基于圖像識(shí)別技術(shù)的農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)是農(nóng)業(yè)增產(chǎn)的大敵，其中尤以水稻害蟲(chóng)最多，水稻是我國(guó)的主要糧食之一，水稻的產(chǎn)量影響著國(guó)計(jì)民生。過(guò)去的一段時(shí)間，由于農(nóng)藥的過(guò)度使用，不僅嚴(yán)重的影響了生態(tài)環(huán)境也給我們?nèi)祟惖淖陨戆踩珟?lái)了嚴(yán)重的隱患。并且由于生物自身的進(jìn)化性，很多害蟲(chóng)對(duì)農(nóng)藥的抗藥性不斷的增強(qiáng)，現(xiàn)在需要使用的藥量可能是過(guò)去的2倍、3倍或許更多，這樣就造成了嚴(yán)重的惡性循環(huán)。許多研究表明科學(xué)有效的害蟲(chóng)種類，分布密度的信息數(shù)據(jù)不僅可以正確的使用農(nóng)藥，減少農(nóng)藥的用量，甚至可以通過(guò)

2、物理的方法提前預(yù)防害蟲(chóng)的爆發(fā)。
　　 針對(duì)農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)信息及時(shí)有效的獲取，本文在傳統(tǒng)誘捕裝置的基礎(chǔ)上，提出采用圖像處理技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)的遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)測(cè)，本文主要研究了以下4個(gè)方面的工作：
　　 (1)完成對(duì)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，根據(jù)實(shí)際情況中蟲(chóng)體數(shù)量的巨大，采用上下震動(dòng)篩和抽樣機(jī)械的設(shè)計(jì)，對(duì)蟲(chóng)體質(zhì)量和數(shù)量的控制，設(shè)計(jì)帶運(yùn)輸?shù)姆绞綄?duì)蟲(chóng)體進(jìn)行運(yùn)輸，并用上下毛刷的方式解決蟲(chóng)體滯留的問(wèn)題。同時(shí)增加了小范圍氣候采集系統(tǒng)，為農(nóng)業(yè)專家分析蟲(chóng)害問(wèn)題提

3、供氣候數(shù)據(jù)；
　　 (2)針對(duì)實(shí)際拍攝的圖像有多目標(biāo)的情況，通過(guò)對(duì)原始害蟲(chóng)圖像的增強(qiáng)、圖像二值化，多目標(biāo)的分割等處理步驟的比較分析，實(shí)現(xiàn)了一套有效提取單體目標(biāo)的方案。實(shí)現(xiàn)得到了有利于特征提取和識(shí)別分類的單體害蟲(chóng)二值化圖像；
　　 (3)利用形態(tài)學(xué)原理，在圖像二值化的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)對(duì)20個(gè)原始特征的分析，選擇了7個(gè)有利于分析水稻害蟲(chóng)的特征；
　　 (4)用改進(jìn)的共軛梯度法進(jìn)行識(shí)別學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)效率比傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了