作物冠层特征常被用在评价其生长态势、表型分析等方面,作物冠层信息的提取对后期评估产量及品质也具有重要价值。本文以无人机航拍采集的甘蔗冠层图像为研究对象,利用数字图像处理技术,实现了甘蔗冠层覆盖度的准确提取与分析,同时创新性地提出了一种基于冠层株心检测的蔗株计数方法。本文的具体研究内容如下:1.绿色作物冠层覆盖度的提取与分析。利用作物冠层与背景的颜色差异,分析了HSV、RGB和Lab三种颜色空间常用分割方法的实验结果,发现基于Lab空间ab分量的K-means聚类方法,相较于H分量过滤法和基于超红因子的Otsu分割法,能更准确地提取出完整的作物冠层且能保持作物形态。且在冠层覆盖度检测方面,基于ab分量的K-means聚类分割及去噪处理后的甘蔗冠层覆盖度平均相对误差最低,为4.29%。另外还对同一地块同一拍摄高度获取的伸长期的甘蔗冠层图像,分析了冠层覆盖度与株数的相关性,得出决定系数R2为0.7767。2.甘蔗冠层蔗株株心检测及计数方法研究。利用低空图像中冠层蔗叶中间的白经与绿色叶肉颜色区分明显的这一特点,创新性地通过提取叶片白经来简化叶片形态,再通过聚类分析识别叶片端点密集区来定位株心,并实现蔗株计数。经实验分析,基于株心检测的甘蔗计数方法对于白经清晰且蔗叶围绕株心向四周散开的冠层图像中的株心识别效果最好,平均识别率为86.3%。3.甘蔗冠层图像处理软件界面设计。基于MATLAB的GUI设计功能实现了甘蔗冠层覆盖度提取和冠层株心检测的可视化界面设计,简述了各个界面的操作步骤以及原理,更直观地显示了处理效果。