CN107274384B - 一种小麦出苗均匀度测定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种小麦出苗均匀度测定方法，包括以下步骤：田间图像获取：基于无人机近地5‑10米获取3‑5叶期小麦RGB图像；植被提取：利用公式提取图像中的小麦苗；盖度提取：将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；均匀度计算：计算子区域间盖度的变异系数来表示均匀度；缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度>10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积>0.02m2的缺苗区域。本发明测定方法，计算效率高，可以快速大面积全面的调查出苗均匀度，相比人工调查效率高、覆盖面广。

Description

一种小麦出苗均匀度测定方法
技术领域
本发明具体涉及一种小麦出苗均匀度测定方法。
背景技术
麦苗非均匀状态会造成不同程度减产，一方面局部植株密度过大，减小营养面积，激化株间矛盾，进而影响生长发育，降低生产力；另一方面局部植株密度过小，单株可充分发育，但因地力和光能利用不足，达不到均匀总体的生产能力，因而造成不同程度的减产。影响小麦出苗均匀度的因素较多，一些问题也是当下研究的热点，如秸秆还田对小麦出苗情况的影响；再如温度、水分和播种深度如何影响小麦出苗。然而，目前主要的出苗整齐度调查方法是通过人工框选若干个区域，并调查这若干个区域中的苗数，计算这些区域中苗数的变异系数来反应出苗整齐度。这种出苗均匀度的调查方式耗时费力，且调查具有片面性，不能够直观的反应一个地块的出苗整齐度。
另一方面，无人机遥感以其高时效、高分辨率、低成本、低风险、机动灵活等特性，在农作物监测上发挥了重要的作用。根据前人的研究进展可以发现，无人机遥感在作物生产上的应用主要包括作物分类、灾害监测、农学参数估测和长势分析。在作物分类研究中主要获取不同种类的种植面积，以供相关部门进行管理和决策。灾害监测的研究是近年来的一个热点，即包括了田间病虫草害的监测，又包括了受外界因素造成的作物生长异常，如倒伏的监测。农学参数的估测主要是通过建立模型来估测如叶面积指数、生物量、氮素含量和株高等农学参数，再寻找反应作物群体质量的无人机图像参数来对作物的生长状态进行评价。虽然无人机遥感在作物生长和管理上的应用较多，但利用无人机遥感来评价小麦出苗整齐度上的研究还鲜有报道。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种小麦出苗均匀度测定方法，计算效率高，可以快速大面积全面的调查出苗均匀度，相比人工调查效率高、覆盖面广。
为解决以上技术问题，本发明采取的一种技术方案是：
一种小麦出苗均匀度测定方法，包括以下步骤：
步骤1)田间图像获取：基于无人机近地5-10米获取3-5叶期小麦RGB图像；
步骤2)植被提取：利用公式(1)提取图像中的小麦苗，
Exg＝2*G-R-B 1
其中G、R、B为RGB图像中的绿、红、蓝波段；
步骤3)盖度提取：将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每
个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；
步骤4)均匀度计算：以每个子区域的盖度为依据，计算子区域间盖度的变异系数CV来表示均匀度，变异系数计算公式为：
Figure BDA0001297333890000021
Figure BDA0001297333890000022
Figure BDA0001297333890000023
其中，δx表示标准差，Ex表示平均值；
步骤5)缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度>10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积>0.02m2的缺苗区域。
优选地，步骤5)中计算条播小麦中断行区域的具体步骤为：
A、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建图像区域盖度的三维图像；
B、以行为单位，计算横向的盖度变化；
C、盖度变化曲线中值等于0的部分为缺苗区域，并计算缺苗长度。
优选地，步骤5)中计算撒播小麦中断行区域的具体步骤为：
A、标定原始图像坐标；
B、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建盖度分布图；C、提取盖度分布图中数值为0的且面积大于0.02m2的区域；D、统计缺苗区域数量，各缺苗区域的面积以及缺苗区域间的信息。
由于以上技术方案的采用，本发明与现有技术相比具有如下优点：
本发明利用计算机图像方法计算小麦出苗均匀度和缺苗情况，计算效率高，可以快速大面积全面的调查出苗均匀度，相比人工调查效率高、覆盖面广。
附图说明
图1为本发明图像获取高度与像素实际面积的关系图；
图2为本发明条播小麦的盖度三维图；
图3为图2中第一行与第五行的横向盖度变化曲线图；
图4为本发明撒播小麦缺苗区域提取步骤图。
具体实施方式
以下结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细说明。
本发明一种小麦出苗均匀度测定方法，包括以下步骤：
步骤1)田间图像获取：基于无人机近地5-10米获取3-5叶期小麦RGB图像，获取时间选择光线较为柔和的上午或者傍晚；
步骤2)植被提取：利用公式(1)提取图像中的小麦苗，
Exg＝2*G-R-B 1
其中G、R、B为RGB图像中的绿、红、蓝波段；
步骤3)盖度提取：通过标准版标定无人机图像获取高度与每个像素实际代表面积的关系图如附图1所示，根据条播行距，将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；
步骤4)均匀度计算：以每个子区域的盖度为依据，计算子区域间盖度的变异系数CV来表示均匀度，分别计算整幅图像的变异系数以及行方向和列方向的变异系数。变异系数法则是用标准差除以平均值来表示整齐度指标的方法，其值越小表示整齐度越高，即越整齐，本发明利用变异系数的倒数表示出苗均匀度，变异系数计算公式为：
Figure BDA0001297333890000041
Figure BDA0001297333890000042
Figure BDA0001297333890000043
其中，δx表示标准差，Ex表示平均值；
步骤5)缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度>10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积>0.02m2的缺苗区域。
其中，计算条播小麦中断行区域的具体步骤为：
A、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建图像区域盖度的三维图像，如附图2所示；
B、以行为单位，计算横向的盖度变化，如附图2中第一行与第五行的横向盖度变化曲线分别如附图3(a)和附图3(b)所示；
C、盖度变化曲线中值等于0的部分为缺苗区域，并计算缺苗长度。
计算撒播小麦中缺苗区域的具体步骤如附图4所示：
A、标定原始图像坐标；
B、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建盖度分布图；C、提取盖度分布图中数值为0的且面积大于0.02m2的区域；D、统计缺苗区域数量，各缺苗区域的面积以及缺苗区域间的信息。
以上对本发明做了详尽的描述，实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，其目的在于让熟悉此领域技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种小麦出苗均匀度测定方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1)田间图像获取：基于无人机近地5-10米获取3-5叶期小麦RGB图像；
步骤2)植被提取：利用公式(1)提取图像中的小麦苗，
Exg＝2*G-R-B (1)
其中G、R、B为RGB图像中的绿、红、蓝波段；
步骤3)盖度提取：将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；
步骤4)均匀度计算：以每个子区域的盖度为依据，计算子区域间盖度的变异系数CV来表示均匀度，变异系数计算公式为：
Figure FDA0002506780510000011
Figure FDA0002506780510000012
Figure FDA0002506780510000013
其中，δx表示标准差，Ex表示平均值；
步骤5)缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度>10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积>0.02m2的缺苗区域；
所述步骤5)中计算条播小麦中缺苗区域的具体步骤为：
A、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建图像区域盖度的三维图像；
B、以行为单位，计算横向的盖度变化；
C、盖度变化曲线中值等于0的部分为缺苗区域，并计算缺苗长度；
所述步骤5)中计算撒播小麦中断行区域的具体步骤为：
A、标定原始图像坐标；
B、以2cm×2cm大小的模板遍历图像，利用公式(1)提取模板的盖度值，构建盖度分布图；C、提取盖度分布图中数值为0的且面积大于0.02m2的区域；D、统计缺苗区域数量，各缺苗区域的面积以及缺苗区域间的信息。
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