基于圖像特征的溫室雜草信息獲取技術研究

馬偉+王秀+陳立平+張東彥

【摘要】圖像特征是區(qū)分作物和雜草的重要屬性，利用圖像特征對雜草進行識別和分類，能達到較高的空間分辨能力，識別率和準確率都能得到較好結果。溫室雜草多采用地膜覆蓋的方式在作物整個生長期間進行控制，地膜下的雜草生長雖受到限制，同時雜草仍能與作物的根部爭奪養(yǎng)分，因此準確獲得膜下雜草信息對進一步在播種前進行抑制，采收后去除雜草等精準控制雜草環(huán)節(jié)具有重要意義。

背景

溫室周年生產(chǎn)，環(huán)境封閉，因此不合適使用除草劑防除雜草，并且蔬菜等作物也不宜采用化學制劑進行雜草治理。溫室雜草的防控多采用地膜覆蓋的物理方法來阻止雜草過度生長，但整個生長季雜草都會在地膜下生長，與作物爭奪肥料養(yǎng)分，對作物的生長產(chǎn)生不好的影響。因此消除雜草的影響就成為必須面對的一個問題，首要的問題就是獲取雜草的信息。溫室中作物生長期地膜一直覆蓋，地膜防控雜草的同時也遮擋了雜草，給直觀獲取雜草表觀信息增加了難度。探究采用圖像的方法，通過識別算法準確地獲得雜草的信息具有重要的意義[1]。

原理

區(qū)別于非保護地，溫室雜草信息獲取有4個關鍵步驟（圖1）：①采集裝置的移動作業(yè)要符合溫室柔性枝條茂密的實際情況，機械裝置研制要實現(xiàn)易于轉彎和調頭，并采用人力或電動驅動的方式；②圖像特征的獲取，根據(jù)作物根部綠色莖稈和膜下雜草葉片簇生的特點選擇合適的攝像機[2]，并配備合適的支架以及光源組成攝像機系統(tǒng)；③圖像的處理，溫室中所使用地膜的透光度參數(shù)各不相同，但是對所獲取雜草的圖像有很大的阻隔，在計算算法及軟件的開發(fā)上要進行模糊識別，難度會有所增加；④雜草空間分辨結果的使用，需要對應的溫室農(nóng)藝技術對識別結果利用，以便實現(xiàn)雜草的精準防控。

結構

信息采集系統(tǒng)的結構包括：計算機、圖像采集卡、CCD、鹵素燈光源、移動裝置等（圖2）。計算機用來運行圖像處理軟件，并通過圖像采集卡連接CCD獲得高速的圖像信息，采用可調節(jié)的鹵素燈光源可以有效的消除溫室棚膜及作物遮擋引起的自然光變化的干擾。

計算算法及軟件

信息的獲取和雜草的識別主要依據(jù)的圖像特征有：位置、形態(tài)、紋理、顏色特征等[3]。由于溫室的壟間距規(guī)則、地膜為白色、莖稈為綠色，算法（圖3）主要采用Hough變換、直方圖算法等提取作物行和行間地膜；形態(tài)特征識別利用區(qū)域標記算法提取地膜下雜草的無量綱形狀特征參數(shù)；由于地膜的存在紋使得紋理識別難度非常大，采用共生矩陣和小波變換，計算量較大，速度很慢；顏色特征的提取主要采用顏色變換等算法，將行間和行內(nèi)地膜下的雜草識別出來。從實踐的結果看，單一算法很難實現(xiàn)及時準確的識別，多種識別方法及識別信息的綜合利用，可以使雜草的紋理識別和顏色特征提取在準確性和快速性上有很大的提高。

軟件采用C++語言編寫，獲取圖像后首先進行壟中心線的定位，然后將圖像進行區(qū)域標記、共生矩陣等數(shù)學運算進行特征提取和修正，最后通過顏色變換的校正后，將有效的特征圖像進行拼接，通過軟件界面顯示溫室大地塊的雜草信息圖，并將信息圖和多次獲取的圖進行比對，分析雜草的生長趨勢和控制效果，有助于了解整個種植期的草害發(fā)生情況。

結束語

基于圖像特征識別溫室膜下雜草的方法是一種溫室精準雜草防控信息采集的大膽嘗試，美國有學者對此方法的不足提出一些建議，主要包括實用性、分辨率和識別率的范圍。從國際研究的趨勢看，實時的雜草識別傳感設備以及傳感器的需求很大，美國已經(jīng)開始走向實際應用。國內(nèi)目前尚處于研發(fā)階段，沒有成熟的可推廣的產(chǎn)品。由于溫室膜下雜草的特殊性，基于圖像特征的技術有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

參考文獻

[1] 雄鋒.基于雙目立體視覺的雜草定位 技術研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學，2008.

[2] 趙德升.基于機器視覺的精確噴施智 能除草裝置雜草實時識別技術[D]. 鎮(zhèn)江：江蘇大學，2009.

[3] 夏利兵.基于角點特征的雙目視覺 雜草定位系統(tǒng)研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇 大學，2009.