基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断

• 作者: 沈掌泉 王珂 石媛媛 邓劲松 陆超 顾清
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻 图像 氮素 光谱特征 形状特征 模式识别
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 170-174,159
• 分类号: S123
• 字数: 5277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.08.031

摘要

使用扫描仪获取水稻叶片图像,综合运用数字图像处理技术、参数优选和分类方法,研究了不同氮素水平水稻叶片的光谱和形状特征,并进行了氮营养的诊断与识别.研究利用面向对象的分类方法提取叶尖部位的黄化面积比例,指数回归分析结果显示此参数与叶片氮含量具有很高的相关性( R2=0.863).提取整叶和叶尖的颜色参数并分别与叶片氮含量进行指数回归分析,发现叶尖部位的颜色特征能更好地反映叶片的氮素营养状况.采用CfsSubsetEval和Scatter search相结合方法对特征进行约简与优化,根据选择结果结合支持向量机方法进行模式识别.精度检验结果显示该方法对缺氮和正常叶片的正确识别率较高,随氮素水平的升高,正确识别率降低,对过量水平的正确识别率较低,叶面积在缺氮和正常模式下能对识别起到很好的辅助作用.

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	浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室	100	2728	32.0	49.0
2	邓劲松	浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室	31	788	14.0	28.0
3	沈掌泉	浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室	40	1589	21.0	39.0
4	顾清	浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室	2	31	1.0	2.0
5	陆超	浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室	1	30	1.0	1.0
6	石媛媛		1	30	1.0	1.0