[摘要]為了提出根除南疆棉鈴蟲的有效策略,必須快速、經(jīng)濟、有效的追蹤其發(fā)生發(fā)展及分布情況。依據(jù)對圖像識別技術的理解,結合南疆地區(qū)特殊的自然環(huán)境及棉花基地實際情況,針對南疆不同區(qū)域棉花種植的特點,利用圖像的特征提取、可視化技術,抽取南疆不同棉花基地棉鈴蟲有效的圖像特征,將農(nóng)作物病蟲害防治專業(yè)知識與圖像識別技術結合,本文提出了利用圖像識別技術研究建立棉鈴蟲追蹤與監(jiān)測特征模型來防治棉鈴蟲的策略方法。經(jīng)過分析,理論上該方法在未來棉鈴蟲防治方面是可行的。
[關鍵詞]圖像識別;棉鈴蟲;特征提取
1、國外研究現(xiàn)狀
圖像識別技術始于20世紀50年代,1964年美國噴射推進實驗室(JPL)使用計算機對太空船送回的月球照片處理后得到了清晰逼真的圖像,是該技術發(fā)展的重要里程碑[1]。從此,圖像識別技術的優(yōu)越性越來越為人們所重視,其應用也愈來愈多。目前已經(jīng)廣泛地應用在交通監(jiān)測、醫(yī)療領域、工業(yè)探傷等各行各業(yè),并作出了巨大的貢獻。在農(nóng)業(yè)領域應用圖像識別技術國外開展的較早,而且也較為深入,主要是在作物株型、病蟲害識別、雜草識別、作物品質(zhì)分級分類等方面取得了較大進展,并且已進入實用階段。自20世紀90年代,其研究已經(jīng)有幾十年的歷史,一直都受到人們的高度重視,至今借助于各種理論提出了數(shù)以千計的圖像識別算法,而且這方面的研究仍然在積極地進行著。在近二十年間,隨著基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究計算技術、VLSI技術的迅速發(fā)展,有關圖像處理技術與農(nóng)業(yè)災害預測方面的研究取得了很大的進展[2]。同時圖像識別中的圖像分割方法結合了一些特定理論、方法和工具,如基于數(shù)學形態(tài)學的圖像分割、基于小波變換的分割、基于遺傳算法的分割等。加速了農(nóng)業(yè)災害預防的智能化與信息化。同時圖像識別技術在航空航天、醫(yī)學、通信、工業(yè)自動化、機器人、及軍事等領域均有著廣泛的應用。
2、本文研究問題的思路及策略
(1) 研究方案
以圖像識別理論、特征提取技術和棉鈴蟲相關特性為指導,揭示南疆棉花生長過程中,外部濕度、溫度等環(huán)境變化對棉鈴蟲分布的廣度和密度影響;揭示南疆不同區(qū)域遭受棉鈴蟲侵害的程度,建立可行的追蹤和監(jiān)測模型;從而為南疆種植棉花的團場提供快速、經(jīng)濟、有效的追蹤棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展及其分布,提出有效的棉鈴蟲防治策略,減少不必要防蟲農(nóng)藥過度使用,提高環(huán)境效益比具有重要的指導意義;同時為國家在加速新疆農(nóng)業(yè)病蟲害診斷信息化、棉花生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)化、生態(tài)環(huán)境規(guī)劃科學化等宏觀決策提供理論依據(jù)和知識基礎。在此總目標下,本文研究思路具體目標可以概括為:
A.揭示棉鈴蟲生長過程中的核心特征;
B.揭示棉鈴蟲在南疆不同區(qū)域分布規(guī)律,差異性特征;
C.通過比較性試驗,找到一種性價比高的棉鈴蟲追蹤與監(jiān)測識別算法;
D.遠距離特征數(shù)據(jù)獲取,后期可視化圖像的追蹤,模型的建立,預防策略的規(guī)范;
E.為科學合理用藥及保護棉鈴蟲天敵提供依據(jù);
F.構建了基于圖像識別的、具有多個特征參數(shù)的棉鈴蟲圖像識別特征數(shù)據(jù)庫,對圖像識別的南疆棉鈴蟲追蹤與監(jiān)測模型系統(tǒng)進行集成,初步實現(xiàn)了棉鈴蟲的快速追蹤與監(jiān)測,有效預防了棉鈴蟲災害的大規(guī)模發(fā)生。
新疆南疆是我國棉花種植分布最為集中的地區(qū)之一,這一地區(qū)常年干旱少雨,隨著膜下滴灌以及高密度栽培技術的廣泛應用,使墾區(qū)秋耕冬灌面積減少,茬灌和干播面積加大,導致棉鈴蟲羽化率高,越冬基數(shù)逐年增多,極易爆發(fā)成災。同時棉田施藥過多或選用農(nóng)藥不當,殺傷了大量天敵,失去了天敵對棉鈴蟲種群的自然控制,將會加劇棉鈴蟲成災發(fā)生。棉花是新疆南疆最重要的經(jīng)濟作物之一。
(2)研究方法
本文的研究方法來自于圖像識別中基于圖像特征的識別方法,在描述其基本原理與優(yōu)缺點的基礎上,分析圖像識別技術在本項目中應用的優(yōu)勢和可適用性。結合圖像分割和圖像邊緣追蹤相關算法對所追蹤的對象進行快速準確的監(jiān)測。
基于圖像特征的識別方法具體思路:獲取棉田棉鈴蟲及相關數(shù)據(jù),去噪;提取棉鈴蟲圖像的紋理特征、局部特征、獨特性特征值,結合相應算法初步分類處理。
圖像分割:從復雜的彩色圖像中分離棉鈴蟲;使用邊緣追蹤和圖像分割算法提取棉鈴蟲邊界圖像和有較好斑特征的分割圖像;獲得軀干和足、觸角、顎等的分離圖像;(由于在數(shù)據(jù)傳輸過程中可能受到脈沖噪聲和椒鹽噪聲的影響,因此要對圖像進行平滑濾波去噪)。
(3)實驗方案及可行性分析
1)數(shù)據(jù)來源
本文研究的數(shù)據(jù)源來自于棉鈴蟲研究院/所、塔里木大學生命科學學院生物科學系教研室、二手資料數(shù)據(jù)等。
其中科研院所可以提供棉鈴蟲重點分布區(qū)域、分類地位、形態(tài)特征、發(fā)生特點、為害特點等數(shù)據(jù);新疆農(nóng)技站提供棉鈴蟲越冬代、一代和二代的卵、幼蟲、蛹、成蟲等數(shù)據(jù);塔大生物科學系提供棉鈴蟲災害發(fā)病癥狀、發(fā)生原因、發(fā)生周期、蟲害監(jiān)控點建立成本、生化防治、轉基因與非轉基因棉區(qū)棉鈴蟲種群發(fā)生分布特點等數(shù)據(jù);《中國氣象災害年鑒——農(nóng)業(yè)病蟲害》、《托克遜年鑒——農(nóng)殘檢測與病蟲害防治》、《石河子年鑒——種植業(yè)主要措施》可提供棉鈴蟲特征數(shù)據(jù)。
2)研發(fā)團隊需具備的科研能力
研發(fā)團隊成員應包含圖像識別、可視化、生物學、植物學、智能網(wǎng)技術多種學科背景,建議以年青的研究人員為主體,且都有從事圖像識別、計算機可視化、生物病蟲害防治的工作經(jīng)歷。具有圖像識別、計算機可視化背景的項目組成員,熟練掌圖像識別、計算機可視化的理論、算法與工具,具有獨自開發(fā)圖像識別、可視化模塊的能力。
通過以上分析可以看出,圖像識別技術在南疆棉鈴蟲防治中的研究是可行的。
3)本文所提方法的特色與創(chuàng)新之處
本文所提方法的特色在于:多學科的交叉應用前提下,依據(jù)圖像識別、計算機可視化理論與算法,設計出較為完備的研究方案。
本文所提方法的創(chuàng)新之處在于:在交叉學科背景下,將圖像識別、計算機可視化技術引入到新的應用領域;綜合新疆棉區(qū)各研究領域多年棉鈴蟲防治累積數(shù)據(jù)與研究成果,結合圖像識別、計算機可視化技術的特點與優(yōu)勢,將棉鈴蟲防治思路引入一個智能且可行的新方向;為未來農(nóng)業(yè)海量信息智能化采集、傳輸、處理提供理論支撐和技術保障;為新疆農(nóng)業(yè)信息化、智能化、物聯(lián)網(wǎng)化提供決策依據(jù)。
3、本文研究的預期意義
現(xiàn)實情況,我國棉花總產(chǎn)量居世界第一,每年因棉鈴蟲造成的損失達15%-20%,有些地區(qū)嚴重年份則高達50%以上,甚至絕收,而新疆是我國最大的棉區(qū)之一,棉花產(chǎn)量占我國的1/3,占世界的7%—8%。
從國家層面,過去五年,我國棉花消費剛性需求持續(xù)增長,國際市場棉花資源有限,我國現(xiàn)在棉花進口大概占了國際市場1/3,所以必須要高度重視國內(nèi)棉花生產(chǎn)。從區(qū)域來講,我國棉花種植面積大概只能在7800萬畝,為了保證國家糧食安全,棉花種植面積不可能有新的增長;作為區(qū)域布局來講,為了減輕我國棉花供給壓力,不斷鞏固發(fā)展新疆棉區(qū)將成為不二選擇,總體來講新疆棉花不能低于2200萬畝,產(chǎn)量應該在270萬噸以上。國家將給予新疆棉花基地更多政策、技術支持。
從地區(qū)層面,棉花是新疆南疆最重要的經(jīng)濟作物之一。農(nóng)業(yè)是新疆經(jīng)濟發(fā)展的命脈,新疆獨特的區(qū)域優(yōu)勢、氣候優(yōu)勢,使得優(yōu)質(zhì)棉花也成為了新疆一張名片。國家“十二五”提出重點加快生產(chǎn)方式轉變。而新疆棉花種植,特別是南疆技術上要實現(xiàn)棉花種植過程中高效節(jié)水、節(jié)本增效。不可能繼續(xù)粗放式經(jīng)營生產(chǎn),破壞環(huán)境。同時,近期國家對環(huán)境保護日益重視,而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,減少害蟲防治過程中農(nóng)藥等化學藥劑使用量,降低農(nóng)藥對環(huán)境的破壞顯得尤為重要。棉鈴蟲是棉花生產(chǎn)中的三大主要害蟲之一,它的發(fā)生與危害嚴重制約著南疆棉花的產(chǎn)量與質(zhì)量,快速、經(jīng)濟、有效的追蹤棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展及其分布、提出有效的防治策略,經(jīng)濟合理的指導農(nóng)牧民綠色生產(chǎn)、病蟲害綠色防治,甚至將蟲害扼殺在幼苗期,對南疆水土資源的保護及棉花生產(chǎn)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的理論意義和實踐意義。
參考文獻
[1]陸明,李茂松等.圖像識別技術在作物農(nóng)情信息反演中的應用[J].自然災害學報,2011,20(3):76-83
[2]王克如.基于圖像識別的作物病蟲草害診斷研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)科學院,2005:1-18.
[3]章國榮,盛來運.新疆棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的問題與對策[J].中國統(tǒng)計,2004(09)
[4]王秀娟.新疆棉田棉鈴蟲綜合防治技術[J].科研技術推廣,2013(01)
基金項目
基于圖像識別的南疆紅棗果實位姿獲取特征模型研究(TSAI201402)