基于计算机视觉技术进行棉花干旱诊断的研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术进行棉花干旱诊断的研究

详 情 说 明

棉花作为重要的经济作物，其生长状况直接影响农业生产效益。传统干旱监测依赖人工观察或传感器网络，存在效率低、成本高等问题。计算机视觉技术的引入为棉花干旱诊断提供了新的解决方案。

核心思路是通过图像分析识别干旱特征： 叶片形态检测：干旱初期棉花叶片会发生卷曲，通过边缘检测算法量化叶片弯曲度。 颜色空间转换：将RGB图像转换到HSV/ LAB空间，增强叶片黄化区域的对比度。 纹理特征分析：利用局部二值模式(LBP)算法提取叶面粗糙度变化，脱水叶片会呈现更显著的纹理特征。

技术优势在于非接触式监测，既可部署在无人机进行大田扫描，也能通过固定摄像头实现定点观测。未来结合多光谱成像和深度学习模型，可进一步提升早期干旱预警的准确率。