基于多光谱视觉的油菜叶片氮素营养检测方法研究

• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 油菜 叶片氮含量 相关分析 线性回归
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 83-85
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2041字
• 语种: 中文

摘要

应用多光谱视觉技术对油菜叶片氮含量百分率进行了定量分析.在RGB颜色模型下,对采集的油菜叶片图像的颜色特征进行分析.分析结果表明:G/R-G/B和G/R与叶片氮含量百分率呈高度相关,相关系数分别为0.89和0.88,而其它图像特征同含氮量百分率之间相关性都比较弱.为此,使用G/R-G/B与G/R分别与叶片氮含量百分率建立线性回归模型,经验证G/R-G/B建立的回归模型预测值平均相对误差在9%以内,这表明此特征可用于多光谱视觉快速诊断油菜叶片氮素营养的特征.