臺灣博碩士論文加值系統

本研究以無線多媒體感測網路(WMSNs)技術發展水稻田間伺服器系統，能遠端即時監測水稻生長，包括溫度、相對濕度、日照度、土壤含水率及植株影像，並透過數位處理整合水稻田環境資料，作為歷史資訊查詢及水稻生長施肥管理指標計算。本實驗於中興大學霧峰鄉北溝實驗農場栽培四區不同施肥等級的水稻，長期監測水稻生長，開發影像處理程式辨識水稻葉色，探討插秧後58天至91天的葉色與葉綠素含量之相關性，結果顯示夜間控制打光條件下的影像葉色與葉綠素含量之相關係數為0.86，日間索取的葉色影像在日光照度範圍為50KLux至60LLux時取像之相關係數最高為0.87，而取像時段為早上8時至10時之相關係數為最高0.81。夜間控制打光所取影像建立葉色參考指標方程式，其判定係數為0.94，可提供施肥管理的建議，例如避免氮肥過高或過低而影響產量及口感，以達到稻米生產品質的穩定。

This research uses wireless multimedia sensor networks (WMSNs) technology to develop the paddy filed server (PFS). PFS system provides real-time remote monitoring of rice growth and environmental change, including temperature, relative humidity, sunshine degree, soil moisture and plant images, which can be a long-term collection of paddy field environmental information and provide historical data search, when reference leaf color in rice cultivation as a fertilizer management. The experimental field areas as in Wufeng township, National Chung Hsing University experimental farm, were cultivated 4 of fertilizing capacity of rice, long-term monitoring of environmental change, and through image processing to identify the leaf color. Discussion after planting 58-91 days for leaf color associated with the chlorophyll content, The results showed that night taking pictures of leaves and chlorophyll content of the correlation coefficient of 0.86, while the daytime image in the illumination range of 50,000 to 60,000 lux when taken as the correlation coefficient was 0.87, when taken as the period for 8 am to 10 am related coefficient of 0.81. Images were obtained during the night to calculate the leaf color index formula, the determination coefficient of 0.94, can optimize fertilization, to avoid excessive nitrogen fertilizer or previous crop affecting the taste enough to result in lower production, to achieve consistent quality.

摘要 ii
Abstract iii
圖目錄 x
第一章 前言與研究目的 1
1-1 前言 1
1-2 研究目的 3
第二章 文獻探討 4
2-1 水稻生長 4
2-1-1 水稻生長期 4
2-1-2 光及溫度對水稻的影響 6
2-1-3 水稻施用氮肥對產量與品質的影響 6
2-2 水稻施肥量與葉色 8
2-2-1 葉色檢測 8
2-2-2 葉綠素計檢測 9
2-2-3 光譜分析 12
2-3 無線多媒體感測網路的發展與應用 13
2-4 影像處理之探討 14
第三章 材料與方法 16
3-1 實驗設備 16
3-1-1 水稻田間伺服器 16
3-1-2 實驗儀器 24
3-2 實驗材料與方法 26
3-3 水稻田架設感測網路 28
3-3-1 光照度感測模組校正 30
3-3-2 水稻生長環境監測 31
3-4 影像處理與迴歸分析 33
3-4-1 影像之辨識與處理 33
3-4-2 統計分析 37
3-5 建立葉色指標的實驗方法 39
3-5-1 水稻葉片的吸收光譜實驗 39
3-5-2 單片稻葉的顏色與葉綠素含量之相關性實驗 40
3-5-3 多叢稻株的葉色與葉綠素含量的相關性實驗 41
3-5-4 葉色指標之建立 44
第四章 結果與討論 46
4-1 水稻生長環境監測 46
4-1-1 光照度 47
4-1-2 溫度 49
4-1-3 土壤含水率 56
4-1-4 水稻生長影像 58
4-2 水稻葉色指標的建立 60
4-2-1 水稻葉片葉綠素吸收光譜分析 60
4-2-2 單片稻葉的顏色預測葉綠素含量 61
4-2-3 田間多叢稻株的葉片顏色估算葉綠素含量 67
4-2-3-1 水稻田的葉綠素量測 68
4-2-3-2 水稻田影像處理 69
4-2-3-3 田間夜間打光取像的稻葉影像預估葉綠素含量 71
4-2-3-4 水田日間不同時段的稻葉影像 80
4-2-3-5 83
4-2-3-6 水田日間不同光照度下的稻葉影像 83
4-2-4 水稻葉色、葉綠素與施肥量 87
4-2-4-1 SPAD分級指標 87
4-2-4-2 數值分級指標 88
第五章 結論 93
第六章 建議研究 95
參考文獻 96
附錄A、稻葉葉綠體吸收光譜實驗數據 101
附錄B、水稻單片葉色與葉綠素含量的實驗數據 102
附錄C、光照度感測模組實驗數據 103
附錄D、水稻田量測的葉綠素計量測數據 106
附錄E、影像處理程式碼 107
附錄F、耗電量測試 113

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