基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的棉花长势监测系统构建

详 情 说 明

棉花作为重要的经济作物，其生长状况直接影响产量与品质。传统人工巡检方式存在效率低、主观性强等缺陷，而基于计算机视觉的监测系统能实现全天候自动化观测。该系统的核心由三个模块构成：

数据采集层 部署在田间的智能摄像头或无人机定期拍摄棉花田多光谱图像，重点捕捉株高、叶片形态、花蕾分布等特征。为适应农田复杂光照，需采用HDR成像技术并配备防尘防水外壳。

视觉分析引擎 采用改进的Faster R-CNN网络识别单株棉花，通过像素级分割计算叶面积指数(LAI)。针对作物重叠难题，引入深度估计算法建立3D点云模型。生长趋势预测模块则融合历史图像数据与LSTM时序分析。

决策支持界面 将分析结果可视化呈现，如用热力图标注发育迟缓区域，结合土壤传感器数据生成水肥建议。系统特别设计异常报警机制，当检测到病虫害早期特征（如叶缘黄化）时自动触发预警。

该方案相比传统方法显著提升监测密度，单次航拍可覆盖200亩棉田，关键参数测量误差控制在5%以内。未来可通过迁移学习适配小麦、玉米等作物，推动精准农业的规模化应用。