基于数码相机图像的甜菜冠层氮素营养监测

• 作者: 史树德 张珏 李哲 李斐 田海清
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 图像处理 氮 模型 甜菜 数码相机 颜色特征参数 氮素营养监测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 157-163
• 页数: 7页
• 分类号: S126|TP391
• 字数: 6781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.01.021

摘要

为探究数码相机监测甜菜冠层叶片氮素的可行性,2014年于内蒙古赤峰市松山区太平地镇采用不同种植方案设计了田间试验.利用数码相机获取甜菜冠层数字图像,基于灰度值的阈值分割方法提取冠层图像的红光值(R)、绿光值(G)和蓝光值(B),交互调优R、G、B单色分量权重,提出三原色权值调优方法,并挖掘出适宜于表征甜菜冠层LNC(leaf nitrogen content)的基础调优参数BOP(basic optimal parameter)和归一化调优参数NOP(normalized optimal parameter).结果表明:采用常规方法选取的敏感颜色参数G/R、NRI(R/(R+G+B))与冠层LNC的相关系数分别为0.80和0.79,三原色权值调优方法确定的调优参数BOP、NOP与冠层LNC的相关系数分别为0.83和0.84,算法优化后提高了颜色参数与冠层LNC的相关性.对比常规参数和调优参数对冠层LNC的预测精度,结果显示调优参数BOP、NOP建立模型的预测精度均高于常规参数G/R、NRI,BOP预测模型的决定系数R2和均方根误差RMSE(root mean square error)分别为0.69和2.65,NOP预测模型的R2和RMSE分别为0.68和2.73.该研究表明,在大田自然光照条件下,借助数码相机实时、准确监测甜菜氮素营养丰缺水平具有较高的可行性,数字图像处理技术在作物营养无损诊断中存在很大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田海清	内蒙古农业大学机电工程学院	49	306	10.0	15.0
2	史树德	内蒙古农业大学农学院	30	119	7.0	9.0
3	李哲	内蒙古农业大学机电工程学院	15	77	4.0	8.0
4	李斐	内蒙古农业大学草原与资源环境学院	21	148	8.0	11.0
5	张珏	内蒙古农业大学机电工程学院	11	41	3.0	6.0