简介：摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要，研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法，以凸显目标与背景亮度差异，提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异，建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征，确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段，在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析，提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法，以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明，分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标，通过多波段图像融合处理后，目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍，即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强，且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。

简介：摘要 : 叶片湿润时间（ LWD）是植物病害模型的重要输入变量之一，它与许多叶部病原菌的侵染有关，影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位，本研究于 2019年 3月和 9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了 9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间，每隔 1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明： BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度（ ACC为 0.90和 0.92），比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度（ ACC为 0.82和 0.84）更高，平均绝对误差 MAE分别为 1.81和 1.61 h，均方根误差 RSME分别为 2.10和 1.87，决定系数 R2分别为 0.87和 0.85；在晴天和多云天气条件下，叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部＞中部＞北部，南面是叶片湿润平均时间（ 12.17 h/d）最长的区域；由东向西方向上，叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部＞西部＞中部，中部是叶片湿润平均时间（ 4.83 h/d）最短的区域；雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长，春季和秋季分别为 17.15和 17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响，与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考，对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义，提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法，可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。