图像处理技术在精准农业系统中的应用研究

2020-11-25何秋磊湖南科技大学

数码世界 2020年4期

何秋磊湖南科技大学

一、图像处理技术概述

图像处理技术是用计算机处理图像的技术，主要包括图像数字化、图像增强和修复、复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等技术。

（一）图像处理的方法

图像处理技术包括点处理、组处理、几何处理和帧处理四种方法。点处理的对象是像素，是最基本的处理图像的方法。图像的组处理方法处理的范围比点处理大，处理的对象是一组像素，因此又叫“区处理或块处理”。几何处理经过运算，改变图像的像素位置和排列顺序，从而实现图像的放大与缩小、图像旋转、图像镜像、以及图像平移等效果。帧处理将一幅以上的图像以某种特定的形式合成在一起，形成新的图像。

（二）图像处理技术分类

图像处理技术一般被分为两大类。一类是模拟图像处理技术，简单来说就是直接用图像存储传递信息，包括光学处理和电子处理，特点是处理速度快，理论上讲可以达到光速，在实际应用中可以说是实时处理。另一类是数字图像处理，一般需要通过计算机或其他硬件进行处理，其优点是精确度高，处理内容丰富，灵活性强，但是相对地处理速度慢，处理的信息越多，图像精度越高，所需的时间越长。

（三）图像识别技术的应用领域

图像是一种记录信息和传递信息的媒介，因此图像处理技术在人类生活中应用广泛，包括航空航天技术、生物医学工程、工农业生产、交通管理、通讯等方面。随着人类社会的发展和计算技术水平的提高，图像识别技术的应用领域也会逐渐扩大，在人类生活的方方面面发挥重要作用。

二、精准农业系统的内容及作用

（一）精准农业系统的内容

精准农业又称为精确农业或精细农作，发源于美国。精准农业是一套以信息技术为支撑，根据空间变异，定位、定使、定量地实施现代化操作与管理的系统，是一种现代信息技术与农业生产相结合的新型农业。

精准农业的技术原理是根据土壤肥力和作物生长状况的空间差异，调节对作物的投入，在对耕地和作物长势进行定量的实时诊断并充分了解大田生产力的空间变异的基础上，以平衡地力、提高产量为目标，实时定位、定量的精准田间管理，实现高效利用各类农业资源和改善环境这一可持续发展目标。

（二）精准农业系统的意义

1.有效提高了农作物产量。

从近代农业发展历史可见，精准农业技术等技术的投入，能够提高农业劳动生产率和农资利用率，还能够同时降低农业能，减少农药化肥等对环境的污染，达到经济效益和生态效益的同步增长、可持续发展。我国是农业生产大国，对世界农作物产量做出了重要贡献，仅用占地3%的耕地就解决了世界22%人口的温饱问题。

2.促进了土地资源的可持续发展。

目前耕地资源不断减少，只能从技术方面提高农作物单位产量。精准农业系统依靠现代化技术手段，对农作物生长整个生长过程进行监控，精细化的作业流程针对性地解决了农作物产量问题，避免了多余的施肥、灌溉，有效地降低了农业生产的资源消耗和对环境的破坏[1]。精准农业系统不仅实现了农作物产量、质量的提高，解决世界人民的温饱而问题，而且能够实现低耗能、少污染，稳步保持可持续发展。

三、图像处理技术在精准农业系统中的应用现状

精准农业系统是一套现代化的农业生产管理体系，图像处理技术为精准农业系统提供了技术支持。图像处理技术通过检测农作物长势，识别害虫，检测农产品质量和设计农业机器人高效作业等方式贯穿整个精准农业系统，对实现农作物高产低耗具有重大作用[2]。

（一）农作物长势自动监测

最农作物生长过程中，通过互联网农业智能测控系统对其进行实时图像监控，可以精准监测农作物的状况。通过数字图像处理技术对农作物图像智能分析，不仅可以监测植物的生长状况和成熟程度，还能够判断出农作物是否缺水，是否有营养缺失，以便工作人员根据农作物营养状况灌溉和施肥。农业智能检测系统可以借助光谱分析技术在夜间作业，其依据是不同生长状况的农作物吸收电磁波后反射的波长是不同的，因此光谱分析技术通过制成农作物收到电磁辐射后反射的光形成的光谱图，再通过分析这些波长得到农作物的长势情况，并且做到对农作物无损伤、并且高效。除此之外，各类传感器可以采集农作物生长环境中的信息，包括气温、空气湿度、风速和土壤湿度等动态环境信息，以便工作人员了解农作物的生长环境，并对及时调整不利于农作物生长的因素，为农作物生长提供更好地环境。这种自动化的农作物长势检测系统不受时间限制，并且可以同时对农作物多种指标进行检测，对提高农产品产量有重要作用。

（二）农作物害虫识别

害虫是影响农作物产量的一个重要因素，害虫会降低农作物的产量和质量。从前国内外对农作物害虫的识别实际采用的方法有近红外、声测、诱集等，不过由于需要人工操作，这种识别方法有效率低、易受环境干扰的缺点。而图像处理技术辅助害虫识别能够有效避免这些问题。农作物害虫识别诊断主要包括害虫图像分割、害虫图像特征提取和害虫是别这三个方面。国外的害虫识别研究已经取得了很好地效果，图像识别系统结合图像处理、学习和知识库技术，能够自动检测害虫数量，对常见的昆虫图像识别已经达到了很高地准确率。很多研究都证明了害虫识别系统在一定环境下识别害虫效果显著，但是在复杂的自然环境中，容易受到环境因素影响，导致害虫识别系统的使用效果距离理想状态还有一定差距。

（三）农产品品质检测

农产品质量直接关乎人们的饮食安全，因此农产品质量检测有重要意义。计算机图片视觉技术已经能够超越人的视觉功能，在农产品质量检测方面发挥出了极大作用。图像处理技术代替人工进行农产品质量检测，将人从重复性的低端劳动中解救了出。图像处理技术检测是根据既定的标准对农作物质量进行检测，还能够避免由于人的主观性导致的检查结果不同。最重要的是，借助图像处理技术，不仅能够从外观上按照产品大小、颜色、损坏程度进行分类，还可以检测产品营养状况，这是人工检测不能实现的功能，提升了农产品品质检测水平，促进了农产品品质分类细化。

（四）农业机器人应用

农业机器人是一种应用在农业生产中的机器人，结合多种计算机技术而产生，能够帮助甚至替代人类进行农业生产活动。随着技术的发展，多种不同类型的农业机器人在农业生产中得到了广泛应用。农业机器人依靠图像处理技术能够进行精准计算、智能识别、准确定位、快速判断和高效工作，可以被大致分类为施肥机器人、除草机器人、采摘机器人和分拣机器人。施肥机器人可以分析土壤实际情况，精准计算需要的肥料量，再自动施肥，有效解决了肥料浪费或者不足的问题。除草机器人又分为大田除草机器人和菜田除草机器人，区别就是大田除草机器人识别出杂草的位置上，在通过自带的GPS 接收器显示定位图，再由操作人员将这些位置信息传递给除草机器，除草机器来到对应的位置时会自动开始除草，而菜田除草机器人则通过摄像机和识别机器自动识别杂草并除草。采摘机器人依靠一台摄像机、一套视觉分析系统和一个采摘装置构成，识别出成熟的农作物，然后自动采摘。分拣机器人通过光电图像识别装置和分拣机械区分大小不同的果实并分拣，而且不会对果实造成损伤。