測方法，首先根據水稻歷史圖像序列離線訓練得到稻穗像素點的水稻稻穗顏色信息表，水稻稻穗顏色信息表包含信息有稻穗像素點在各亮度i＝1，…，255下對應的(a，b)顏色值的分布情況，然后按照如下方式在線判斷水稻是否進入水稻乳熟期：

(1)將當前水稻圖像t轉化到L-a-b顏色空間，將圖像t中各像素點的L-a-b顏色空間色彩分量與所述水稻稻穗顏色信息表進行比對，確定滿足顏色值分布情況的色彩分量對應的像素點為稻穗像素點；

(2)從由稻穗像素點構成的稻穗區域截取最能表征稻穗完整形態結構的子區域作為稻穗角度檢測區域；

(3)計算稻穗角度檢測區域的稻穗彎曲角度；

(4)依據稻穗彎曲角度判斷水稻是否進入乳熟期。

進一步地，所述根據水稻穗像歷史圖像序列離線訓練得到稻穗像素點的水稻稻穗顏色信息表的具體實現方式為：