用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度

被引：46

作者：

王克如 ^{[1
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李少昆 ^{[1
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王崇桃 ^{[2
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杨蕾 ^{[3
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谢瑞芝 ^{[1
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高世菊 ^{[1
]}

柏军华 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国农业科学院作物科学研究所

[2] 新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室/石河子大学新疆作物高产研究中心

[3] 北京邮电大学

来源：

作物学报 | 2006年 / 01期

关键词：

机器视觉; RGB; HIS; 棉花叶片; 叶绿素浓度;

D O I：

暂无

中图分类号：

S562 [棉];

学科分类号：

摘要：

运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征,建立棉花叶片叶绿素测定模型。研究表明:（1）RGB颜色系统的B/R、色度坐标b、b/r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关,可用于测定叶片叶绿素浓度;（2）棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致,且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高;（3）基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型,预测误差在7.8%13.65%之间。为棉花生长的快速监测提供了依据。

引用

页码：34 / 40

页数：7

共 4 条

[1] Light reflectance compared withother nitrogen stress measurements in corn leaves. Blackmer TM,Schepers J S,Varvel G E. Agronomy Journal . 1994
[2] Ratio analysis of reflectancespectra(RARS):AN algorithm for the remote estimation of theconcentration of chlorophyll b,and carotenoids in soybean leaves. Chapple E W,Kim M S,McMurtrey J E. Remote Sensing of Environment . 1992
[3] Digital Image Processing. Gonzalez R C,Woods R E. . 1992
[4] A computer vision system for characterizing corngrowth and development. Tarbell K A,Reid F. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers . 1991

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