原文服务方: 林业机械与木工设备       
摘要:
提取32种草莓叶片颜色特征及叶面积,运用回归方法分别分析这32种颜色特征以及叶片投影面积S与叶片含水率y之间的关系,从中筛选出最能反应叶片含水率变化的图像特征,建立最优的草莓叶片含水率预测模型.结果显示,在单变量回归分析中,(G-R)/(B-G)和S与叶片含水率之间的关系最为显著,相关系数分别为0.769、0.766,分别建立叶片含水率预测模型为y1=0.081x(G-R)/(B-G)+0.640、y2=0.272xS+0.468.进一步分析了叶片含水率与颜色特征和面积两种因素的关系.结果显示,对于每种颜色特征与S的组合,其与含水率的相关系数都得到了显著提高,其中G+S、B+S的相关系数分别为0.916、0.911,建立的预测模型分别是y3=0.273xS+0.155xG+0.311、y4=0.272xS+0.054xB+0.417.通过验证数据检验发现模型y4的预测准确性最好,拟合度达80.5%.
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文献信息
篇名 基于图像特征的草莓叶片含水率检测模型
来源期刊 林业机械与木工设备 学科
关键词 草莓 图像特征 叶片含水率 预测模型
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 27-34
页数 8页 分类号 S776
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈佰鸿 甘肃农业大学园艺学院 128 886 13.0 25.0
2 冯全 甘肃农业大学机电工程学院 64 369 11.0 14.0
3 符凯娟 甘肃农业大学机电工程学院 2 2 1.0 1.0
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草莓
图像特征
叶片含水率
预测模型
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期刊影响力
林业机械与木工设备
月刊
2095-2953
23-1405/S
大16开
1966-01-01
chi
出版文献量(篇)
4723
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