Разработка системы технического зрения для оценки состояния тепличных культур

Аннотация

В данном исследовании представлена модульная программная система, предназначенная для количественной оценки состояния тепличных культур с использованием компьютерного зрения и методов функциональной инженерии. Платформа объединяет полный цикл обработки, который включает в себя получение изображений, предварительную обработку с учетом адаптации к шуму, сегментацию растительности на основе HSV, выделение спектральных и текстурных признаков и аналитическую агрегацию фенотипических показателей. Экспериментальная оценка проводилась на гетерогенном наборе данных, состоящем из 312 изображений с разрешением от 1280×720 до 4096×2160 пикселей, полученных в условиях переменной освещенности и помех от датчиков. Алгоритм сегментации продемонстрировал высокую надежность, сохраняя целостность контура при возмущениях яркости ±40% и уровнях гауссовского шума до σ = 20. Количественные измерения – соотношение площадей растений, цветовых фракций, индекса избыточной зелени (ExG) и контраста и однородности, полученных на основе GLCM, – показали высокую чувствительность к физиологическим изменениям содержания хлорофилла, сдвигам пигментации и структурной неоднородности ткани листьев. Интегрированный индекс здоровья, нормализованный к интервалу [0, 1], эффективно различал растительность, не подвергшуюся стрессу, и растительность, подвергшуюся стрессу. Эксперименты с пакетной обработкой подтвердили воспроизводимость вычисленных дескрипторов и масштабируемость системы для задач фенотипирования большого объема. Результаты демонстрируют, что предлагаемое решение обеспечивает вычислительную основу для мониторинга в режиме реального времени, раннего выявления стресса растительности и интеграции в среду поддержки принятия решений в области цифрового сельского хозяйства.