冬小麦田间图像的群体纹理性研究

被引:14
作者
单成钢
廖树华
龚宇
梁振兴
王璞
机构
[1] 中国农业大学农学与生物技术学院
关键词
小麦; 数字图像; 纹理; 共生矩阵; 逐步判别分析;
D O I
暂无
中图分类号
S512.11 [];
学科分类号
摘要
为了满足快速实时测定小麦群体特征指标的需要,以水肥调控措施塑造了不同结构的冬小麦群体,研究了冬小麦图像的群体纹理性。结果表明,出苗、起身、拔节、孕穗期的图像纹理性因子为0.5~0.7,说明抽穗前的冬小麦各生育时期的图像均具有较强的纹理性。采用灰度共生矩阵方法进行进一步纹理分析,提取4个方向共生矩阵的纹理特征—能量、熵、对比度、逆差距、相关性的平均值和均方差,利用逐步判别的方法从中筛选分类变量,并对三种不同结构的冬小麦群体分类判别,分类正确率达92.6%,初步结果表明该方法在小麦群体的判别中具有一定的可行性。
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