低反差条件下毒品原植物的识别与毁伤机理研究

摘要

目前，国内外毒品问题依然十分严峻。监测和铲除毒品原植物是打击毒品违法犯罪、遏制毒品蔓延的重要手段。近年来，我国在利用卫星和飞行平台监测非法种植毒品原植物方面已达到国际先进水平，但是有关铲除毒品原植物的技术研发工作相对滞后，在实际铲毒工作中仍然依靠费时费力的人工进行拔除。
　　随着近些年打击毒品力度的加大，非法种植罂粟呈现隐秘化趋势，非法种植的罂粟也多在人迹罕至的丛林山区，因此有必要将罂粟的灭杀手段与罂粟识别相结合。本文主要从物理灭杀罂粟的角度出发，进行了自然低反差条件下的罂粟苗的识别和激光灭杀罂粟两方面的研究，具体的研究内容及其创新点包括:
　　1、考虑到了大气光学性质对罂粟识别和灭杀过程中产生的影响。尤其是自然环境下，大气吸收对罂粟光谱反射率探测和湍流对激光传输的影响。因此对大气光学性质及激光大气传输中的湍流效应做了简单的介绍和分析。
　　2、对罂粟叶片在不同时期的反射光谱及叶片的吸收光谱进行研究。测量了罂粟幼苗不同时期叶片的平均光谱反射率，研究罂粟叶片的光谱变化特征。然后，测量了同时期生长的罂粟、虞美人、小麦和狗尾草等植物的反射光谱进行对比，利用SPSS软件中的逐步判别分析方法筛选出识别罂粟的特征波长。通过对罂粟的吸收光谱进行分析，并综合考虑了植物生长特点、激光热效应效率及成本等因素后，选定激光的灭杀中心波长在980nm。
　　3、利用980nm波长激光器，设计并进行了罂粟各个器官的激光灭杀实验。实验采用固定的距离和照射时间，通过改变激光器的输入电流来获得不同的功率密度。得到了对罂粟的叶、花苞、主茎、果等器官起作用的激光照射阂值。基于实验效果的分析和对罂粟生长特点的分析，确定在罂粟幼苗就进行灭杀的策略。
　　4、对近些年比较流行的深度学习算法进行了比较分析，R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等算法由于随着网络层数的增加都可能会出现梯度丢失，在池化过程中小目标的信息很有可能被掩盖，所以不合适罂粟识别这种大范围、小目标、低反差的应用场合。本研究将光谱识别的方法应用于算法改进，根据罂栗的光谱反射率特点对识别候选区域进行筛选，并结合最新的可有效防止梯度丢失的DenseNet网络对罂粟进行识别。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状及趋势

1．2．1 毒品原植物灭杀现状

1．2．2 无人机低空遥感应用现状

1．2．3 植物图像识别算法研究现状

1．2．4 深度学习研究现状

1．3 研究内容及组织结构

1．4 主要创新

第二章 激光大气传输影响机理

2．1 大气光学性质

2．1．1 大气吸收

2．1．2 大气散射

2．1．3 大气湍流

2．2 激光大气传输湍流效应

2．2．1 光强起伏及相位起伏

2．2．2 光束扩展及漂移

2．3 大气吸收对光谱探测的影响

本章小结

第三章 罂粟光谱特性研究

3．1 罂粟植株特性分析

3．2 罂粟灭杀时机分析

3．3 罂粟反射光谱研究

3．3．1 罂粟反射光谱测量平台

3．3．2 罂粟苗叶片在不同时间的光谱采集

3．3．3 同一时期罂粟与其他植物叶片反射光谱采集

3．3．4 光谱识别罂粟的特征波长筛选

3．4 罂粟吸收光谱研究

3．4．1 罂粟吸收光谱测量平台

3．4．2 罂粟吸收光谱数据采集

本章小结

第四章 激光辐射损伤罂粟机理研究

4．1 激光的生物效应

4．1．1 生物光化效应

4．1．2 生物热效应

4．1．3 电磁场效应

4．1．4 机械效应

4．2 激光灭杀波长选择

4．3 激光灭杀验证平台及实验方案

4．3．1 实验装置

4．3．2 实验方案

4．4 激光对罂粟叶片的实验与分析

4．4．1 罂粟叶片的特性及作用

4．4．2 激光对罂粟叶片的实验

4．4．3 激光对罂粟叶片的实验结果分析

4．5 激光对罂粟花苞的实验与分析

4．5．1 罂粟花苞的特性及作用

4．5．2 激光对罂粟花苞的实验

4．5．3 激光对罂粟花苞的实验结果分析

4．6 激光对罂粟主茎的实验与分析

4．6．1 罂栗主茎的特性及作用

4．6．2 激光对罂粟主茎的实验

4．6．3 激光对罂粟主茎的实验结果分析

4．7 激光对罂粟果的实验与分析

4．7．1 罂粟果的特性及作用

4．7．2 激光对罂粟果的实验

4．7．3 激光对罂粟果的实验结果分析

本章小结

第五章 基于卷积神经网络的苗期罂粟定位与识别

5．1 相关基础理论

5．1．1 CNN基本结构

5．1．2 池化

5．1．3 Softmax回归

5．1．4 Selective search

5．1．5 Region proposal Networks

5．1．6 TensorFlow深度学习框架

5．2 DenseNet

5．3 模拟无人机罂粟光谱图像采集装置

5．4 探测波段选取

5．5 基于光谱分析的候选区域筛选

5．6 实验验证及分析

5．6．1 数据处理

5．6．2 候选区域提取实验结果

5．6．3 DenseNet分类结果

本章小结

第六章 可用于飞行平台的罂粟识别及灭杀系统集成设计

6．1 光束指向稳定平台设计

6．1．1 指向稳定架结构的选择

6．1．2 传动机构的设计

6．1．3 系统设计性能指标

6．2 激光器光束准直设计

6．3 罂粟识别及灭杀系统初步集成设计

本章小结

总结

下一步工作及展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果