RGB与多光谱图片对香蕉缺氮叶片的识别效果对比研究

• 作者: 陈家政 朱立学 张世昂 黄伟锋
• 来源期刊: 现代农业装备
• 关键词: 多光谱 目标检测 图像识别
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 信息化与智能化
• 页码范围: 21-28
• 页数: 8页
• 分类号: S605
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2154.2021.04.004

摘要

高效无损地监测评估香蕉植株的生长状况,对香蕉种植产业具有重要意义.在光照强烈的晴天与阴天两种光照环境下,采集香蕉植株缺氮蕉叶的RGB和多光谱图片,使用多种目标检测算法对比两种照片的识别效果,并分析两种图片在不同光照下的成像差异.试验结果表明,不同模型下,多光谱图片检测的识别率比RGB图片高7％～14％,在阴天和顺光环境下,多光谱图片的识别效果最佳,但逆光环境对其成像影响较为严重.使用多光谱图片在无明显光照影响的环境下可对香蕉植株的缺氮状况做快速无损识别,为香蕉种植状况监测提供技术支撑.