圖像處理技術(shù)在水培蔬菜生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

梁帆等

摘要： 為了量化營(yíng)養(yǎng)液濃度對(duì)植物生長(zhǎng)的影響，在3組不同濃度的營(yíng)養(yǎng)液環(huán)境下，連續(xù)觀測(cè)并采集蔬菜生長(zhǎng)過(guò)程的圖像，通過(guò)圖像分割和邊緣檢測(cè)技術(shù)提取出蔬菜的總根長(zhǎng)、株高和葉冠投影面積等外部形態(tài)特征數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測(cè)量的根長(zhǎng)、株高數(shù)據(jù)與人工測(cè)量結(jié)果之間的誤差在5%范圍內(nèi)，而且對(duì)3組不同營(yíng)養(yǎng)液濃度下油菜幼苗冠層葉面積的連續(xù)測(cè)量后發(fā)現(xiàn)，蔬菜生長(zhǎng)過(guò)程中的葉冠投影面積的方差與其營(yíng)養(yǎng)液濃度具有明顯的一致性。

關(guān)鍵詞：圖像處理技術(shù)；水培蔬菜；生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2015）17-4288-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.17.047

隨著營(yíng)養(yǎng)液栽培技術(shù)和人工模擬環(huán)境與控制技術(shù)的不斷推進(jìn)，植物生長(zhǎng)柜的生產(chǎn)方式得到了快速發(fā)展。植物生長(zhǎng)柜[1，2]是一種人工光利用型植物工廠，是在完全密閉的環(huán)境下采用人工光源與營(yíng)養(yǎng)液栽培技術(shù)進(jìn)行植物周年連續(xù)生產(chǎn)的一種方式。它通過(guò)智能控制面板對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中的溫度、濕度、光照度、CO2濃度等環(huán)境要素進(jìn)行控制，從而為植物生長(zhǎng)提供健康舒適的生活環(huán)境，因此如何根據(jù)作物生長(zhǎng)信息提高植物生長(zhǎng)柜的智能化控制水平成為了當(dāng)下的研究重點(diǎn)。

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)具有計(jì)算速度快、測(cè)量精度高等優(yōu)點(diǎn)，在航空航天、遙感、生物醫(yī)學(xué)工程等許多方面都得到廣泛應(yīng)用，尤其是隨著計(jì)算機(jī)性能的提高以及成本的降低，使其在農(nóng)業(yè)工程應(yīng)用方面也得到進(jìn)一步的推廣。在利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)監(jiān)測(cè)植物生長(zhǎng)狀態(tài)方面已經(jīng)開展了很多研究[3-9]。本研究在LED植物生長(zhǎng)柜環(huán)境下利用不同濃度的營(yíng)養(yǎng)液培育油菜幼苗，從而得到不同生長(zhǎng)狀態(tài)的試驗(yàn)樣本。通過(guò)對(duì)生長(zhǎng)過(guò)程中的油菜樣本進(jìn)行連續(xù)的觀測(cè)，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)所采集的油菜圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)了油菜總根長(zhǎng)、株高和葉冠投影面積等形態(tài)數(shù)據(jù)的無(wú)損測(cè)量。

2 結(jié)果與分析

從油菜幼苗中隨機(jī)選取試驗(yàn)對(duì)象，調(diào)節(jié)數(shù)碼相機(jī)采集圖像信息，將其傳輸?shù)接?jì)算機(jī)利用Matlab圖像處理工具箱經(jīng)過(guò)上述分析后，即可得到相關(guān)數(shù)據(jù)。

2.1 根長(zhǎng)與株高

為了驗(yàn)證利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)測(cè)量的準(zhǔn)確性， 將選取的5株早期油菜幼苗分別用圖像法和人工法進(jìn)行測(cè)量，得到的測(cè)量數(shù)據(jù)均值如表1所示。從表1可以看出，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的測(cè)量值接近于人工測(cè)量值，而且二者的相對(duì)誤差小于5%，所以圖像法能夠較為真實(shí)地測(cè)量出蔬菜植株的形態(tài)特征數(shù)據(jù)。

2.2 投影葉面積

由于油菜生長(zhǎng)周期在35 d左右，因此在油菜幼苗期對(duì)A、B、C 3組試驗(yàn)對(duì)象每隔2 d測(cè)量1次，連續(xù)測(cè)量10次，分別在測(cè)試當(dāng)日中午12：00采集蔬菜投影面積信息，將圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，通過(guò)Matlab軟件進(jìn)行處理和分析，得到以下3組數(shù)據(jù)。從表2可以看出，無(wú)論是投影葉面積的均值還是方差，3組數(shù)據(jù)都有明顯的區(qū)別。對(duì)同時(shí)段的蔬菜而言，A組的葉冠投影面積均值明顯大于B組的葉冠投影面積均值，B組的葉冠投影面積均值明顯大于C組的葉冠投影面積均值。對(duì)于相同蔬菜的不同時(shí)段而言，其方差表現(xiàn)為A組>B組>C組，因?yàn)槠淙~冠投影面積的方差能夠反映出單位時(shí)間蔬菜生長(zhǎng)的速度，因此A組的蔬菜比B組的蔬菜生長(zhǎng)速度快，B組的蔬菜比C組的蔬菜生長(zhǎng)速度快。由此可以得出一個(gè)結(jié)論，在理想的生長(zhǎng)環(huán)境下，不同濃度的營(yíng)養(yǎng)液對(duì)蔬菜生長(zhǎng)的促進(jìn)作用不同，而且其促進(jìn)作用的強(qiáng)弱能夠通過(guò)葉冠投影面積值明顯的體現(xiàn)出來(lái)，特別是生長(zhǎng)過(guò)程中蔬菜葉冠投影面積的方差能直接反映出植物的缺肥情況。

3 小結(jié)

試驗(yàn)結(jié)果表明，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)能夠?qū)χ参锷L(zhǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)無(wú)損監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、無(wú)損地測(cè)量植物根長(zhǎng)、株高和投影葉面積等形態(tài)數(shù)據(jù)，而且準(zhǔn)確性較高，其誤差保持在5%以內(nèi)。

本研究采用的測(cè)量方法不僅能夠通過(guò)采集植物實(shí)時(shí)生長(zhǎng)狀態(tài)圖像，從而提取其生長(zhǎng)過(guò)程中的形態(tài)特征參數(shù)，而且可以根據(jù)對(duì)其形態(tài)特征提取與數(shù)據(jù)分析，得出蔬菜生長(zhǎng)過(guò)程中的肥缺情況，便于管理者及時(shí)調(diào)節(jié)營(yíng)養(yǎng)液濃度配制，保證蔬菜正常生長(zhǎng)。對(duì)智能植物生長(zhǎng)柜中的蔬菜生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行無(wú)損監(jiān)測(cè)，同時(shí)獲取植物生長(zhǎng)的肥缺狀態(tài)信息，對(duì)于提高植物生長(zhǎng)柜的智能化控制水平，提高作物產(chǎn)量、增加經(jīng)濟(jì)效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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