基于图像处理方法的牧草根系分形维数估算
一种基于图像处理技术的植物形态表型参数获取方法
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ＤＯＩ：１０．１３３６０ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－１３５９．２０１９１１００３
一种基于图像处理技术的植物形态表型参数获取方法
李杨先，张慧春 ∗ ，杨旸
Hale Waihona Puke （ 南京林业大学机械电子工程学院，南京 ２１００３７）
ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｗａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ． Ｔｈｅ ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｌａｎｔ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ
ｈｉｇｈ⁃ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ＲＧＢ ｃａｍｅｒａ， ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＨＳＶ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｓｅｇｍｅｎｔ ｔｈｅ Ｓ． ｓｕ⁃
ｔｌｅｎｅｃｋ ｏｆ ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， Ｓａｌｉｘ ｓｕｃｈｏｗｅｎｓｉｓ Ｃｈｅｎｇ， ａ ｓｉｓｔｅｒ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｔｒｅｅ ｐｏｐｌａｒ，
ｗａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｓ ａ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ， ａｎｄ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐｌａｎｔ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ
但从林木的经济价值及生态价值考虑，有必要通过
研究林木的表型，培育出有利于提高经济价值和提
升人类生存环境的树种，从而完善表型信息采集系
统在植物领域的应用。 倪超等
［３］
设计了一套基于
《基于机器学习的牧草识别算法研究及应用》范文
《基于机器学习的牧草识别算法研究及应用》篇一一、引言牧草是畜牧业的重要组成部分，对于畜牧业的持续发展和生产效益的提升具有重要意义。
然而，牧草种类繁多，生长环境差异大，人工识别牧草不仅效率低下，而且易受人为因素影响。
随着机器学习技术的发展，利用机器学习算法进行牧草识别已成为研究热点。
本文旨在研究基于机器学习的牧草识别算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、机器学习在牧草识别中的应用1. 数据收集与预处理机器学习算法需要大量的数据来进行训练。
因此，首先需要收集多种牧草的图像数据，包括不同生长阶段、不同环境下的牧草图像。
然后，对收集到的数据进行预处理，包括图像裁剪、归一化、去噪等操作，以便于后续的算法训练。
2. 特征提取与选择特征提取是机器学习算法的关键步骤。
通过深度学习等技术，可以从原始图像中提取出有意义的特征，如颜色、形状、纹理等。
然后，通过特征选择算法，选择出对牧草识别最具代表性的特征，以提高算法的准确性和效率。
3. 算法训练与优化利用提取的特征，训练机器学习模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
在训练过程中，通过调整算法参数、优化模型结构等方式，提高模型的识别准确率和泛化能力。
三、牧草识别算法的应用1. 牧场管理牧草识别算法可以应用于牧场管理中，帮助牧场主快速了解牧草种类和生长情况，以便进行合理的饲草料调配和养殖管理。
同时，通过分析牧草生长环境等因素，可以预测牧草生长趋势，为牧场的规划和决策提供依据。
2. 农业保险在农业保险领域，牧草识别算法可以帮助保险公司快速评估灾害对牧草的影响程度，为保险理赔提供依据。
同时，通过分析不同地区、不同品种的牧草抗灾能力，可以为农民提供有针对性的防灾减灾建议。
3. 农业科研牧草识别算法还可以应用于农业科研领域，帮助研究人员快速获取牧草的生长信息、遗传信息等，为牧草品种的选育和改良提供支持。
同时，通过分析不同品种牧草的生长特性、抗病性等，可以为农业生产提供科学依据。
图像分析法测量植物生长柜中的根系形态
ʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏ㊀㊀总体来说,积极应用以上专利策略,可以在自身相关领域的研发㊁生产和市场活动中防范风险,取得更大收益㊂参考文献:[1]史㊀波.专利信息分析的思路及其内容[J].中国发明与专利,2007(5):81-82.[2]柯㊀进.专利信息分析工作探讨[J].现代情报,2005,25(4):46-47,54.[3]王圣东,张雪清.对专利战略研究几个问题的思考[J].农业科技管理,2006,25(6):30-32.[4]郭婕婷,肖国华.专利分析方法研究[J].情报杂志,2008,27(1):12-14,11.[5]唐正艳,李㊀勇,陈克禄,等.我国太阳能产业专利状况分析[J].可再生能源,2011,29(5):6-9.[6]张㊀然,鲁㊀楠,张雪清.对吉林省蔬菜主要技术研究领域的专利分析[J].吉林蔬菜,2008(6):83-85.[7]张雪清,穆㊀楠,鲁㊀楠,等.我国生物质能源技术开发状况与专利分析[J].吉林农业科学,2008,33(5):63-65.[8]张文菁.我国农业标准化专利战略的建立和完善[J].中国质量技术监督,2005(4):38-39.[9]田文英,范静波.我国农业标准化专利战略研究[J].安徽农业科学,2005,33(4):689-690,704.[10]范静波.试论我国农业标准化专利战略的建立[J].世界标准化与质量管理,2005(3):38-40.崔世钢,杨莉莉,吴兴利,等.图像分析法测量植物生长柜中的根系形态[J ].江苏农业科学,2014,42(10):383-385.图像分析法测量植物生长柜中的根系形态崔世钢,杨莉莉,吴兴利,梁㊀帆,次丹妮(天津职业技术师范大学/天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222)㊀㊀摘要:采用数码相机拍摄植物生长柜中蔬菜的根部图像,利用计算机视觉图像处理技术,对采集的图像进行阈值分割及边缘提取,可以较为完整地提取植物根部信息㊂利用Matlab 软件的自带函数及对图像横纵向链码进行扫描,可以得出根部的具体形态数据,不仅克服了人工测量费时费力的缺点,而且还将实现作物根系分析的无损测量㊂㊀㊀关键词:植物生长柜;图像分析法;动态监测;根系形态;阈值分割㊀㊀中图分类号:S126;TP391.41㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1002-1302(2014)10-0383-03收稿日期:2014-01-15基金项目:国家自然科学基金(编号:61178048㊁61275169㊁61178081);国家社会科学基金(编号:BFA110049);天津职业技术师范大学校级基金(编号:KYQD13022)㊂作者简介:崔世钢(1963 ),男,天津人,博士,教授,从事现代农业智能环境控制研究㊂E -mail:cuisg@㊂㊀㊀植物需要大量的水及肥料来供给枝叶生长,其中绝大部分是通过根部吸收的㊂根系是植物吸收水分㊁养分的重要器官,植物根系越发达,枝叶越繁茂;反之,则枝叶枯黄㊁生长发育不良㊂作物的产量与根系长势关系十分密切[1]㊂虽然很早以前就有学者开始关注植物根系的生长状态,但是由于在以往的土培环境下,根系埋藏在土壤之中,而且地下根系数量多,增加了根系的研究难度,导致根系相关研究进展较为缓慢[2-3]㊂LED 植物生长柜作为一种新型的农业生产方式,采用营养液水培方法,将植物根系固定在定植板上,再浸在水槽的营养液中,从营养液中吸收植物生长所需的营养元素及水分㊂LED 植物生长柜充分运用了现代光学㊁生物科技㊁营养液栽培㊁信息技术等手段,为植物提供了安全健康的生长环境[4]㊂本研究以LED 植物生长柜中的作物根系作为研究对象,利用计算机图像处理技术测量植物根的长度㊁数目等指标,旨在为实现LED 植物生长柜的智能化控制提供依据㊂1 材料与方法1.1㊀生长柜内环境控制以笔者所在实验室自主研发的LED 植物生长柜作为试验平台,以先优7号油菜幼苗作为研究对象,将研究对象分为2组㊂为保证植物生长所必需的各种营养元素以及提供适宜的生长环境,A 组为标准营养液,B 组将标准营养液稀释至50%㊂通过植物生长柜的智能控制面板调节其内部环境参数,将光照度控制在2800~3000lx,温度控制在18~25ħ,湿度控制在60%左右,二氧化碳浓度控制在660~800μL /L,A㊁B 组环境参数均相同㊂1.2㊀图像采集生长柜中的植物晾根后,由于受到重力影响,根会轻微下垂,不会像在营养液中一样散乱㊂为了突出植物根系的形态特征,以黑色带刻度纸板作为背景;固定数码相机,使相机的光轴垂直于背景纸板;拍摄图像之前,调节相机处于自动对焦状态,保证采集图像的清晰度;最后将图像传输到计算机,保存为.JPG 格式㊂1.3㊀图像处理根系生长状态图像处理流程包括3个主要步骤:预处理㊁图像分割㊁特征提取,图像处理流程图如图1所示㊂1.3.1㊀图像预处理㊀尽管目标根系呈白色,背景纸板为黑色,但是在自然光照条件下拍摄的图像并非只有黑白2个颜色㊂彩色图像占用的存储空间较大,会降低系统后续处理速度,所以要将图像灰度化处理,既不破坏图像信息,又显著降低存储空间㊂图像在采集㊁传输过程中总会有噪声,导致图像质量下降,因此需要对图像进行滤波㊂本研究采用中值滤波,383 江苏农业科学㊀2014年第42卷第10期因为它是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,可以去除图像中的椒盐噪声,平滑效果优于均值滤波,在抑制噪声的同时能够保持图像边缘清晰[5-10]㊂1.3.2㊀图像分割㊀在水培环境下,植物根系呈白色,与黑色背景形成鲜明的对比㊂对于物体和背景对比较为明显的图像,其灰度直方图会呈现1个双峰形状,选择两峰之间的波谷对应的像素值作为全局阈值,可将图像分割为目标对象与背景2部分,所用公式为:g (x ,y )=1,f (x ,y )>K 0,f (x ,y )ɤK{㊂(1)其中f (x ,y )为点(x ,y )的像素值;g (x ,y )为分割后的图像像素值;K 为全局阈值,K 可以通过灰度直方图来获取㊂对采集的根系图像进行阈值分割后,得到像素值只有1与0的二值化图像,其中1代表对象,0代表背景㊂1.3.3㊀形态学边缘提取㊀图像的边缘提取方法多样,对于集合A ,其边界可以通过B 对A 进行腐蚀操作,然后用A 减去腐蚀后的图像得到;也可以通过B 对A 进行膨胀操作,然后用膨胀后的图像减去A 得到㊂如果A 的边界表示为f (A ),那么f (A )=A -(A ΘB ),或者f (A )=(A ⊕B )-A ,其中B 为适当的结构元素㊂除此之外,利用Matlab 软件图像处理工具箱中的bwperim 函数也可以实现图像的边缘提取,其调用格式为:BW2=bwperim (BW1,conn),其中参数BW1为输入图像,conn 为连接属性,输出参数BW2为图像BW1的边界图像,而且是仅包含输入图像中的目标像素的边界二值图像,像素确定为边界像素的条件为像素本身值非0,且其邻域中至少有1个像素值为0㊂1.3.4㊀特征提取㊀根系形态特征分析主要研究根系的长度,包括根系总长度㊁最长根及根的条数等㊂通过对阈值分割后的图像进行形态学边缘提取,可得到目标对象的边界轮廓㊂水培条件下油菜根很微细,所以对提取的边界进行细化处理过程中,采用只保留每条根右边缘在每一行的像素值的方法㊂对于8连通边界(图2),其边界长度为对角码个数乘上2再加上水平及垂直像素点个数的和,即L =2N 奇+N 偶㊂㊀㊀随着植物的生长,根越来越长,容易出现交叉情况㊂由于细化处理后的根系图像中,每条根都对应端点与交点,因此,可以对目标图像逐行逐列进行扫描,统计连续链码数目,从而得到根数目,其算法流程见图3㊂2 结果与分析2.1㊀图像处理与分析㊀㊀利用Matlab 软件对采集的图像进行预处理,再利用其直方图分布找到合适的阈值K ,对其进行二值化处理,得到阈值分割后的图像之后再提取图像边缘,结果如图4所示㊂本研究采用只保留每条根右边缘在每一行的像素值的方法对根系图像进行了细化(图5),从二值图像的矩阵分布上看,每条根的左边缘与右边缘之间的距离很短,约为3~6个像素点,因此对根系图像进行细化处理并不会影响测量根长度㊂2.2㊀数据统计在水平方向每条根上只有1个像素值为1的点,图像在水平㊁垂直方向上分别扫描图像像素,可利用8向链码统计像483 江苏农业科学㊀2014年第42卷第10期素值为1的像素数目,从而得到根的总长度,其连续像素数目的最大值即为最长根的长度㊂利用上述根数统计算法,可以统计采集图像的根数㊂本研究中,A㊁B组油菜根系均钻出栽培器后,分别选取10株幼苗作为研究对象,采集其根系图像,2组油菜根的长度㊁数量分别见表1㊁表2㊂表1㊀A组油菜根的长度㊁数量序号总长度(cm)最长根长度(cm)根数(条)18.472 5.8582 212.625 6.4873 39.841 6.5312 48.990 6.1532 517.659 6.5054 618.381 6.6524 710.334 6.2312 88.536 6.0392 99.816 6.2872 1012.125 6.4013表2㊀B组油菜根的长度㊁数量序号总长度(cm)最长根长度(cm)根数(条)1 4.428 4.4281 27.102 4.99523 4.125 4.12514 3.873 3.87315 4.306 4.30616 4.324 4.3241 77.431 4.72228 4.048 4.04819 3.806 3.806110 4.252 4.25212.3㊀图像测量的精确度检验为验证上述方法的准确性,选取A1㊁A5㊁B1㊁B5共4株油菜,将其最长根捋直,然后用千分尺分别测量3次,求取平均值,得到根系长度(表3)㊂表3㊀手工测量及图像处理结果对比序号根长手测1手测2手测3手测均值图像分析误差(%) A1 5.633 5.634 5.634 5.6337 5.858 3.98 A5 6.362 6.362 6.361 6.3617 6.505 2.25 B1 4.222 4.220 4.221 4.2210 4.428 4.90 B5 4.187 4.188 4.187 4.1873 4.306 2.83㊀㊀由表1㊁表2㊁表3可知,一方面植物根系的生长速度与营养液浓度有关,另一方面本研究所使用的图像处理方法能够较为精确地测量LED植物生长柜中油菜的根长㊁根数等数据㊂3㊀结论与讨论本研究通过数码相机拍摄植物生长柜中蔬菜的根部图像,然后利用计算机视觉图像处理技术,对采集的图像进行阈值分割及边缘提取,可以较为完整地提取植物根部信息㊂利用Matlab软件的自带函数及通过对图像横纵向链码进行扫描,可以求出根部的具体形态数据,得到的计算结果较为理想,能够取代人工测量,不仅克服了人工测量费时费力的缺点,而且还将实现作物根系分析的无损测量㊂植物生长过程中,采集植物的根系形态数据,不仅能够评估植物的长势,同时还能反映植物的生长环境是否适宜其快速生长,便于管理者及时调整营养液及外界环境参数配置,为作物提供适宜的生长环境㊂实时掌握植物根系的生长状态,便于植物生长柜管理者掌握植物的生长节奏,对于保证植物生长柜内作物朝预期的方向生长以及促进增产增收都具有重要的作用㊂参考文献:[1]顾东祥,汤㊀亮,曹卫星,等.基于图像分析方法的水稻根系形态特征指标的定量分析[J].作物学报,2010,36(5):810-817. [2]吴长高,罗锡文.计算机视觉技术在根系形态和构型分析中的应用[J].农业机械学报,2000,31(3):63-66.[3]魏洛刚,朱㊀晖,谢春花.一种二值图像的快速细化算法[J].华中理工大学学报:社会科学版,1994,22(5):65-68. [4]李长缨,滕光辉,赵春江,等.利用计算机视觉技术实现对温室植物生长的无损监测[J].农业工程学报,2003,19(3):140-143.[5]马晓路,刘㊀倩,胡开云,等.MATLAB图像处理从入门到精通[M].北京:中国铁道出版社,2013.[6]袁道军,刘安国,刘志雄,等.利用计算机视觉技术进行作物生长监测的研究进展[J].农业网络信息,2007(2):21-25. [7]杨㊀丹,赵海滨,龙㊀哲,等.MATLAB图像处理实例详解[M].北京:清华大学出版社,2013.[8]刘代平,宋海星,刘㊀强,等.油菜根系形态和生理特性与其氮效率的关系[J].土壤,2008,40(5):765-769.[9]程建峰,戴廷波,荆㊀奇,等.不同水稻基因型的根系形态生理特性与高效氮素吸收[J].土壤学报,2007,44(2):266-272. [10]王㊀艳,米国华,张福锁.氮对不同基因型玉米根系形态变化的影响研究[J].中国生态农业学报,2003,11(3):69-71.583江苏农业科学㊀2014年第42卷第10期图像分析法测量植物生长柜中的根系形态作者：崔世钢， 杨莉莉， 吴兴利， 梁帆， 次丹妮作者单位：天津职业技术师范大学/天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津,300222刊名：江苏农业科学英文刊名：Jiangsu Agricultural Sciences年，卷(期)：2014(10)本文链接：/Periodical_jsnykx201410129.aspx。
数字图像处理技术在中药材鉴定中的应用
数字图像处理技术在中药材鉴定中的应用数字图像处理技术在中药材鉴定中的应用中药材鉴定技术，主要包括基原鉴定、性状鉴定、显微鉴定、理化鉴定以及生物鉴定等方法。
这些鉴定方法中，最终用以辨析药材间差异性的指标中包含了大量的视觉特征，如：药源植物形态、颜色等，药材的显微纹理、颜色等，色谱光谱图的形态以及基因芯片扫描图像的识别等。
以人的肉眼识别这些特征，需要具有丰富的经验，识别难度大，同时识别带有主观性强、易疲劳等局限性。
把数字图像处理技术应用到中药材鉴别的方法中，可以克服肉眼观察存在的局限，使中药材鉴别操作简化、测量准确、可重复性好。
本文以中药材植物的鉴别为例，综述了数字图像处理技术在中药材鉴定中的国内外应用研究进展，旨在为提高中药材的真伪鉴别和质量评价的效率和准确性提供方法上的借鉴。
1.数字图像处理技术在中药基原鉴定中的应用对中药材原植物的观察和描述以及科属种名的确定是基原鉴别的一项主要内容。
采用规范化图像获取技术，建立标本药用植物图像数据库，利用数字图像处理技术得到待定药材的原植物各器官形态参数，通过与标本库中模式图像数据的参数核对，达到正确鉴别的目的，这将大大简化基原鉴别的程序，提高鉴别效率。
祁亨年等通过基于叶子特征的植物识别模型的探讨和研究实践，表明应用图像处理和分析技术自动提取植物特征进行植物分类和识别的理论可行性，进而提出了计算机辅助植物识别和分类的系统方案，并对相关技术尤其是图像阴影消除技术进行了分析，表明计算机辅助植物分类和识别无论从理论和技术条件上都是可行的。
有关植物株型和单个器官形态的图像识别技术研究备受国内外学者的关注。
Guyer等分析植物叶片形状，用专家系统对提取的几何参数进行处理，可以对8种植物进行识别，其正确率达到69％。
Meyer 等利用相互垂直的两个相机获取作物图像的二维信息，由两个二维图像构造三维图像的坐标变换方程，在三维空间中求取植物叶柄长度、茎秆直径和叶倾角等特征。
图像处理技术在农业生产中的应用与效果评估
图像处理技术在农业生产中的应用与效果评估农业作为国民经济的重要组成部分，在农产品生产、农田管理、灾害监测、肥料用量控制等方面面临着许多挑战。
随着科技的不断进步，图像处理技术逐渐应用于农业生产中，为解决这些问题提供了新的方法与解决方案。
本文将介绍图像处理技术在农业生产中的具体应用，并评估其效果。
一、图像处理技术在农业生产中的应用1. 农作物测量与识别图像处理技术可以帮助农民进行农作物的测量与识别。
通过采集大量的农田图像，利用计算机视觉技术进行图像分析，可以实现对农作物生长状况、密度、长势等方面的测量和识别。
这对于农业生产而言非常重要，农民可以及时了解农作物的生长情况，并根据测量结果进行种植操作和管理，提高农作物的产量和质量。
2. 病虫害识别与预警系统病虫害是影响农作物生产的主要因素之一。
利用图像处理技术和人工智能算法，可以实现对农作物病虫害的识别和预警。
通过收集多个农田的图像数据，并训练机器学习模型，可以实现对病虫害的快速、准确的识别。
一旦发现病虫害的迹象，系统将会自动发送预警信息给农民，提前采取相应的防治措施，减少病虫害对农作物的损害，提高农作物的抗病虫能力。
3. 土壤质量分析与施肥控制土壤质量是农业生产中至关重要的因素之一。
利用图像处理技术，可以对农田的土壤质量进行分析与评估。
通过采集土壤的图像数据，并利用图像处理算法提取土壤的相关特征，可以了解土壤的肥力水平、含水率等指标。
农民可以根据土壤质量的分析结果进行精确施肥，提高施肥的精度和效果，减少农药和肥料的使用量，降低生产成本。
4. 农田灾害监测与预警农业生产常常受到自然灾害的影响，如干旱、洪涝、冰雹等。
图像处理技术可以对农田进行实时监测，提前发现灾害的迹象并进行预警。
通过监测和分析图像数据，可以预测灾害的发生时间和范围，并提供相应的农田灾害防治措施，保护农作物免受灾害的侵害，减少农业生产的损失。
二、图像处理技术在农业生产中的效果评估图像处理技术在农业生产中的应用已取得一定的效果和成效。
在农业领域利用图像处理技术进行作物生长监测与预测
在农业领域利用图像处理技术进行作物生长监测与预测随着科技的不断进步，农业领域也开始运用图像处理技术来进行作物生长监测与预测。
这种技术的应用，提供了农民和农业专家们一个全新的工具，以便更好地了解和管理作物的生长情况，从而提高农作物的产量和品质。
本文将探讨如何利用图像处理技术进行作物生长监测与预测，并介绍其应用前景和优势。
首先，图像处理技术在作物生长监测方面发挥了重要作用。
通过利用成像设备，如无人机、卫星和传感器，可以获取高质量和高分辨率的农田图像。
这些图像能够提供大量关于作物生长状态的信息，如叶片颜色、叶片数量和植物高度等。
利用图像处理技术，我们可以对这些图像进行处理和分析，以获得更准确的数据和信息。
通过对图像进行分类、分割和特征提取等操作，可以确定出作物的生长情况，并跟踪其变化趋势。
这样，农民和农业专家们就能够及时发现作物的生长异常，采取相应的措施来管理和保护作物，从而最大程度地提高农作物的产量和品质。
其次，图像处理技术还可以用于作物生长的预测。
基于历史图像数据和相关的生长模型，可以通过图像处理技术来预测作物的生长情况。
利用机器学习和模式识别等技术，可以从大量的图像数据中提取特征，并建立起生长模型。
这些模型能够分析和预测作物的生长过程，包括生长速度、生长趋势和生长周期等。
通过不断的训练和优化，这些模型可以逐渐提高预测的准确性和可靠性。
这种预测能力对于农民和农业专家们来说具有重要的意义，他们可以根据预测结果制定出合理的种植计划和管理策略，从而更好地管理和控制作物的生长过程。
利用图像处理技术进行作物生长监测与预测不仅可以提高农作物的产量和品质，还具有许多其他的优势。
首先，这种技术能够大大减少人工劳动和成本。
传统的农业监测和预测通常需要大量的人力和时间投入，而图像处理技术可以快速、准确地获取和分析作物的信息，节省了大量的人力和时间成本。
其次，这种技术可以实现对大范围和多地区的作物生长情况进行实时监测和预测。
基于云计算的农业图像处理系统设计与算法研究的开题报告
基于云计算的农业图像处理系统设计与算法研究的开题报告一、研究背景与意义农业生产是我国国民经济的支柱产业，其中农作物的生长和发展对于农业产量和质量有着至关重要的影响。
为了提高作物生产的效率和产量，农业图像处理技术可以提供大量的信息和数据支持，以帮助农业工作者监测、预测、诊断和决策掌控作物生长过程。
传统的农业图像处理系统通常是采用人工或单机算法对农业图像进行处理和分析，这种方式不仅效率低下，而且存在信息不对称、误差传播等问题。
随着云计算技术的发展，基于云计算的农业图像处理系统能够实现数据共享和分析，在全局范围内提高农业监测和管理效率，更加符合现代农业的发展需求。
因此，开展基于云计算的农业图像处理系统设计与算法研究具有重要的科学价值和实际意义，有利于提高我国农业生产的管理和效率水平，满足市场对高品质、高效率的农业产品的不断增长需求。
二、主要研究内容和目标1.基于云计算的农业图像处理系统设计：研究如何将云计算技术应用于农业图像处理系统中，采用云服务器作为数据中心和计算平台，设计完善的系统架构和数据流程，实现高效的农业图像处理和数据管理。
2.农业图像处理算法研究：研发适合云计算平台的农业图像处理算法，包括图像预处理、特征提取、分类识别等方法，提高农业图像处理和分析的准确度和效率。
3.系统性能测试与评估：针对基于云计算的农业图像处理系统设计和算法研究，进行实验验证和性能测试，评估其对农业生产管理和决策的支撑作用，发现问题并进行改进。
三、主要研究方法1.文献综述法：对于农业图像处理系统和云计算技术现有的研究成果、应用案例和方法进行梳理和综述，总结出发展趋势和存在的问题。
2.系统分析法：对于不同类型的农业图像数据和处理需求，进行系统性分析和建模，设计出合适的数据预处理、特征提取和模型分类等算法，提高农业图像处理和分析的准确度和效率。
3.实验研究法：利用云计算平台进行农业图像处理系统的设计和算法的研究，通过反复验证和改进，评估系统的性能和实际效果。
MATLAB环境下图像分形维数的计算
也有采用递减序列进行像素点覆盖，递减序列 的构造有多种方法，普遍使用的是二等分序列，也 就是将图像逐次二等分．所采用的序列的最大值都 将取决于图像的大小．网格的最小值始终为１，这 是划分网格的极限．
根据分形维数的定义，块的尺寸越小，计算出 的图像的维数越精确，但对于存储在计算机内的分 形图像，只能分割到像素点尺寸，就不能再继续分 割下去了．因此，当讨论图像的分形性质时，可以取 一个像素点的尺寸作为尺度下限，为了避免奇异情 形的发生，在计算分形维数的过程中，要求有适当 多的测试点，至于尺度上限可根据具体情况和具体 要求进行确定．
（１．中国矿业大学资源与安全工程学院，北京１０００８３；２．中原工学院数理系，河南郑州４５０００７）
摘要：利用ＭＡＴＬＡＢ的图像处理和数值计算功能，对大气可吸入颗粒物的场发射电镜
（ＦＥＳＥＭ）图像进行处理，得到颗粒物边界的二值图像；编制ＭＡＴＬＡＢ程序，统计一系列以不同
像素数量为边长的正方形块覆盖二值图像时的个数，根据像素数量和正方形块个数之间的关系，
确定图像的计盒维数．结果表明：ＭＡＴＬＡＢ对分形图像的处理简单、方便，通过科赫曲线、谢宾
斯基填料等有规分形图形分形维数的计算表明该方法计算出的结果准确、可靠．对大气颗粒物的
分形维数的计算表明，不同不规则程度的颗粒物有不同的分形维数，可以通过颗粒物分形维数的
计算分析颗粒物的来源和输运过程．
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典 型 的分形结 构 ， 由于外 界条件 的影 响使其 结构异 常 复杂 ，且 具有 丰 富的层次 性 。采 用分 形维 数能刻划 根
系 的随 机性 、复杂性 、尺 度有 限性 （ 度在某一 正 即尺
集合 的不 规则 程度 ，它突破 了一 般拓扑 集 的整数维 的
界 限。分形维 数有 多种定 义形式 ，其 中豪斯 道夫 维数 （ ａ ｓｏｆｄｍ ｎｉ ） 具有对任 何集都 有定义 的优 点 ， Ｈ ｕ ｄｒ ｉ ｅ ｓ ｎ ｏ 由于它是 建立 在相对 比较容 易处 理 的测 度概 念 的基 础 上 ，因此 在数 学上也 是较方 便 的。但它 的主要 缺点 是 在许 多情 形下 用计 算 的方 法很 难计 算 或 估计 它 的值 。 实用 中通常 采 用计 盒 维 数或 盒 维 数 （ ｏ— ｏ ｎｉｇ ｒ Ｂ ｘ ｃｕ ｔ ｎｏ
分 形 维 数 ，与 实 测数 据 基 本 吻 合 ，此 方 法 可 用 于 多种 植 物 根 系的 分 形 维 数 计 算 。 关 键词 ：分 形 维数 ； 图 象处 理 ；根 系； 网格 计 数 法 中 图分 类号 ：Ｓ ６ １ ２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ： １ ７ — ４ ３ ２ ０ ）４ ０ ２ — ２ ３ ８０ （０８ ０— ０ ８ ０ ６
值法 ，该方法 以图象中所有像素的灰度值的平均值为 阈值 。然后把 二值 图象用 ｍｘ （ 设 ≥ｍ ）矩阵 硗 示 ：
ｌ ２
辑 向
锦
分和作 为作物 营养 吸收智 能体 的作用 ，但 由于根 系生 长在地 下 ，准 确取样 、测定 、观察存 在一定 困难 ，尤
收稿 日期 ：２０ — ６ ｌ ０７０一 ３ 基金 项 目：本研 究获 国家 自然 科 学基 金 资助 项 目 （ １５ ０ ） ５ ７ １１ ０
区域 ｒ ，别内具 有分 形 特性） 、粗糙 性 等特性 具 有显 著
的优点 ， 目前 国 内少有这 个研究 领域 的报道 。本文 拟
采 用 图象处理 的方 法 ，探 索一种 简易 的根 系 的分形 维 数计 算方 法 ，为 根系 的研 究提供 了一种 手段 。 １ 基 于 图象 的网格计 数法 （ ｉ— ｏ ｎｉ ）估计 Ｇｒ ｃ ｕ ｔ ｇ ｄ ｎ
用 数字图象采集 设 备 得 到 根 系 的 原 始 灰 度 图象 厂（， ） （ 图 １ ，再 根据某 一个 灰度 阈值 Ｇ ，把 图 见 ） ｓ
ｂｘ ｉｅｓ ｎ ，其通常 的一种 定义 ： ｏ ｍ ｎｉ ） ｄ ｏ
令 集合 Ａ∈ ） ，其 中 ） 表示度 量空 间 【的 （ ） 表示覆 盖 Ａ ／ ４
分形几何 学是被 用来描 述 自然界 中极其 复杂并 具
有统计 或确 定 自相似 的工具 。Ｍａ ｄ ｌｒｔ 先 提 出具 ｎｅ ｏ首 ｂ 有采用 分形维 数来描 述分形 现象 的特性 ，即测 量 分形
其 是 研 究 方 法 的欠 缺 严 重 阻碍 了根 系研 究 的深 入 开 展 。根 系在不 同层 次表现 了一定 的 自相似性 ，是一 个
全体 紧支 集组 成 的集 类 ，Ｐ表 示 一 种 测 度 ， （，Ｐ ）
为一度 量空 间 ，对每一 ６ ，用 ＞０
Ｔ ＾Ｔ ／ ・ 、
象转化 为二值 图象 （，Ｙ ，使 得 图象上 的每一 个象 ）
一
的半径 为 ６ ０的闭球 的最 少个 数 ，如果 ＞
素点为黑或白两种颜色 （ 见图 ２ 。二值化可以看作是 ） 种图象的压缩 ， 压缩后的图象只占 ｌｈ ，在二值化 ＿ｉ ｔ
ｌ ｉ ｍ塑艘
８ ＞ ０ 一ｌ ｇ ０Ｄ
存 在 ，则 称这 个 极 限为 集 合 Ａ 的
的过程 中 ，应 尽量保 持 图象 中与应用 有关 的细节 。二 值化 的阈值选 取有很 多方 ～ ，在这里可 以用平均灰度
责
任 编
计盒维 数 ，记为 ｄｍ Ａ。 ｉ
植物根 系在土壤 一植物 一大气 系统 中起 着传 输水
维普资讯
牧 簟 科 学
Ｃ ＹＹＸ Ｕ Ａ ＥＵＵ Ｏ Ｍ
２年４ 第９ 业 畜 ｏ第 ｏ 期总１ 革 与 牧 ８ ４ 期
基于图象处理方法 的牧草根系分形维数估算
谢 可 军 ，文 乐 元
（． 南省 农 业 资源 与环 境 保 护 管理 站 ，湖 南 １湖 长沙 ４０ ０ ；２ 湖 南 省 畜牧 水 产 技术 推 广 站 。湖 南 １０ ５ ． 长沙 ４００） １０ ５
只有 当 ｒ Ｌ时 ， （）式 才成立 ，即有 ， ｒ 。 ＞Ｆ Ｂ １ ｖ － ＝Ｄ
根据 上面 的分析 ，可 以得 到同 ：
作 者简 介 ：谢 可 军 （９３ ） 男 ，湖 南 娄 底 人 ，工 学 博 士 ， １７ 一 ，
ｔ
如
其 中 ∈ ｔ， １ ，当 ＝ 时 ，为 根 系像 素 ； 当 ｏ ｝ ｌ
＝
主要 从 事农 业 生物 环境 与 能 源工程 方面研 究。
０时 ，为背景像 素 。
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业 。 ２年４ 第９ 与畜 ０ 第 牧 ０ 期总１ ８ ４ 期
Ｃ ＹＹ— Ａ ＥＵ Ｏ Ｘ
牧 簟 科 学
图 １ 扫 描 后得 到 的 原 始灰 度 图象
图２
已放 大 的二 值 图
对 于矩阵 Ｆ ，用 边 长 为 一 的正 方 形 将 其 覆 盖 （ 图 ３ ，即保 证 所有像 素 都落 于该 正方 形 内。每 次 见 ）
摘 要 ：应 用 图 象 处 理 方 法 ，给 出 了根 系分 形 维 数 估 计 的 网 格 计 数 法 ，得 到 了相 应 的 算 法 ，同 时 用 Ｊｖ 现 了 ａａ实
该 算法 ，为根 系研 究提供 了一种新 的思路和方 法。在此 基础之上 ，计 算 了多年 生黑麦草 （ｏｉｍｐ ｒｎ ｅＬ）根 系的 Ｌｌ ｕ ｅｅ ｎ ．