基于水稻群體監控系統的植被覆蓋度模型對比研究

呂霞 馬向陽 冮地 房圣東 王彥剛

摘要：設計一種基于無人機影像的水稻群體監控系統，預處理獲取圖像后使用多種模型計算植被覆蓋度，對比模型準確度。結果表明：Otsu灰度閾值分割、邏輯回歸和樸素貝葉斯的模型算法誤差在4%～5%之間，誤差度在可接受范圍內;KNN算法中，K取不同值時模型準確度有較大差別，K=4時誤差最小為3.96%;Kmeans算法中，K取不同值時模型準確度也有較大差別，K=4時誤差最小為2.56%。

關鍵詞：水稻;監控系統;影像;無人機;植被覆蓋度

中圖分類號：S511;S126? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1674-1161（2022）01-0047-02

收稿日期：2021-11-30

作者簡介：呂 霞（1979—），女，碩士，高級工程師，從事農業機械化研究工作。

水稻是我國重要糧食作物，生長期環境改變、土壤成分變化、施肥時間及用量、品種差異等因素，均對其產量和質量產生影響。實現對水稻生長期全過程智能化監控，有利于解決諸多問題。作物監控系統已成為當下農業科研熱點，可用于服務精細化農業，了解作物生長狀況，控制作物生長發育，提高作物產量和質量。通過無人機搭載影像系統，建立數據庫獲取分析技術平臺，可實現對農作物的群體監控。設計一種基于無人機影像的水稻群體監控系統，通過預處理獲取圖像，對比幾種植被覆蓋度模型的預測準確度，進而為作物群體監控系統提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗小區設計與無人機圖像采集

試驗于2020年7月18日中午在沈陽農業大學水稻試驗站進行，天氣晴朗，小區面積667 m2。水稻品種“沈稻529”，處于分蘗期。通過大疆創新公司的M600六旋翼無人機搭載川雙利合譜公司的GaiaSky-mini內置推掃式機載高光譜成像系統獲取該小區水稻影像數據，對水稻進行群體監控。……