基于彩色空间距离优化的秸秆覆盖率检测算法研究

秸秆覆盖率是保护性耕作重要的评价指标之一。针对田间秸秆形态各异、细碎秸秆难以识别的难题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means和彩色空间距离灰度化方法相结合的田间秸秆覆盖率检测算法。采用彩色空间距离方法对秸秆图像进行预处理,基于K-means算法实现秸秆和土壤背景的分类识别,使用数学形态学腐蚀和膨胀方法对识别后的图像进行处理,降低细碎秸秆对覆盖率的影响,最后计算秸秆图像的覆盖率。2022年10月,通过田间试验对北京小汤山国家精准农业研究示范基地采集的220幅玉米秸秆图像进行了算法验证。试验结果表明,对低秸秆覆盖率(0～30%)图像,识别准确率达到90%;对中等秸秆覆盖率(30%～60%)图像,识别准确率达到88%;对高秸秆覆盖率(60%以上)图像,识别准确率达到86%;整体秸秆覆盖率分等定级准确度达到98.18%。本研究设计的基于K-means和彩色空间距离灰度化方法相结合的田间秸秆覆盖率检测算法为保护性耕作评价提供了快速检测方法和手段。     

基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置研究

谷物水分的快速测量对谷物准确测产、粮食快速收储、精准农业实施具有重要意义。针对联合收获机动态作业条件下小麦水分检测稳定性差、测量精度低等问题,基于小麦介电特性原理,设计一种联合收获机水分在线检测装置,提出一种动态连续取样、静态间歇测量的新方法,实现了联合收获机作业条件下,在线快速稳定检测小麦含水率。在线检测装置由机械动态取样部分、电机控制模块、传感器模块、数据采集模块、卫星定位模块和显示终端组成。其中传感器模块包括水分传感器、温度传感器和料位传感器。开展了静态验证试验和田间动态验证试验。试验结果表明,静态条件下,含水率在线检测误差在3%以内;在田间动态变化条件下,建立了基于介电常数和温度因子的水分检测模型,实测值和检测值相关系数达到0.92,在线检测误差小于5%。采用动态连续采样、静态间歇测量的方法显著提高了含水率在线检测的精度,为实现小麦精准生产提供了一种快速测量手段。