在农业领域中,大范围、实时、高效地获取农情信息是现代化农业生产和管理的一个重要环节。传统的依靠人工采集和有线测量的数据获取方式在实时性、精确性和便捷性等方面均无法满足精准农业的要求。为了对农作物进行实时、无误和迅速有效的监测,在农业生产中应用数字图像处理技术。由于环境的复杂性和生物的多样性等因素,绝大多数农作物有较为复杂的外观,数字图像处理技术的智能化发展还有很大的空间。作为我国重要的油料及经济作物--油菜,在植物食用油供应和国民经济中一直占有较大比重。适宜的开花期对增强油菜作物抗病性以及提高油菜作物产量有着非常重要的作用。基于航拍图像和大田农作物油菜成行种植的特点,运用图像处理技术自动识别油菜花期,重点研究了以下内容:(1)针对自然光照条件下油菜花图像分割效果不佳的问题,本文采用一种Lab(CIELAB)空间K-means聚类和HSV(Hue,Saturation,Lightness)空间颜色特征提取的方法对航拍油菜花图像进行分割处理,结果表明采用此方法不仅能够较好地分割出油菜花,而且在一定程度上还能避免光照的影响。(2)由于无法界定油菜开花大小,基于图像分割提取了油菜花面积(油菜黄花像素值)这一特征参数来描述油菜花大小。经过特征选择与分析,油菜花面积为油菜花期识别的有效特征。(3)建立大田油菜开花动态模型。通过单一油菜品种在生长周期中油菜开花面积随时间变化的关系,采用Gaussian模型对两者数据进行拟合得到油菜开花动态曲线函数。根据油菜生长周期的生物学特征描述,结合人工油菜花期识别结果,绘制油菜开花状态曲线图并提出油菜花期识别模型。