本發明提供一種農作物前端識別裝置及方法，屬于農作物氣象自動觀測領域。該裝置能夠實現：采集農作物的圖像；當農作物的播種方式是穴播時，對農作物的圖像進行二值化處理獲取連通域的個數即為農作物的穴數，根據農作物的穴數以及農作物的圖像對應的實際面積計算農作物種植密度；當農作物的播種方式是條播時，對農作物的圖像進行二值化處理獲取連通域的個數以及各個連通域的頂點個數，計算各個連通域內農作物的株數，進而計算農作物的圖像中農作物的總株數，根據農作物的總株數以及農作物的圖像對應的實際面積計算農作物種植密度。該裝置能遠程、自動、長期連續地對農作物種植密度進行監測，具有節省人力物力、實時高效、監測精度高的優點。

技術領域

本發明涉及一種農作物前端識別裝置及方法，屬于農作物氣象自動觀測技術領域。

背景技術

獲取農作物生長信息，即獲取農作物的發育期、長勢狀況等，對分析農作物的生長狀態、開展農作物產量預測、指導農事活動、保障糧食安全具有重要意義。

現有的農作物生長信息的獲取主要依靠人工觀測，觀測人員按照農業氣象觀測規范中的定義和描述，對田間農作物進行實地的目測或簡單的器測，這種方式耗時、費力、主觀性強且無法進行連續觀測，造成觀測誤差較大，進而導致觀測精度較差，另外這種方式還容易破環農作物及其生長環境，已不能滿足現代農業生產、管理、農業氣象服務和地球物候環境變化研究的需要。

發明內容

本發明的目的是提供一種農作物前端識別裝置，用以解決現有的人工農作物生長監測方式的監測精度較差的問題；本發明還提供一種農作物前端識別方法，用以解決現有的人工農作物生長監測方式的監測精度較差的問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種農作物前端識別裝置，包括：

圖像采集模塊，用于采集農作物的圖像；

數據處理模塊，用于實現的處理過程包括：

采集農作物的圖像；

當農作物的播種方式是穴播時，對農作物的圖像進行二值化處理，得到二值化圖像，標記二值化圖像中農作物的連通域，獲取連通域的個數，連通域的個數為農作物的穴數，根據農作物的穴數以及所述農作物的圖像對應的實際面積計算農作物種植密度；當農作物的播種方式是條播時，對農作物的圖像進行二值化處理，得到二值化圖像，標記二值化圖像中農作物的連通域，獲取連通域的個數以及各個連通域的頂點個數，根據連通域的頂點個數與連通域內農作物的株數之間的關系得到各個連通域內農作物的株數，進而計算得到所述農作物的圖像中農作物的總株數，根據農作物的總株數以及所述農作物的圖像對應的實際面積計算農作物種植密度。

該農作物前端識別裝置的有益效果是：該裝置通過采集農作物的圖像，對農作物的圖像進行二值化處理，然后采用連通域分析技術，實現了穴播和條播兩種播種方式下的農作物種植密度的計算；采用圖像處理的方式實現對農作物種植密度的監測，使得利用該裝置能夠遠程、自動、長期連續地對農作物種植密度進行全天候和全時段的監測，與人工現場觀測相比，利用該裝置進行農作物種植密度監測，能夠大大降低勞動強度，同時具有節省人力物力、實時高效、監測精度高的優點，進而保證了農業生產、管理的實時性和高效性，而且不會對農作物及其生長環境造成破壞。

為了計算條播時各個連通域內農作物的株數，作為對上述農作物前端識別裝置的一種改進，所述連通域的頂點個數與連通域內農作物的株數之間的關系為：

y_CN＝ax_VN²-bx_VN+c

其中，y_CN為連通域內農作物的株數；x_VN為連通域的頂點個數；a、b、c均為連通域內農作物的株數的計算系數。