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摘要:
为了快速、准确估测番茄营养水平和生长状态,利用多光谱图像分析技术研究了温室番茄营养素含量和图像特征的相关性.在日光条件下采集了温室番茄叶片多光谱图像,并采用多尺度Retinex算法有效地解决了叶片平整度差异造成的图像质量退化问题.从颜色模型、比值植被指数和归一化差值植被指数出发,自定义了49个多光谱图像特征参数.结合相关性分析和系统聚类分析消除了多光谱图像特征参数的多重共线性,并提取了4个能反映叶绿素含量(SPAD指数)和全氮含量预测模型,其中SPAD指数模型的决定系数(R2)为0.8668,均方根误差(RMSE)为3.997;全氮模型的R2为0.7284,RMSE为0.5130.
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文献信息
篇名 基于多光谱图像技术的番茄营养素诊断模型
来源期刊 农业工程学报 学科 化学
关键词 叶绿素 氮素 多光谱图像 番茄
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 175-180
页数 分类号 O657.3|TP391A
字数 4751字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.08.027
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研究主题发展历程
节点文献
叶绿素
氮素
多光谱图像
番茄
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
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