基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测

• 作者: 刘连忠 姚雨晴 宋一帆 张嫚嫚 张武 洪迅
• 来源期刊: 江汉大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 大豆叶片 颜色参数 叶绿素 RGB模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息工程
• 页码范围: 65-72
• 页数: 8页
• 分类号: S565.1|TP391.41
• 字数: 4392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2020.01.009

摘要

以大豆叶片叶绿素为对象,基于RGB色彩空间构建叶绿素SPAD估算模型,对大豆叶片叶绿素含量进行预测.首先,采集自然环境下的大豆叶片图像,运用中值滤波法去除图像噪声,并基于k-m e a n s算法将叶片从背景中分割;其次,提取叶片图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)值,通过运算组合构建颜色特征参数,建立基于大豆叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证;最后,组合了R/G/B、R/(R+G-B)、B/(R+G-B)、G/(R+G-B)等4种颜色特征参数,利用这4种颜色特征参数和叶绿素实测值进行回归分析.结果表明,基于B/(R+G-B)的组合精确度最高,R2=0.438,AARD=9.58％,RMSE=2.862.该方法可以快速、无损地预测大豆叶片叶绿素含量,为评估大豆的生理状况提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘连忠	安徽农业大学信息与计算机学院	16	117	5.0	10.0
2	张武	安徽农业大学信息与计算机学院	42	373	12.0	18.0
3	张嫚嫚	安徽农业大学信息与计算机学院	3	3	1.0	1.0
4	宋一帆	安徽农业大学信息与计算机学院	4	2	1.0	1.0
5	姚雨晴	安徽农业大学信息与计算机学院	3	1	1.0	1.0
6	洪迅	安徽农业大学信息与计算机学院	1	1	1.0	1.0