焦紅強

圖像是人類認識世界的基礎，是獲取和傳遞信息的重要手段。圖像處理技術的發(fā)展，對農(nóng)業(yè)信息化的提高有著巨大作用。農(nóng)業(yè)圖像檢測技術的逐步成熟對于農(nóng)作物長勢檢測、種子質(zhì)量鑒別和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量等級檢查有廣泛應用。

《農(nóng)業(yè)圖像檢測技術與實踐研究》首先對數(shù)字圖像處理、計算機視覺和分形理論進行了介紹，在此基礎上，以農(nóng)業(yè)圖像為主要研究對象，重點講解了對玉米、大豆、甘薯等農(nóng)作物圖像的信息進行采集和分析加工方式。同時，還對傳統(tǒng)的圖像處理算法中存在的缺陷進行改進，進一步拓展了實踐應用領域。

玉米植株的高度和密度對于玉米生長期間的營養(yǎng)需求有極大影響，玉米植株高度的檢測和玉米產(chǎn)量也有關系，只有合理的高度和密度才能獲得較高的產(chǎn)量。《農(nóng)業(yè)圖像檢測技術與實踐研究》中玉米植株圖像實驗研究章節(jié)中，對玉米植株圖像獲取、圖像預處理以及玉米植株的機器檢測實驗進行了詳細的介紹和闡述，通過計算機圖像處理可以減輕測量工作的勞動強度和減少測量時間。所以，農(nóng)業(yè)圖像檢測技術的應用，有助于合理密植，提高作物產(chǎn)量。

精細農(nóng)業(yè)是將智能化引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而形成的一種新的農(nóng)業(yè)形式。電腦視覺技術在植物生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)資源信息共享、農(nóng)副產(chǎn)品灰度和質(zhì)量檢查上有廣泛的應用。目前，我國玉米種植面積在0.2億hm2左右，在全球范圍中排在第2位。玉米的大面積種植造成玉米植株密度難以把握，在這種情況下，計算機視覺技術的引入對玉米生長情況的掌控有很大幫助，根據(jù)植株生長情況進行灌溉、施肥，大大提高了工作效率。

《農(nóng)業(yè)圖像檢測技術與實踐研究》中對圖像處理基礎進行了全面的分析，其中的圖像分割技術、圖像提取技術在農(nóng)業(yè)圖像檢測中有很多的應用。在當下的農(nóng)業(yè)圖像檢測技術中，Casady等利用計算機視覺技術，將采集圖像的對比度之差，與玉米及其土質(zhì)背景相適應，進行灰度分割，得到玉米的生長情況。將采集到的圖像進行處理之后，可以得到植株生產(chǎn)情況的參考數(shù)據(jù)，另外，應用數(shù)學形態(tài)學的方法去除影子和噪音，通過二值化圖像提取玉米生長的高度。

基于計算機視覺的玉米植株的高度測量系統(tǒng)由攝像設備、圖像處理裝置和計算機構(gòu)成。在工作時，首先在田間安裝檢測設備，白天通過攝像機來拍攝玉米圖像，晚間則是通過紅外設備來獲取圖像，然后，將圖像傳送到圖像處理器，進行計算機分析計算，獲得植株的高度，完成測量。

在玉米植株圖像獲取時，還會采用植物表型檢測的方式。植物表型檢測的方式是植物表型組學研究的一個重要方向，通過植物表型檢測，可以為植物功能基因分析和環(huán)境影響研究提供完整的參考數(shù)據(jù)，從而對玉米植株情況進行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集。通過實時圖像處理監(jiān)測玉米的生長狀況。該方法通過模糊聚散類處理獲得玉米和背景敏感的閾值，從中找出通過X射線在作物圖像上最大累積的綠色像素，根據(jù)這些沿線排列的像素計算玉米的植物株的密度?！掇r(nóng)業(yè)圖像檢測技術與實踐研究》對計算機視覺理論進行了全面分析，其中的空間幾何以及三維重建技術在農(nóng)作物的植株分析中有重要應用。Nakarmi等學者利用3D計算機視覺技術進行玉米植株密度的空間測量，通過透視的關系，得到玉米植株的間距。這種測量方式的精度很高，平均測量誤差能夠控制在2.45 cm，從而滿足了玉米耕種規(guī)劃的要求。

作為一本農(nóng)業(yè)圖像檢測方面的專業(yè)著作，《農(nóng)業(yè)圖像檢測技術與實踐研究》可供廣大的科研工作人員、農(nóng)業(yè)工程技術人員使用，同時也可以提供給計算機專業(yè)、農(nóng)學類專業(yè)的學生參考使用。農(nóng)業(yè)圖像檢測技術的進步，對于農(nóng)業(yè)信息的發(fā)展有重要作用，通過計算機視覺技術來檢測玉米植株的生長情況的方式是智能農(nóng)業(yè)的具體表現(xiàn)，隨著現(xiàn)代科學技術的高速發(fā)展，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中將會有更多的工作被計算機代替，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率也將走上一個更高的臺階。