中国稻米2024,Vol.30Issue(4) :7-11,16.DOI:10.3969/j.issn.1006-8082.2024.04.002

基于数字图像处理的水稻生长特征识别研究进展

Review on the Recognition of Rice Growth Characteristics Recognition Based on Digital Image Processing

刘正国 韩玮 高照 张子杰 刘建立 李晓鹏
中国稻米2024,Vol.30Issue(4) :7-11,16.DOI:10.3969/j.issn.1006-8082.2024.04.002

基于数字图像处理的水稻生长特征识别研究进展

Review on the Recognition of Rice Growth Characteristics Recognition Based on Digital Image Processing

刘正国 1韩玮 2高照 1张子杰 3刘建立 3李晓鹏3
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作者信息

  • 1. 南京信息工程大学生态与应用气象学院,南京 210044;中国科学院南京土壤研究所,南京 210008
  • 2. 南京信息工程大学生态与应用气象学院,南京 210044
  • 3. 中国科学院南京土壤研究所,南京 210008
  • 折叠

摘要

水稻的特征识别是农业生产中的重要内容,主要指通过农业专家人工目视或使用图像处理和机器学习技术,对水稻的生长状态进行分析和处理,主要包括提取水稻的形状、颜色和纹理等特征和属性,进而对水稻生长状态、病虫害情况等进行识别诊断.本文在梳理现阶段国内外相关研究成果的基础上,分析了基于数字图像处理水稻生长特征识别研究的田间图像采集设备、图像处理方式以及基于数字图像处理的水稻生长特征识别应用.总结了稻田中不同应用平台的功能特点.展望了基于数字图像处理的水稻特征识别的未来发展方向.

Abstract

Recognition of rice characteristics is a critical aspect of agricultural production,primarily involving the analysis and processing of rice growth states through manual visual inspection by agricultural experts or the use of image processing and machine learning technologies.This process involves extracting features and properties such as the shape,color,and texture of rice,enabling the recognition and diagnosis of rice growth conditions and pest disease situations.This paper reviewed domestic and international research achievements on rice,analyzed field image collection equipment,image processing methods,and applications of rice growth feature recognition research based on digital image processing.It summarized the functional characteristics of different application platforms in paddy fields and look forward to the future development direction of rice feature recognition based on digital image processing.

关键词

水稻/图像处理/农业/特征识别/机器学习

Key words

rice/image processing/agriculture/feature recognition/machine learning

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基金项目

中国科学院网络安全和信息化专项应用示范项目(CAS-WX2023SF-0404)

中国科学院南京土壤研究所"十四五"自主部署项目(ISSASIP2207)

北大荒黑土地生态环境保护综合实验室项目()

出版年

2024
中国稻米
中国水稻研究所

中国稻米

CSTPCD北大核心
影响因子:0.661
ISSN:1006-8082
参考文献量24
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