基于水稻扫描叶片图像特征的氮素营养诊断研究

查看全文 作　　者：[1]祝锦霞;[1,2]邓劲松;[1]石媛媛;[1]陈祝炉;[1]韩凝;[1,2]王珂

机构地区：[1]浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江杭州310029;[2]浙江省农业遥感与信息技术重点实验室,浙江杭州310029

出　　处：《光谱学与光谱分析》索引2009年第29卷第8期,共5页

基　　金：国家自然科学基金项目(30571112;30800703);国家'863'高科技研究发展计划项目(2006AA10Z204);浙江省科技计划项目(2007C2308;2008C33008)资助 摘　　要：选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,运用数字图像处理技术研究不同氮素水平水稻的叶色、纹理和形态特征,尝试建立基于叶色、纹理和形态特征的综合水稻氮素营养诊断模型。研究表明:(1)通过水稻叶绿素a含量和叶片颜色特征之间的相关性分析,得到有效颜色特征参量B,b,b/(r+g),b/r,b/g,同时分析叶绿素a含量随叶位的空间分布特征,选择较为稳定的第三完全展开叶作为指示叶或诊断叶;(2)通过与高光谱遥感数据的相关性分析,从机理上说明基于机器视觉的水稻氮素营养诊断是有理论依据的,是可行的;(3)提取水稻叶片颜色、形态综合特征信息,与YIQ电视信号彩色坐标系统的CB值建立水稻氮营养水平的识别模型,得到4个氮素水平的正确识别率为:N0:74.9%;N1:52%;N2:84.7%;N3:75%。初步研究结果表明基于扫描图像特征的田间水稻氮素水平诊断方法是有优势和前景的,有可能建立一种新的实时、快速、准确的田间水稻氮素营养诊断的方法。 关键词：颜色特征主成分分析综合特征

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