水稻氮素机器视觉诊断最佳叶位和位点的选择研究

• 作者: 林芬芳 王珂 祝锦霞 邓劲松
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻 氮素 机器视觉 叶位 位点 变异系数
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 179-183
• 分类号: S2
• 字数: 4242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.04.036

摘要

选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,通过比较第1和第3完全展开叶 (L1和L2) 颜色参量的空间分布,研究基于机器视觉技术的水稻氮素诊断的最佳叶位和位点选择.结果表明基于机器视觉的水稻氮素营养诊断是有理论依据的,能反映出叶片的营养状况; 选择B、b、b/(r+g)、b/r、b/g作为最优颜色特征参量;比较颜色特征参量对应的变异系数CV,得到低氮处理的CV明显高于正常氮素水平,同时CV随着叶位的增加而减小;不同位点的CV其叶尖和叶基的变化幅度较为接近,不同位点间差异不显著.初步研究选择第3完全展开叶作为水稻无损氮素诊断的最佳叶位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王珂	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	100	2728	32.0	49.0
2	林芬芳	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	6	92	6.0	6.0
3	邓劲松	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	31	788	14.0	28.0
4	祝锦霞	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	8	123	5.0	8.0