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基于K-means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法
被引量：
8
1
作者
安晓飞
王培
+3 位作者
罗长海
孟志军
陈立平
张安琪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期84-89,共6页
针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像...
针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像分隔为16区,利用统计学方法分别计算各区秸秆中位数和众数灰度平均值,16区平均后分别获得秸秆中心灰度和土壤背景中心灰度,将其作为新的分类中心,重新采用K-means聚类方法对玉米秸秆图像进行分割,当秸秆中心灰度不再发生变化时停止迭代,计算秸秆像素点数量;最后计算获得玉米秸秆覆盖率。2021年4月,该方法在吉林省长春市玉米地100个采样点进行了实际验证,与人工拉绳法和人工图像标记法的相关系数分别为0.7161和0.9068,误判率7%,平均误差比Otsu阈值化方法和经典K-means聚类方法分别降低了45.6%和29.2%。试验结果表明,所提方法能够实现对不同天气、不同种植模式、不同地块条件下的秸秆覆盖率准确计算,该研究结果可为秸秆覆盖率在线计算提供一种新方法。
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关键词
玉米秸秆覆盖率
机器视觉
K-MEANS聚类
分区寻优
保护性耕作
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职称材料
题名
基于K-means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法
被引量：
8
1
作者
安晓飞
王培
罗长海
孟志军
陈立平
张安琪
机构
北京农业智能装备技术研究中心
国家农业智能装备工程技术研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期84-89,共6页
基金
财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系项目(CARS03)
北京市农林科学院创新能力项目(KJCX20210433、KJCX20200416)。
文摘
针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像分隔为16区,利用统计学方法分别计算各区秸秆中位数和众数灰度平均值,16区平均后分别获得秸秆中心灰度和土壤背景中心灰度,将其作为新的分类中心,重新采用K-means聚类方法对玉米秸秆图像进行分割,当秸秆中心灰度不再发生变化时停止迭代,计算秸秆像素点数量;最后计算获得玉米秸秆覆盖率。2021年4月,该方法在吉林省长春市玉米地100个采样点进行了实际验证,与人工拉绳法和人工图像标记法的相关系数分别为0.7161和0.9068,误判率7%,平均误差比Otsu阈值化方法和经典K-means聚类方法分别降低了45.6%和29.2%。试验结果表明,所提方法能够实现对不同天气、不同种植模式、不同地块条件下的秸秆覆盖率准确计算,该研究结果可为秸秆覆盖率在线计算提供一种新方法。
关键词
玉米秸秆覆盖率
机器视觉
K-MEANS聚类
分区寻优
保护性耕作
Keywords
corn straw coverage
machine vision
K-means clustering
zoning optimization
conservation tillage
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法
安晓飞
王培
罗长海
孟志军
陈立平
张安琪
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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