CN1628513A - 农药精确对靶施用方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉技术采用树木图像特征实现农药精确对靶施用的农药精确对靶施用方法，包括树木图像采集、图像处理与特征识别和喷雾控制***，利用CCD、图像采集卡捕获树木形态视频流，通过图像处理程序获取树间和树形特征，结合实时传感信息和摄像机参数从树木图像信息中恢复树木真实信息，并形成实时喷雾控制策略，通过特定接口电路实现信息交换，对喷雾***进行实时控制，通过A/D、D/A转换电路来控制喷头实现农药的精确对靶喷雾。该方法涵盖精确施药主要技术，以此方法设计农药精确对靶喷雾***可应用于城市和公路行道树、防护林、风景园林、果树、设施农业和航空森林病虫害防治，以改善病虫害防治施药技术和器械，促进农林可持续发展。

Description

农药精确对靶施用方法

技术领域    本发明涉及一种精确对靶施用农药的方法，其能够基于计算机视觉技术实时采集树木目标视频图像，通过目标树木图像处理和特征识别，提取树木目标特征，识别树木目标区域及其分布，然后通过喷雾决策控制喷头实现对靶施用农药。

背景技术    化学农药已为全球范围的绿色革命提供了强有力的保证，并在相当长时间内，化学农药依然是害虫种群管理上最有力和最可靠的武器，能迅速有效地控制猖獗的害虫种群。据统计，在病虫害防治工作中农药所起的作用达70～80％，而选用抗病虫品种、生物防治、物理防治等所挽回的损失只占20～30％。因此全球的农药销售额迅速增长，从1960年至1995年，杀虫剂增加了26倍，杀菌剂增加了17倍，除草剂增加了74倍，其他种类的农药(如植物生长调节剂)增加了113倍，(刘舜尧.1996)，目前还在进一步增加。

从生态学观点来看，常规的农药使用方法，施用中喷撒出去的农药只有极少部分能达到要防治的靶标上，大部分农药都是无效的，流失非常严重(袁会珠等，1998)，Metcalf做了个估算，采用普通方法喷施农药，只有25-50％的农药沉积在植物目标上，直接降落在目标害虫上的农药量仅在1％以内，只有不足0.03％的药剂能起到杀虫作用，其余的50-70％的农药，则以挥发、漂移等形式而散失。显然使用农药所造成的污染是除烟尘和废水外的另一重要污染源，农药使用伴随着生态平衡破坏、农药残留、害物抗药性、人畜中毒以及低效使用等一系列弊端。

因而，众多学者都认为：“化学农药是高效的，但使用手段却是低效率的”。英国学者Brown更是告诫农药使用者：“使用农药要像武士手中的利剑，而不应像农夫手中良莠不分的镰”。但是由于存在使用技术等问题，加之人们在使用农药的过程中只重视其有利的一面，而忽视其有害的一面，过量使用农药，不可避免地导致了“3R”(即残留residue，害物再猖獗resurgence和害物的抗药性resistance)，甚至影响整个农林生态***。1987年据世界卫生组织和***环境规划署的不完全统计，全世界每年发生300万起农药中毒事故。根据国际劳动组织在其1994年“世界劳动报告”中估计，每年农药中毒人数达500万，死亡人数4万，其中99％发生在发展中国家(龙惠珍，陆贻通.1997)。据“Pesticide Action Network”(农药行动网)1998年8月报道，尼日利亚的一个州因农药使用不当造成六十万家庭受到农药的危险。几十年来，我国农药使用非常粗放，普遍人工控制农药使用，因而农药残留、饮用水污染和农药雾滴漂移已引起了公众的普遍关注，环境保护是我国的基本国策，也是21世纪全球最为关注的热点问题。

因此我国继1982年颁布《农药登记规定》和《农药安全使用规定》后，1997年5月8日又颁布了《中华人民共和国农药管理条例》，对农药的登记、生产、经营、使用以及监督管理、处罚都做了明确规定，特别是随着经济的发展和城镇化的扩大，农林生产劳动力的比重必然将明显下降(1990年世界农业劳动力占社会总劳动力的比重由1970年的55％下降到46.6％，如美国由4.3％下降到2.3％，中国由80.8％下降到60.2％)。因此靠人工控制农药使用的方法存在劳动强度大、成本高和污染环境等问题，高效率的精确农药使用方法是科技发展和人们生活提高的必然，也是全球农药使用技术研究发展的主要目标。

定点杂草管理是基于IPM(Integrated Pest Management)的一种新的杂草控制技术(Lindquist，et al，1998)，要实现定点杂草管理，需要开发用于检测和估计田间杂草分布的自动化***。这有两种方法，一是基于实时传感器的可变量或间歇式的除草剂使用***，二是基于地理信息***(GIS：Geographic Information Systems)的可变量除草剂使用***。基于地理信息***的方法为历史的方法，需要包括杂草尺寸和位置数据库的生成。这一数据库将由GIS来管理并生成处理图(MAP)而控制选择性喷雾机。这一方法假设杂草尺寸是静态而不是动态的。此方法的优点是允许识别杂草方法的方便性，象遥感或机载传感器均可用于该数据库的形成。这一方法的缺点有：首先喷雾机只能在全球定位***(Global PositioningSystem)接收器的准确范围内才可以在田间准确定位；第二，形成杂草图的成本增加，包括专门为采集图像而进行遥感等以及形成杂草图所必需的数据处理；第三，由于传感器应用是不同时的操作过程，这一方法假定杂草尺寸和位置是稳定的，而实际上某些杂草在不同年份上确实是稳定的，但有些杂草的尺寸和密度每年都在变化(Mortensen et al，1998)。因此美国伊利诺依大学(University of Illinois at Urbana-Champaign)农业工程系针对杂草防治，提出基于实时传感器的智能喷雾机概念，但仍在探索之中(Tian，Reid，Hummel，1999和Gopalapillai，Tian，Zheng，1999)。智能喷雾机应用机器视觉***来采集和计算杂草特征，根据这些特征来进行应用量决策，然后利用这些决策来使每个喷雾喷头执行开或闭的动作，或使每个喷头改变应用量。大量研究人员开展了利用机器视觉***在可控光条件下植物识别研究(Zhang and Chaisattapagon，1995和Guyer，et al，1993等等)，但对于进行实时机器视觉***识别杂草的研究极少，更无人利用实时***进行树木特征图像采集与处理和特征提取的。实时计算必须在一定的时间内产生正确的结果。正确的计算不仅依赖于计算逻辑的正确性，同时也依赖于产生结果的时间的正确性，另外需要解决自然光条件下的树木图像采集和处理，即需要建立一套适应环境变化的图像分割算法。

目前在树木病虫害防治过程中，假定农药施用***经过的区域没有个体区别，不管有无施药目标均采用均匀全面施药。而实际情况是树与树之间具有一定的株距以及不同的树种有不同的树冠形态，如果采用恒定的使用量施药就会造成非靶标沉积。这不同于农业病虫害防治，农作物的行非常规则，大部分农业上的株距小到可以认为是连续的行。因此在杂草防治中，可以利用图像处理简单地将作物行设定为非喷雾目标，但对于林木化学保护则不能如此简单处理，而应充分考虑树间间隔和树冠形态，因为树间间隔较大且每一树的树冠个体差异较大。

本发明对于赶超发达国家先进技术，对病虫害防治技术从静态恒定向动态变量发展、从全面单一均匀使用转向对靶选择性使用农药具有非常积极的作用，可望减少农药使用量(特别对于如微胶囊剂等高成本农药和生物农药)、提高农药使用效果和减轻农药环境污染，促进林业生产现代化和实现森林资源的可持续发展。本发明的目的是提供一种农药精确对靶施用方法。

发明内容    本发明为在自然环境中基于实时视觉传感技术的农药精确对靶施用方法，建立一套算法用于目标树木图像采集、处理和特征识别，并以此为依据做出决策控制喷雾实现农药的精确对靶施用。该方法涵盖施药过程中的目标树木图像采集、图像分割与特征识别、喷雾控制等主要技术要点，以此方法设计的农药精确对靶喷雾***可应用于城市和公路行道树、防护林、风景园林、观赏植物、果园果树、设施农业和航空森林病虫害防治工作，提高农药使用效率，从而改善我国农林病虫害防治中的施药技术和施药器械，实现我国农林病虫害防治的农药使用技术的现代化和自动化，促进生态环境保护和农林可持续发展。

本发明的一个目的是提供一种农药精确对靶施用方法中连续树木目标图像采集方法，即从视频流中提取特定的关键帧完成单幅图像或连续图像的采集的方法。

本发明的第二个目的是将所提供的单帧图像或图像序列进行处理，经图像分割算法识别树木目标特征的方法。

本发明的第三个目的是就识别出的树木目标区域，确定施药量阈值范围，指导形成喷雾控制策略的方法。

本发明的第四个目的是根据喷雾控制策略和喷雾机具运行参数等控制喷头实现农药对靶喷雾的方法。

为了实现上述目的，本发明将整个农药精确对靶施用***分为三个子***，每个***又包括若干个模块，每个模块实现特定的功能或任务，最后再将这些模块通过特定的硬件和软件接口连接起来，组成一个完整协调的***。本发明包括计算机控制的实时目标图像采集方法、目标特征图像处理方法、农药喷雾控制方法等。

为了实现上述目的，本发明的计算机控制的实时目标图像采集***利用CCD摄像头、图像采集卡获取目标树冠形态图像，实现对目标树木图像的实时动态采集与传输，采集到的目标树木图像经图像采集卡以视频流(图像序列)或单帧形式存储。

为了实现上述目的，本发明通过树间和树形特征提取，用设计的图像处理程序获得目标树木的几何特征信息，完成图像的特征识别功能。

为了实现上述目的，本发明根据不同目标树种的生长特征和栽植密度以及树冠形态图像处理结果，设计喷雾决策算法生成喷雾控制策略。

为了实现上述目的，本发明通过特定的接口电路实现信息交换，以图像处理的结果作为参数发出计算机指令，通过A/D转换来控制喷头实现智能喷雾和农药的精确对靶施用。

附图说明    本发明的其他优点、目的和特征将在下面的说明中变得更加明显。通过下面的详细说明和附图可以更好地理解本发明，附图只是用于说明性目的，并不限制本发明的范围。

图1为均匀全面喷雾和农药精确对靶使用的效果对比情况。图1(a)为不管目标树木与非目标的分布状况，采用均匀恒定的施药量，这时对左边高病虫危害分布的区域，则病虫得不到有效控制，而在右边低病虫危害分布区域，则所施用的农药可能会引起潜在的非目标损伤及环境污染，最终导致低水平的林木产出。对于与图1(a)中同样的病虫危害分布，如果根据危害分布特征，采用对靶喷雾技术，即在高危害分布区域加大施药量，而在低危害分布区域减小施药量，如图1(b)所示，即根据可变量施药曲线，重新调整农药的使用策略。与均匀恒定施药相比较，精确对靶使用农药，可以有效控制病虫害，节约农药使用量，减小甚至杜绝潜在的非目标损伤，从而减轻环境污染和提高林木产出水平。

图2是表示本发明的总体***方案，***利用CCD摄像头、图像采集卡进行视频捕获，获取树冠形态图像，实现对树木图像的实时动态采集与传输，采集到的树木图像经图像采集卡以视频流(图像序列)或单帧形式存储到计算机主存供后续图像处理用，经图像处理程序，通过树间和树形特征提取，获得树木的几何特征(如边缘、重心、周长、高度比、深度等)信息，完成树木图像的特征识别功能，结合有关实时传感信息和摄像机参数从目标树木的图像信息中恢复出树木的真实信息，并形成实时喷雾控制策略。本发明所设计农药喷雾控制***通过特定的接口电路实现控制信息发送与接收模块、控制信息解释模块和喷雾指令发送模块等信息交换，引用其决策结果对喷雾***进行实时控制，以图像处理的结果作为参数发出计算机指令，通过A/D、D/A转换电路来控制喷头实现农药的精确对靶喷雾。

图3是表示根据本发明的树木图像采集与特征识别流程图，本发明设计关键帧提取功能来完成单幅图像或连续图像的采集，并在采集过程中实时地从连续视频中提取单帧图像数据进行预处理。再将处理过的图像中绿色(G)通道分离出来进行图像分割、边缘提取、特征识别后，结合摄像机标定参数，还原树木目标真实信息，进而形成喷雾决策输出信息。

(1)图像预处理。由于在自然光条件下，有时光线照度不理想，进行预处理的目的是使得图像清晰。预处理包括对图像进行亮度、对比度调整和平滑滤波。亮度和对比度的调整可以使得图像特征明显，易于识别。采用平滑算法在假定加性噪声是随机独立分布条件下，将原图像的每一个像素都由其相邻的3×3个像素的平均值来代替，去掉尖锐不连续的噪声。

(2)RGB表示转换为色度表示。采集得到的原始图像的彩色信息是由RGB色彩空间表示的。RGB颜色***中R、G、B三个分量共同包含了图像的色度和明度成分，本发明用下式实现RGB图像中色度和明度的分离，得到色度图像，这样可以去除因为亮度变化对色彩分析造成的影响。

式中r，g，b表示色度。

(3)提取绿色(G)通道图像。由于树木的色彩大多为绿色基调，G分量相对较大，而R、B分量相对较小。本发明分析发现经过上述处理的图像中其绿色通道图像的直方图，具有明显的双峰特性，可以有效地进行图像分割。因此我们只将绿色通道的图像提取出来，供后期处理。

(4)图像分割。为了排除随机噪声的干扰，对经过上述处理的图像进行中值滤波，即将图像中3×3邻域中的像素按灰度级排序，取其中间值为输出像素，抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。本发明采用一种迭代求图像最佳分割阈值的算法，将树木和背景分离开来成为两类区域的二值图像。其算法步骤如下：

1)求出树木图像中的最小和最大灰度值Z₁和Z_K，令阈值初值为

$T^0=\frac{Z_1+Z_K}{2}$

2)根据阈值T^K将图像分割成树木目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值Z_O和Z_B：

$Z_O=\frac{\underset{Z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}Z(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{Z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

$Z_B=\frac{\underset{Z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}Z(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{Z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

式中Z(i，j)是图像上(i，j)点的灰度值，N(i，j)是(i，j)点的权重系数，通常N(i，j)＝1。

3)求出新的阈值：

$T^{k+1}=\frac{Z_O+Z_B}{2}$

4)如果T^K＝T^K+1，则结束迭代，否则K←K+1，转到步骤2)。

(5)边缘提取。树木边缘是树木图像局部特征不连续性的反映，它能够勾画出树木目标，可能标志着一棵树木区域的结束另一棵树木区域的开始。采用边缘检测算子，提取出树木的边缘，以确定树木的位置。

(6)特征提取。特征参数主要反映树木目标对象特征，本发明用树冠形态作为特征参数，如周长、面积、高宽比、重心、形状复杂度和深度等。

(7)摄像机参数标定。内部参数由摄像机生产厂家提供，而通过位置空间已知的点进行摄像，得出该点在所摄图像中图像坐标，然后通过成像几何关系就得到外部参数。

(8)还原树木目标真实信息。树木目标图像和树木目标本身在形状上相似，而在位置上存在对应关系，本发明利用树木目标图像信息和目标到摄像机的距离，利用成像几何关系还原树木真实信息，如目标的投影周长、面积、重心位置等，这些信息即为喷雾决策控制的依据。

图4为喷头控制原理图。将喷雾决策结果解释成喷头控制信号后，将控制信号通过其I/O口发送出去。根据电平高低，控制对应的电磁阀改变喷雾流量，喷头按要求流量喷雾。

图5是本发明的一个实施例，具体说明见具体实施方式。

具体实施方式  在根据本发明的农药精确对靶施用***中，根据实际农药喷雾目标，利用本发明的方法实时地采集目标图像并经过处理，识别树木目标控制喷头实现对靶喷雾。

本发明的一个实施例为基于计算机视觉技术的林木病虫害防治农药自动喷雾***实施示例(图5)。根据不同树种的生长特征和栽植密度以及树冠形态图像处理结果，由计算机控制进行实时精确对靶施药。***包括实时树木特征图像采集***、图像处理和特征识别***和农药喷雾控制***。实现在自然光条件下的树木图像(农药施用***实际作业时)的采集和处理，采用适应环境变化的树木特征识别算法进行树形图像分割、施药量决策支持***和农药喷头喷雾策略，对喷头的施药量进行控制，实现农药实时精确对靶施用。由于树木目标图像处理需要一定时间的运算过程，而且由于目标的不同，运算时间的长短也会有所区别。因此在利用本发明进行***设计时，要根据喷雾机地面速度，通过协调运行时间，来补偿图像处理运算所消耗的时间，达到图像处理和喷雾工作在***中的集成与协同。

本发明的另一个实施例为航空森林病虫害防治，可以通过红外摄像机，采集大面积森林图像，通过目标图像处理，根据发生病虫害后的目标特征差异，分割受病虫害区域，然后形成喷雾策略，实施精确对靶喷雾。

尽管已经出于例示性目的说明了本发明的优选实施例，本领域技术人员应该理解在不偏离所附权利要求中提出本发明的范围和精神的情况下，可以有各种修改添加和替换。

Claims (14)

1.为了在城市和公路行道树、防护林、风景园林、观赏植物、果园果树、设施农业和航空森林病虫害防治工作中，提高农药使用效率，促进农林病虫害防治的农药使用技术现代化和自动化，促进生态环境保护和农林可持续发展，需要设计农药精确对靶喷雾***的方法，就是要在自然环境中，实现基于实时视觉传感技术的目标树木图像采集、图像分割与特征识别方法，并以此为依据做出喷雾控制决策实现农药精确对靶施用的方法。

2.根据权利要求1的方法，其中农药精确对靶喷雾***的总体方案包括计算机控制的实时目标图像采集***、目标特征图像处理***、农药喷雾控制***。

3.根据权利要求2的***，其中实时目标图像采集***包括CCD摄像头、图像采集卡等，设计关键帧提取功能进行视频捕获，获取树冠形态图像，实现对树木图像的实时动态采集与传输，采集到的树木图像经图像采集卡以视频流(图像序列)或单帧形式存储到计算机主存供后续图像处理用。

4.根据权利要求2的***，其中树木目标特征图像处理包括以下步骤：

图像预处理；

RGB表示转换为色度表示；

提取绿色(G)通道图像；

图像分割；

边缘提取；

特征提取；

摄像机参数标定；

还原树木目标真实信息。

5.根据权利要求4，在自然光条件下，树木图像预处理包括对图像进行亮度和对比度的调整以使图像特征明显，易于识别；采用平滑算法在假定加性噪声是随机独立分布条件下，将原图像的每一个像素都由其相邻的3×3个像素的平均值来代替，去掉尖锐不连续的噪声。

6.根据权利要求4，利用绿色目标树木图像的G分量相对较大，而R、B分量相对较小，以及树木图像中绿色通道图像直方图的双峰特性，将绿色通道的图像提取出来，供后期处理。

7.根据权利要求4，对经过上述处理的图像进行中值滤波，即将图像中3×3邻域中的像素按灰度级排序，取其中间值为输出像素，抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。本发明采用一种迭代求图像最佳分割阈值的算法，将树木和背景分离开来成为两类区域的二值图像。其算法步骤如下：

1)求出树木图像中的最小和最大灰度值Z₁和Z_K，令阈值初值为

$T^0=\frac{Z_1+Z_K}{2}$

2)根据阈值T^K将图像分割成树木目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值Z_O和Z_B：

$Z_O=\frac{\underset{Z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}Z(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{Z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

$Z_B=\frac{\underset{Z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}Z(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{Z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

式中Z(i，j)是图像上(i，j)点的灰度值，N(i，j)是(i，j)点的权重系数，通常N(i，j)＝1。

3)求出新的阈值：

$T^{k+1}=\frac{Z_O+Z_B}{2}$

4)如果T^K＝T^K+1，则结束迭代，否则K←K+1，转到步骤2)。

8.根据权利要求4，采用边缘检测算子，提取出树木的边缘，以确定树木的位置。

9.根据权利要求4，本发明用树冠形态作为特征参数反映树木目标对象特征，如周长、面积、高宽比、重心、形状复杂度和深度等。

10.根据权利要求4，通过位置空间已知的点进行摄像，得出该点在所摄图像中图像坐标，然后通过成像几何关系就得到外部参数，而内部参数由摄像机生产厂家提供。

11.根据权利要求4，本发明利用树木目标图像信息和目标到摄像机的距离，利用成像几何关系还原树木真实信息，如目标的投影周长、面积、重心位置等，这些信息即为喷雾决策控制的依据。

12.根据权利要求2的***，结合有关实时传感器信息和树木的真实信息，形成实时喷雾控制策略。

13.根据权利要求2的***，其中农药喷雾控制***通过接口电路实现控制信息发送与接收模块、控制信息解释模块和喷雾指令发送模块等信息交换，引用其决策结果对喷雾***进行实时控制，以树木图像处理的结果作为参数发出指令，通过A/D、D/A转换电路控制喷头实现农药的精确对靶喷雾。

14.根据权利要求2的***，在设计时，要根据喷雾机地面速度，通过协调运行时间，补偿图像处理运算所消耗的时间，达到树木图像处理和喷雾工作在***中的集成与协同。