基于图像处理技术的麦穗产量测量方法

被引：20

作者：

龚红菊

姬长英

机构：

[1] 南京农业大学工学院

来源：

农业机械学报 | 2007年 / 12期

关键词：

小麦; 产量; 预测; 图像处理; 纹理特征; 多元线性回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274 [数据处理、数据处理系统]; TP391.41 [];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ; 080203 ;

摘要：

选用9918小麦品种,利用Matlab图像处理技术,对小麦穗头图像的纹理特征与产量的关系作了初步研究。研究结果表明:穗头图片各纹理特征参数值(灰度均值、方差、平滑度、三阶矩、一致性、熵)与穗头产量均呈显著相关;用多元线性回归方法建立的穗头图像纹理-产量数学模型,在置信度为95%时,复相关系数为0.9807;对于产量大于、等于1.06g的本品种穗头,用建立的模型测穗头产量,精度达15%以上的样本占84.42%。

引用

页码：116 / 119

页数：4

共 7 条

[1] 基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型 [J].

薛利红 ;

曹卫星 ;

罗卫红 .

遥感学报, 2005, (01) :100-105

[2] 基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展 [J].

毛文华 ;

王一鸣 ;

张小超 ;

王月青 .

农业工程学报, 2004, (05) :43-46

[3] 不同穗型水稻产量与群体生理性状的关系 [J].

秦志列 ;

王术 ;

秦阳 ;

徐士铁 ;

不详 .

沈阳农业大学学报 , 2004, (04) :359-362

[4] 利用水稻成熟期冠层高光谱数据进行估产研究 [J].

唐延林 ;

王纪华 ;

黄敬峰 ;

王人潮 .

作物学报, 2004, (08) :780-785

[5] NOAA/AVHRR资料在低纬高原小春作物估产中的初步应用 [J].

浦吉存 ;

董谢琼 ;

尤临 .

中国农业气象, 2004, (01) :56-58

[6]

MATLAB 6工程计算及应用[M]. 重庆大学出版社 , 何仁斌编著, 2001

[7]

Late-season Prediction Of Wheat Grain Yield And Grain Protein#[J] . K. W. Freeman,W. R. Raun,G. V. Johnson,R. W. Mullen,M. L. Stone,J. B. Solie.Communications in Soil Science and Plant Analysis . 2003 (13-1)

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