[发明专利]一种小麦出苗均匀度测定方法

说明书

本发明涉及一种小麦出苗均匀度测定方法，包括以下步骤：田间图像获取：基于无人机近地5‑10米获取3‑5叶期小麦RGB图像；植被提取：利用公式提取图像中的小麦苗；盖度提取：将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；均匀度计算：计算子区域间盖度的变异系数来表示均匀度；缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积0.02m²的缺苗区域。本发明测定方法，计算效率高，可以快速大面积全面的调查出苗均匀度，相比人工调查效率高、覆盖面广。

技术领域

本发明具体涉及一种小麦出苗均匀度测定方法。

背景技术

麦苗非均匀状态会造成不同程度减产，一方面局部植株密度过大，减小营养面积，激化株间矛盾，进而影响生长发育，降低生产力；另一方面局部植株密度过小，单株可充分发育，但因地力和光能利用不足，达不到均匀总体的生产能力，因而造成不同程度的减产。影响小麦出苗均匀度的因素较多，一些问题也是当下研究的热点，如秸秆还田对小麦出苗情况的影响；再如温度、水分和播种深度如何影响小麦出苗。然而，目前主要的出苗整齐度调查方法是通过人工框选若干个区域，并调查这若干个区域中的苗数，计算这些区域中苗数的变异系数来反应出苗整齐度。这种出苗均匀度的调查方式耗时费力，且调查具有片面性，不能够直观的反应一个地块的出苗整齐度。

另一方面，无人机遥感以其高时效、高分辨率、低成本、低风险、机动灵活等特性，在农作物监测上发挥了重要的作用。根据前人的研究进展可以发现，无人机遥感在作物生产上的应用主要包括作物分类、灾害监测、农学参数估测和长势分析。在作物分类研究中主要获取不同种类的种植面积，以供相关部门进行管理和决策。灾害监测的研究是近年来的一个热点，即包括了田间病虫草害的监测，又包括了受外界因素造成的作物生长异常，如倒伏的监测。农学参数的估测主要是通过建立模型来估测如叶面积指数、生物量、氮素含量和株高等农学参数，再寻找反应作物群体质量的无人机图像参数来对作物的生长状态进行评价。虽然无人机遥感在作物生长和管理上的应用较多，但利用无人机遥感来评价小麦出苗整齐度上的研究还鲜有报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种小麦出苗均匀度测定方法，计算效率高，可以快速大面积全面的调查出苗均匀度，相比人工调查效率高、覆盖面广。

为解决以上技术问题，本发明采取的一种技术方案是：

一种小麦出苗均匀度测定方法，包括以下步骤：

步骤1)田间图像获取：基于无人机近地5-10米获取3-5叶期小麦RGB图像；

步骤2)植被提取：利用公式(1)提取图像中的小麦苗，

Exg＝2*G-R-B 1

其中G、R、B为RGB图像中的绿、红、蓝波段；

步骤3)盖度提取：将图像划分为若干个0.30m×0.30m的子区域，计算每

个子区域中麦苗部分的像素值占图像总像素值的百分比，记为盖度；

步骤4)均匀度计算：以每个子区域的盖度为依据，计算子区域间盖度的变异系数CV来表示均匀度，变异系数计算公式为：

其中，δ_x表示标准差，E_x表示平均值；

步骤5)缺苗情况调查：计算条播小麦中的缺苗长度10cm的断行区域,计算撒播小麦的缺苗面积0.02m²的缺苗区域。

优选地，步骤5)中计算条播小麦中断行区域的具体步骤为：