第1章　绪论

1.1　研究背景及意义

1.1.1　研究背景

在地球上的生物中，植物、人类和环境的关系最为紧密。植物维持着地球大气中氧气和二氧化碳的平衡，也是人类生活所必需的资源。植物是地球陆地覆盖面积最大、对人类生存环境和生存质量影响最显著的因子，是人类生存与发展的重要资源。首先，植物在人类生命中不可或缺，它为人类提供了最基本的生活必需品，是人类的衣食来源。其次，植物在水土的保持和维护等方面都起着非常重要的作用。同时，植物也是中国传统医学的重要原材料，具有巨大的医学价值、生态价值和经济价值。

随着人口的持续增长，社会生产力的逐步提高，世界生物多样性正在急剧减少，目前已发现大量物种正濒临灭绝。例如，在过去的60年里，中国约有200种植物在人口增长和经济发展的压力下濒临灭绝，有4000～5000种植物的生存受到威胁，占中国植物总数的15%～20%，这个数字远远超过了世界10%～15%的平均值。生态平衡将会随着大量植物物种的灭绝而遭到破坏，这将对优良品种的培育产生重大影响，也会削弱我国的传统药材生产能力，减少传统中药的来源，阻碍工业、农业、卫生保健和科技的发展，也带来了严重的土地沙漠化和水土流失问题，同时也让环境的净化能力明显下降。农作物病害频发是植物生存面临的另一个严重问题，其发生的范围非常大，已经严重制约了世界范围内农作物的产量、质量和农业生产的可持续发展。

幸运的是，人类已经意识到了这一危机，开始加强对植物的保护。植物保护的首要工作就要对其开展分类研究，这就涉及植物分类学，它是研究物种起源、演化过程和演化趋势的学科，它以形态学为基础，整合了各种相关学科。通过对植物的性质和特点进行分析、比较和归纳，植物分类学可以对植物进行物种鉴定、名称识别、分类和命名，并根据植物进化规则，建立分类系统来反映植物形态的差异，以及物种遗传与进化的关系。由于植物种类繁多，并且对植物的准确识别需要具备专业知识，导致人们很难准确快速地识别植物的种类。近年来，随着计算机技术的快速发展，图像处理和识别的技术也在农作物的研究中得到了应用。比如在计算机图像获取设备的帮助下，可以使用图像处理和模式识别技术来实现对植物的快速识别的愿望。

同时，对植物病害自动识别的研究工作也非常重要。随着科学技术的发展，数码相机和智能手机也可以用来采集农作物病害的图像，并利用电脑进行处理。研究表明，可以采用图像处理和模式识别的方法来判断植物病害，以便及时采取预防和控制措施。在农业机器人、精准农业和农作物条件监测等领域，人们也广泛应用图像处理和模式识别技术。相关研究表明，结合农作物的疾病、纹理、形状和颜色的生物学特性，图像分析技术可以快速识别农作物病害，可以减少农药对环境的污染，可以减少病害导致的损失，从而在经济和环境等方面对社会做出贡献。大部分植物的病害往往先表现在叶片上，一般会导致叶片出现病斑，而且病害的类型不同，病斑的颜色、形状和纹理不同。因此，基于叶片图像的植物病害识别方法一直是植物保护、图像处理、计算机视觉和模式识别等众多领域的一个重要的研究方向，也出现了非常多的植物病害识别方法。

保护生态系统，恢复和重建受损的植被，也是研究人员关心的热点问题。在生态重建和生态恢复的过程中，要能对植物进行正确的分类与识别，常规的识别方法主要依赖野外调查，成本高且费时费力，而计算机自动识别技术将成为突破这一障碍的主要手段。

准确提取叶片的形状特征、纹理及其他信息，来代替或辅助人类视觉的计算机图像处理和模式识别技术，可在很大程度上提高植物分类的效率和精度，且有助于推动智慧农业的发展。由于植物叶片存活的时间比较长，采集比较方便，且基本上处于平面状态，适合进行二维图像处理工作（见图1-1）。因此，基于叶片图像的植物种类识别方法，无论是从计算机图像的模式识别角度看，还是从植物分类学的角度来看，都是一项简单有效的方法。这是本书以叶片图像作为研究对象来对植物进行分类与识别的重要依据。

图1-1　20种不同种类植物的叶片

1.1.2　研究意义

如何快速识别农作物的各种疾病是农业工作者们面临的一大难题。在对植物种类及其病害进行自动识别与分类时，最直接有效的方法就是根据其叶子来识别，因为叶片比较容易收集。叶片的形状、颜色和纹理等特征均可以作为分类的依据。因此，基于图像分析的植物叶片识别技术具有重要的现实意义，它在植物保护与生物多样性识别等方面得到了广泛应用。