圖像處理用于設施園藝管理系統的實踐分析

廖肖依,廖桂平,肖霖予,羅睿勍

(湖南農業大學,長沙 410125)

0 引言

設施園藝管理系統能夠在不利于作物生長的季節和區域內,利用人為制造的設施創造利于農作物生長的環境,保證作物能夠高效、優質及穩定地進行生長,也是對農作物生長過程的可控制研究結果[1-2]。設施園藝管理以作物生長管控模型和作物數據采集與診斷為基礎,統一對作物的生長狀態信息進行感知與調控[3]。

本文以設施園藝管理系統中的作物生長管理的精準化控制為目標,設計了一種基于圖像采集、處理分析的設施園藝管理系統,旨在為作物的精準化生產控制水平奠定基礎,保證作物的高效生長。

1 設施園藝管理系統總體設計

設施園藝管理系統可實現作物生長狀態的精準化管控,通過對作物的生長狀態進行全面感知,建立作物生長過程狀態模型,同時對生長過程的灌溉、施肥、光照等環境參數進行智能化控制[4]。因此,采用圖像采集和光譜檢測的方式,對作物生長狀態進行感知,系統功能層面包含感知層、控制層、服務層及應用層,如圖1所示。

2 設施園藝管理系統功能層面設計

設施園藝管理系統進行作物生長信息感知時,均采用無線感知與數據傳輸的方式,實現作物生長區域內的溫濕度、酸堿性、土壤墑情、光照強度及二氧化碳濃度等信息數據的采集、分析處理和傳輸[5-6]。圖2所示為設施園藝管理系統感知層功能架構。

圖1 設施園藝管理系統總體框架圖Fig.1 Overall framework of facility horticulture management system

控制層主要對設施園藝區域內的環境參數進行控制,同時對作物生長過程中所需的元素進行測控,根據作物生長狀態和環境參數信息控制作物生長所需的水肥供給,保證設施園藝作物生長所需的最佳條件[7]。

圖2 設施園藝管理系統感知層功能架構Fig.2 Functional architecture of perception layer of facility horticulture management system

設施園藝環境控制系統采用變量溫濕度控制的方式,對園藝實施區域內的光照強度、溫濕度、二氧化碳濃度等環境參數進行控制;當感知層獲取到的參數與作物生長過程的設定值不相符時,內置控制策略即可對相關的執行設備進行控制,調整設施園藝管理系統中的環境參數。與傳統的控制方式相比,設施園藝環境控制系統能夠準確進行溫濕度的控制和調節,保證作物生長過程環境參數的快速準確調節[8-10]。圖3所示為設施園藝環境控制系統結構圖。

設施園藝作物生長所需的營養元素通過營養元素測控系統進行一體化控制,包含作物生長區域內的灌溉、施肥及參數采集功能,同時能夠根據內置的環境參數預設值對營養元素進行調整,使農作物能夠在最優的營養狀態下生長[11]。圖4所示為設施園藝管理系統營養元素測控系統結構圖。

圖3 設施園藝環境控制系統結構圖Fig.3 Structure diagram of facility horticultural environment control system

圖4 園藝營養元素測控系統結構圖Fig.4 Structure diagram of horticultural nutrient element measurement and control system

設施園藝管理系統服務層主要用于提供基礎數據的分析處理、決策生成支持及作物生長模式分析等服務,采用多種作物生長分析算法,對作物的生長狀態特性進行分析[12]。設施園藝管理系統服務層可采用圖像識別的方式,對作物的生長階段和生長特性進行分析,并利用光譜對設施園藝區域內的不同作物生長特性進行識別[13]。

對作物生長狀態進行圖像識別時,采用可見光圖像對設施園藝內的作物種類進行識別,同時進行圖像的分析處理,識別作物的葉、莖及果實,并根據作物的結構元素,采用多尺度分析的方法對圖像進行分析,反映作物生長階段的視覺特性[14]。圖5所示為設施園藝管理系統圖像識別處理流程。

圖5 設施園藝圖像識別處理流程圖Fig.5 Flow chart of facility horticulture image recognition and processing

利用光譜對作物的生長特性進行識別時,要求能對作物的葉密度和營養元素進行快速檢測,確定作物生長過程中的葉密度與營養元素關系,從而識別不同作物的生長特性。利用光譜進行作物生長特性識別時,先通過傳感器對作物生物信息量進行檢測,采用信息技術獲取作物生長信息標準參數,通過數據推導的方式建立傳感器測量值與作物生長信息之間的邏輯關系,從而確定作物的生長狀態特性。

設施園藝區域內的作物種類識別和作物生長特性識別完成后,即可建立區域內作物生長信息數據庫,通過數學分析功能進行作物生長狀態信息的分析處理,不斷優化設施園藝區域內的控制參數設置和控制策略優化,從而實現設施園藝作物生長過程的最優化控制。數據分析過程包含多種算法,能夠對作物生長狀態數據進行各種服務診斷,并將數據進行有機結合,決策作物生長狀態所需的控制模式。圖6所示為設施園藝作物最優生長模式分析流程圖。

圖6 作物最優生長模式分析流程圖Fig.6 Analysis flow chart of optimal crop growth mode

設施園藝管理系統應用層主要對系統當中的用戶界面、人機交互、移動應用及數據拓展服務進行設置,便于系統使用人員的操作和管理。

3 植株圖像處理與參數提取

植株特征參數直接反應作物的生長狀態,故通過對植株圖像進行采集,經圖像分析處理后,從圖像中提取植株的特征參數。在參數提取過程中,利用長方體的包圍框對植株圖像進行包圍,由此獲取到植株的外輪廓特征參數。

首先,提取植株圖像中心點,假設圖像分割點集合為P={pi|i=1,2,…,n},n為點的數量,則圖像點的中心為

中心點獲取完成后,求圖像特征點協方差矩陣,為簡化數據計算量,在此僅獲取3×3協方差矩陣,即

由于協方差矩陣為對稱實矩陣,因此可以得出協方差矩陣的非負特征值和相應的特征向量為

Cpei=λiei,i∈{0,1,2}

綜上所述,根據植株圖像,獲取到植株特征參數輪廓如圖7所示。

圖7 植株圖像特征參數輪廓Fig.7 Plant image feature parameter contour

4 結論

以圖像處理與識別算法為基礎,建立設施園藝管理系統的感知層,獲取到作物植株的特征參數,可精準實現設施園藝管理的精準化管控,為精準農業的推廣奠定理論基礎。