计算机视觉技术在水稻氮素营养诊断中应用的研究进展

• 作者: 万颖 孙爱珍 杨红云 罗建军
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻 图像处理 特征提取与优化 计算机视觉技术 机器学习 氮素营养诊断
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 农业信息·科技教育
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: S126
• 语种: 中文

摘要

为探究水稻冠层外观特征与水稻氮素营养状况的关系,综述了应用计算机视觉技术进行水稻氮素营养诊断的基本思路及研究进展.主要分述了常规性水稻氮素营养指标的获取,水稻冠层图像的获取、预处理以及特征的提取与优化,水稻氮素营养诊断模型建立的方法等方面的内容.指出近地面水稻冠层图像的获取方法、水稻图像处理方法、多种综合性特征的优化选择方式都有待进一步研究,应用机器学习进行水稻氮素营养诊断建模的方法需要更加深入探究.今后应加大计算机视觉技术在水稻氮素营养诊断相关研究中的应用,将多种图像处理方法、特征优化选择方法与机器学习建模方法相结合,并探寻更为简便易行的方法进行水稻氮素营养诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙爱珍	江西农业大学计算机与信息工程学院	21	85	6.0	8.0
2	罗建军	江西农业大学计算机与信息工程学院	4	0	0.0	0.0
3	万颖	江西农业大学计算机与信息工程学院	3	0	0.0	0.0