Condições de cereais orelhão contando em campo usando imagens RGB zenital

Densidade de orelha, ou o número de ouvidos pelo medidor quadrado (orelhas/m²), é um foco central em muitos campos de cereais programas, tais como trigo e cevada, que representa um componente importante de rendimento agronómico para estimar o rendimento de grãos de criação. Portanto, uma técnica rápida, eficiente e padronizada para avaliar a densidade de orelha ajuda na melhoria da gestão agrícola, proporcionando melhorias nas previsões de rendimento pré-colheita, ou até mesmo poderia ser usada como uma ferramenta para colheita de reprodução quando foi definido como uma característica de importância. Não só são as técnicas atuais para orelha manual avaliações de densidade trabalhosas e demoradas, mas eles também são sem qualquer protocolo padronizado oficial, seja por metro linear, quadrante da área, ou uma extrapolação com base na densidade de orelha de plantas e vegetais contagens de pós-colheita. Uma orelha automática contagem algoritmo é apresentada em detalhe para estimar a densidade de orelha com apenas luz solar iluminação em condições de campo com base na cor natural zenital (nadir) (vermelho, verde e azul [RGB]) imagens digitais, permitindo alta produtividade medidas padronizadas. Diferentes ensaios de campo de trigo duro e cevada distribuídos geograficamente em Espanha durante a 2014/2015 e 2015/2016 temporadas de colheita em regadio e sequeiro ensaios foram utilizados para fornecer resultados representativos. O protocolo de três fases inclui estágio de crescimento de colheita e planejamento de condição de campo, diretrizes de captura de imagem e um algoritmo de computador de três etapas: (i) um filtro de frequência do Laplaciano remover artefatos de baixa e alta-frequência, (ii) um filtro mediano para reduzir o alto ruído e (iii) segmentação e contando com picos máximos locais para a contagem final. Pequenos ajustes para o código do algoritmo devem ser feitos correspondente para a resolução da câmera, distância focal e distância entre a câmera e o dossel da cultura. Os resultados demonstram uma taxa de êxito elevada (superior a 90%) e R² valores (de 0,62-0,75) entre as contagens de algoritmo e conta com a orelha manual baseada em imagem para o trigo e a cevada.