园区滑索智能巡检机器人设计及作物冠层温度提取方法

来源：中国农机化学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：段小琳, 翟梦群, 张森, 韩冰, 刘宇航, 黄铝文,

单位：（1. 西北农林科技大学信息工程学院，陕西杨凌，712100； 2. 西北农林科技大学机械与电子工程学院，陕西杨凌，712100； 3. 农业农村部农业物联网重点实验室，陕西杨凌，712100）

摘要：针对农业生产园区实时提取有效作物冠层温度困难的问题，以园区种植的猕猴桃与葡萄为研究对象，提出一种新型智能巡检机器人，与基于颜色空间和HSV色彩空间融合（CIELAB—HSV）的冠层温度提取方法。首先，智能巡检机器人集成数据采集设备安装在滑索上，获取作物生长环境数据、冠层红外热与可见光（TIR & V）图像。其次，采用基于轮廓角方向（CAO）并由粗到精的自动配准方法（CAO—C2F）对TIR & V图像进行配准，将双色彩空间进行融合，提取冠层区域。最后，将冠层区域图像二值化处理结果与TIR温度矩阵融合得到冠层温度。试验结果表明，改进的CIELAB—HSV方法提取冠层区域效果最优，平均精度为91.54％。同时经CAO—C2F与CIELAB—HSV方法提取的冠层温度与地面实测值相关性最高，决定系数R2为0.9525，均高于CIELAB（R2=0.9289）、HSV（R2=0.9047）以及ExG—Otsu（R2=0.8913）。且CIELAB—HSV与CAO—C2F算法结合平均耗时为3.44s，实现滑索巡检机器人在农业生产环境作业时，实时获取作物冠层温度及动态监测作物生长参数的需求。

关键词：智能巡检机器人,冠层温度,图像配准,红外热成像,农业生产园区

基金资助：国家重点研发计划课题（2020YFD1100601）