云计算技术在农业图像处理系统中的运用
来源:用户上传
作者:罗曦
摘 要：当前，我国农业生态环境遭到破坏，发展缓慢。图像处理技术能够对农作物的种植面积、收成、受灾情况和果实等进行实时性、精准性和便捷性监测，但成本高、速度慢。文章将云计算技术应用在农业图像处理系统中，可以方便、快捷地对数据进行处理，提高了生产效率，为实现“精准+智慧农业”提供内在动力。
关键词：云计算技术;农业;图像处理;应用研究
1 我国农业的现状
我国是农业大国，农业是我国国民经济的重要命脉，农业、农村和农民始终是国家十分关心的问题。在党和国家的重视和关怀下，我国农业经济突飞猛进，取得了显著成绩，农业生产力有了很大提高，粮食产量大幅增加，不仅解决了中国人口的温饱问题，而且使农民的生活水平得到了有效改善[1]。与此同时，耕地面积逐年减少、水资源污染严重、青壮年劳动力流失，大量采用“化肥+农药”的无机耕作技术等问题，导致农业生态环境遭到破坏，制约了农业的发展，使农业发展缓慢[2]。
1.1 耕地面积逐年减少制约了农业的发展
随着我国城镇化建设步伐的加快，一方面越来越多的农民工融入城市生活，使农村大量的土地荒芜，并逐渐被沙漠化和碱性化;另一方面房地产开发、城市建设、城市美化、道路改扩建、工业园区建设等占用了不少耕地，使耕地面积逐渐减少。有资料显示，1998～2010年间，我国耕地面积减少了0.079 7亿公顷，目前，我国人均耕地面积明显低于世界平均水平，制约了我国农业的发展。
1.2 水资源污染严重农业发展缓慢
随着我国工业化进程的加快，各工业企业如雨后春笋般发展壮大，但由于盲目追求利益的最大化而忽视了环境保护，大量使用环保不达标的化学助剂后肆意排放污水，使水资源遭到极大污染，导致牲畜无法饮用、农田无法灌溉，使农业成本增加，农业发展缓慢。
1.3 青壮年劳动力流失影响了农业的发展
由于城乡收入水平的差距，大量农村青壮年劳动力选择进城务工，留下老人和妇女从事农业生产，一方面他们的体力有限，另一方面他们种地并不是为了养家糊口，因此对土地的管理和农业新技术的学习并不热情，加速了农民收入的下降，影响了农业的发展。
1.4 大量采用“化肥+农药”的无机耕作技术使农业生态环境遭到破坏
为了保证丰产丰收，我国从20世纪80年代起就开始采用“化肥+农药”的无机耕作技术，表面上确实解决了人们的温饱问题，国家粮库也逐年爆满，但实际上产生了很多负面影响，比如，土壤逐渐板结、盐碱化、老化，农业成本增加，农副产品品质下降，环境受到污染，粮食和农副产品中农药残留超标，畜禽、家畜瘟疫大面积爆发等，使得老百姓认为最可靠的农业反而成了高投入、高污染的行业，污染了农业生态环境。
2 图像处理技术在农业中的應用
图像处理是用计算机对图像信息进行分析的技术，一般是指数字图像处理，主要包括图像压缩、增强和复原，图像匹配、描述以及图像识别，在人们生活的多个领域都有广泛的应用。比如，汽车摄像头就是利用图像处理技术将拍摄的晃动图像处理成稳定画面;高速公路的指挥中心是将多个监控摄像头拍摄的画面经过图像处理技术进行处理、合并后得到整条公路的路况信息。农业在我国国民经济中占有重要的地位，在精准农业的大背景下，全面、高效、及时地获取农情信息是国家了解、调配、指挥和管理农业的重要手段[3]。因此，将图像处理技术应用于农业中，对粮食作物的种植面积、粮食的收成、农作物的受灾情况和农作物果实等进行实时性、精准性和便捷性监测，便于指导农业在有限的资源下均衡发展[4]。
2.1 用来统计作物的种植面积和耕地的数据信息
现有耕地数量和农作物的种植面积，是发展现代农业所需的第一手资料，传统的依靠人工收集和有线测量得到的数据信息，一方面需要逐级上报，时间拖得比较长，另一方面无法保证绝对准确。地理信息系统中遥感图像处理的应用，能够及时、准确地反映出我国耕地数量和农作物的实际种植面积，便于有关部门根据耕地数量的变化和利用情况，进一步指导农业生产。
2.2 用于对农作物的管理和农产品的优化
2.2.1 农作物生长的图像处理
农作物在生长发育过程中需要施肥和除草，随着农业生产方式的发展，大都采用自动喷洒农药和施肥的作业方式。大面积高效作业往往采用无人驾驶飞机对农作物的生长进行监测，用处方图或动态图像处理技术自动识别农作物和杂草，根据杂草数量和农作物的生长期定量喷洒农药和施肥，从而使农药和化肥的使用量刚好适中，避免过量使用而造成污染。
2.2.2 农作物病虫害图像识别
农作物发生病虫害的现象时有发生，一旦爆发将造成农作物大面积减产，因此，国家对农作物病虫害的防治十分重视。传统的农作物病虫害防治是依靠技术员对农作物进行观察、肉眼识别病虫害，这种方法主观性强，容易误判。图像处理技术的农作物病虫害识别，能够及时发现并快速、准确地做出判断，帮助农民有针对性地采取防治措施。
2.2.3 农产品品质分级
随着人们生活质量的提高，对农产品品质的要求也越来越高，因此，农产品品质的分级成为了农民产后售前的重要工序。传统的分级作业全凭人工，费时、费力、成本高，而将图像处理技术应用于农产品品质分级中，利用计算机视觉识别系统的高速摄像机将动态画面采集和识别，能够成功帮助农民将农产品按品质分类。
3 云计算技术在农业图像处理系统中的运用
3.1 云计算的概念及技术
云计算是分布式计算的一种，通过网络将庞大的数据计算处理程序分解成若干个小程序，然后将这些小程序分析和处理的结果反馈给用户，可以实现在很短的时间内将几万个数据进行集中处理，是一种以数据和处理能力为核心的密集型计算模式，需要的人员少，对计算机硬件要求不高，通过软件方便、快捷、高效地进行自动化管理，它是互联网和计算机结合的产物，是信息时代的巨大飞跃。云计算融合了多项ICT技术，其中云计算技术是云计算的核心，包含虚拟化技术、分布式数据存储技术、云计算平台管理、编程模式、大规模数据管理、分布式资源管理和信息安全，虚拟化技术是云计算技术的核心技术。 3.2 云计算技术在农业图像处理系统中的运用
云计算的广泛使用，使现代企业和行业在低成本、高质量服务方面受益匪浅，通过应用相关软件系统，使用户在轻松、快捷中获得最大的收益。云计算是未来各行各业发展的方向，将云计算技术引入发展较为缓慢的农业领域，应用先进的技术手段使农业的生产和管理方式得到提升，为实现“精准+智慧农业”提供内在动力。
3.2.1 应用到图像遥感技术中，帮助获取准确数据
在掌握我国拥有耕地数量和农作物的实际种植面积的过程中，利用地理信息系统中遥感图像处理获得图像处理数据，然后从云端有关面积与图像换算的资源库中找到相对应的点进行匹配，最后通过快速计算得出准确的数据[5]。
3.2.2 应用到图像识别技术中，帮助制定问题解决方案
为了给农作物进行有效施肥和清除杂草，通过将无人驾驶飞机上的摄像头拍摄的农作物处方图或动态图像识别出农作物和杂草后，与云端管理平台中关于农作物生长情况判定发育期的信息相对比，得出农作物处于怎样的生长发育期，再与资源库中农作物不同发育期所需肥料种类和数量以及杂草量对应的所需农药量相比对，给出现阶段施肥种类和农药的最佳配比方案，指导农民科学施肥和除草，既能帮助农作物健康生长、有效杀灭杂草，又能保证使用量恰到好处，避免浪费，节约生产成本。同样在农作物病虫害防治过程中，通过图像识别技术清晰地获取农作物叶面颜色，然后应用虚拟化技术分析病虫害的种类，根据云数据库中提供的不同病虫害的防治方法，帮助农民找到最佳的解决办法，有效地提高农民的生产效率[6]。
3.2.3 应用到图像增强技术中，帮助提高生产效率
在农产品筛选和分级过程中，比如将富士苹果的亮度和红色颜色差异柱状图输入计算机，根据苹果的图像分割阈值与云库中苹果等级配对，从而对苹果定等。对谷粒进行分级时，根据谷粒表面特性进行图像处理后应用编程模式与云库中大量有关谷粒等级的数值相匹配，从而加快分级速度。
4 结语
随着信息技术和网络技术的发展，依托云计算技术的智慧农业应运而生，将云计算与农业图像处理相结合，克服了单纯的图像处理系统复杂、成本高、使用和维护不便等困难，借助强大的软件通过对农业生产环境、农作物生长、病虫害情况等的智能检测和数据分析，实现对农业生产智慧化管理和诊断，促进现代农业的快速发展。
[参考文献]
[1]周琼.我国农业发展现状问题及对策浅析[J].山西农经，2016（7）：12，14.
[2]李玲.我国农业资源利用的现状与对策探讨[J].农业与技术，2019（17）：76-77.
[3]楊颖，李冬睿.图像处理技术在精准农业系统中的应用研究[J].电子测试，2019（11）：116，121-122.
[4]李海鹏，赵红波，何继燕，等.图像处理技术在农业中的应用研究[J].福建电脑，2019（6）：17-20.
[5]郝艳.基于云计算的图像处理系统设计与算法研究[J].电脑迷，2016（7）：146-147.
[6]郑博.基于云计算的农业图像处理系统设计与算法研究[D].镇江：江苏大学，2012.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15078193.htm
