基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法
本发明公开了一种基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法。利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段,红光波段,近红外波段三个波段通道的单色灰度图像,然后使用MATLAB软件,通过图象处理方法编写应用软件,进行图像处理。包括背景及噪声、干扰等的消除和作物病斑信息的识别分析,实现植物是否发病及病斑位置和分级的准确快速处理。每张图片的病害识别时间仅为数秒。本发明用于快速、准确、稳定、实时、非破坏性的水稻稻瘟病感染诊断并且准确地指出病斑所在的位置以及感染程度分级,减少由于全面喷洒而造成的药物用量,降低生产成本并减少污染,为变量喷药提供数据支持,提高精确喷药的决策水平,实现精细农业起到积极的作用。
浙江大学
2021-04-11