基于计算机视觉的水稻叶绿素含量测定

• 作者: 吴少俊
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻 叶绿素 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 223-226
• 页数: 4页
• 分类号: S126|TP391.41
• 字数: 2219字
• 语种: 中文

摘要

叶绿素含量影响植物的各种生理机能,准确测定水稻叶绿素含量有利于了解水稻的光合作用能力,为高产育种和栽培提供依据.叶绿素含量的测定方法有多种,传统测定方法步骤繁琐且耗时费力,而便携式叶绿素仪只能进行点测定.计算机视觉是一种快速便捷的图像处理技术,可以用于作物的色素含量测定和营养状况诊断.为此,设计了一种基于计算机视觉的水稻叶绿素含量测定方法,叶片图像通过扫描获得,经过处理并提取叶片轮廓后以G-R、B-R和R/(G+B)等3个颜色特征参数建立叶绿素含量的估算模型.结果表明:以G-R和R/(G+B)建立的模型精度较高,对检验样本SPAD值拟合方程的决定系数和斜率都接近1,可以用来准确测定水稻的叶绿素含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴少俊	浙江长征职业技术学院计算机与信息技术系	9	19	3.0	3.0