基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺识别研究

• 作者: 张陆
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 计算机视觉 番茄 营养元素亏缺 颜色特征 纹理特征
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 字数: 3123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2019.03.042

摘要

针对番茄种植中营养元素的亏缺,肉眼不易进行识别判断的问题,以番茄亏缺氮、镁营养元素为研究对象,利用CDD摄像机采集研究图像,将图像进行处理后,提取分割出可以表现亏缺氮、镁的特征图像,提取颜色特征和纹理特征,并通过遗传算法进行优化.同时,将优化的特征进行组合分析,以此建立特征模型,并确定特征向量用于分析提取出来的特征参数,建立的特征模型,并采用二叉树形式对番茄缺素识别进行研究.仿真试验结果表明:番茄种植中,采用计算机视觉技术识别亏缺氮、镁营养元素,识别准确率可以满足生产需要.种植户可以根据检测结果对番茄进行区别施肥,既能满足番茄生长的需要,又不会造成资源的浪费,符合农业可持续发展的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张陆		5	1	1.0	1.0