基于改进GPR的无人机采集田间水稻图像颜色校正方法

来源：中国农机化学报杂志2026年第4期北京时间：

作者：覃金华, 李子秋, 洪卫源, 王丹英, 张运波, 陈松

单位：1. 中国水稻研究所，杭州市，311401； 2. 长江大学农学院，湖北荆州，434025； 3. 浙江理工大学计算机科学与技术学院，杭州市，310018

摘要：对无人机采集的田间水稻图像进行颜色校正至关重要，确保图像准确反映水稻真实的生长情况，有助于农业决策和精准农业实践。针对现有模型对图像颜色校正效果不佳的问题，提出一种基于改进高斯过程回归（EGPR）的图像颜色校正方法。EGPR在原有高斯过程的基础上以组合核函数的方式替代单一核函数。同时为减小组合核函数的计算成本，使用鲸鱼优化算法对EGPR进行超参数寻优。收集不同光照条件和无人机曝光补偿下24色卡图像用于模型校验。结果表明，无人机不同曝光补偿对图像色差的影响差异显著。在一天中，上午8:00—10:00，曝光补偿为-1.3时，无人机采集的田间图像颜色表现最优。EGPR有效改善田间无人机采集图像的色彩表现，将色差值控制在5以内。与传统的图像颜色校正模型相比，EGPR模型的颜色校正效果有明显提升。为农业领域有效利用无人机采集田间水稻图像提供可靠的数据支持。

关键词：无人机,水稻图像,颜色校正,高斯过程回归,自适应优化

基金资助：国家重点研发项目（2022YFD2300702）；国家水稻产业技术体系项目（CARS—01）；浙江省“万人计划”科技创新领军人才项目（2020R52035)