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江苏科技大学
本科毕业设计(论文)
学院电子信息学院>>>>专业电气工程及其自动化>>>>学生姓名杨炎平>>>>班级学号1040304228>>>>指导教师庄肖波>>>>
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二零一四年六月
江苏科技大学本科毕业论文
水稻产量估算系统设计
Riceyieldestimationsystemdesign
摘要
水稻是我国最重要的食物之一,在这个人口迅速增长的基本国情之下,一个高效的、可推广的水稻估产方法是了解水稻产业的基本保证。虽然现在国际上对于水稻产量有不少的研究,个别方法已经在实际应用中。不过很多方法并不能得到广泛的使用,因为这些估产方法普遍存在人力、物力需求太大,受天气影响较大,数据采集和处理过于复杂等问题。因此,目前研究出一种简单、方便、大众化的水稻估产方法显得尤为重要。
本文通过研究目前的一些水稻估产方法,根据图象纹理分析、分形理论以及多元线性回归来建立水稻产量模型。
1.在学习了目前水稻估产方法的优缺点后,选择成熟期的水稻作为研究对象,进行进一步处理,来估算水稻产量。相比之下此方法需要更少的人力、物力,而且更加简单、精确,为以后研究水稻产量打下一定的基础。
2.获取成熟期水稻的稻穗图像以及单位面积的水稻图像。通过图像处理软件,先对图像灰度化处理后再进行二值化分割等。在分形理论的基础下,进行纹理分析,提取水稻的特征参数。由主成分分析法分析各特征参数,提取出关键的特征参数。
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3.分析水稻特征参数跟水稻产量之间的关系,通过多元线性回归建立水稻产量模型。稻穗产量模型:Y=5.717-0.367z1,Y表示的是稻穗的质量,z1表示的是稻穗的主成分。单位面积水稻产量模型:Y=0.789+0.059z1+0.029z2+0.054z3,Y表示一个平方的水稻产量,z1、z1、z3表示单位面积水稻产量的主成分。4.本文采用一种新的思路,通过摄取图像,分析处理,建立模型来估算水稻产量。在后期的研究中,可以在联合收割机上安装摄像头,获取水稻图像,进行实时实地的验证研究。
关键字:水稻、产量、分形、建模
Riceisoneofthecountry'smostimportantfoodinthisrapidpopulationgrowthunderthebasicconditionsof,aneffective,replicablemethodsofriceyieldestimationistounderstandthefundamentalguaranteesofthericeindustry.Nowmanystudiesonriceyield,individualapproachhaspracticalapplications.Thoughmanymethodscannotbewidelyused,sincethesemethodsofestimationdemandwidespreadhuman,materialistoolarge,moreaffectedbytheweather,andissuessuchasdatacollectionandprocessingistoocomplex.Therefore,developedasimple,convenientandpopularriceyieldestimationmethodisparticularlyimportant.Bystudyingthecurrentriceyieldestimationmethodsinthisarticle,basedonimagetextureanalysis,fractaltheorytoestablishriceyieldandmultiplelinearregressionmodels.
1.Afterlearningthestrengthsandweaknessesofcurrentriceyieldestimationmethods,selectmaturityofriceasaresearchobjectforfurtherprocessing,toestimatericeyields.Incontrastthismethodrequireslessmanpowerandresources,andmoresimple,precise,andstudiesonriceyieldandlayafoundationforthefuture.
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2.Getmaturericegrainimageandtheimageofriceperunitarea.Imageprocessingsoftware,imageprocessingandbinarization
segmentationagain.Onthebasisoffractaltheory,textureanalysis,extractionofcharacteristicparametersofrice.Byprincipalcomponentanalysisanalysisfeatureparameters,extractcriticalparameters.
3.Analysisofrelationshipbetweencharacteristicparametersof