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基于双目立体视觉的苗期玉米株形测 总被引：4，自引：2，他引：2
将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求. 相似文献
2.
基于TOF摄像机的植物叶态萎蔫辨识研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为定量辨识植物叶态的萎蔫程度,定义了基于离散时域傅里叶变换的萎蔫指数,搭建了一套植物叶态采集系统,以黄瓜和绿皮西葫芦幼苗为试验样品,采用植株根部快速失水与汲水的方法,控制植株叶片处于不同程度的萎蔫状况,使用TOF摄像机获取叶态3D图像信息,对图像进行去噪、阈值分割、点积运算等处理,得到目标叶片的三维点云数据,运用离散时域傅里叶变换计算其萎蔫指数。通过对黄瓜单片叶和绿皮西葫芦多片叶在植物失水、叶片萎蔫阶段和植物吸水、叶片恢复阶段的萎蔫指数定量对比分析,以及对叶片萎蔫指数在整个植物水分胁迫过程的单因素方差分析,显著性分别为0.890 4、0.292 2、0.903 6,均大于0.05,验证了基于TOF摄像机的叶态萎蔫定量辨识方法的可行性与准确性。 相似文献
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基于3-D数据的叶片萎蔫形态辨识方法 总被引：2，自引：0，他引：2
以西葫芦为试验对象,采用非接触式激光扫描获取植物叶片3-D形态信息,运用微分几何算法、二维傅里叶谱分析法、垂直投影叶面积法以及标准差法定义了4种植物萎蔫指数(TB_3D、RLWI-2DFT、RTPLA和RSD)用来定量刻画植物萎蔫状态。试验结果表明萎蔫指数能够很好地定量刻画植物萎蔫形态。其中TB_3D与太阳全辐射量、大气温度线性相关,决定系数取值范围分别为[0.710,0.721]和[0.513,0.589]。TB_3D与茎秆直径线性相关,决定系数为0.845。最后通过比较4种萎蔫指数刻画萎蔫状态的相关性,两两间决定系数大于0.736,结果表明4种指数的萎蔫表征效果基本一致。 相似文献
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基于2DFT的植物叶片萎蔫程度与微环境因素相关性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于激光斜射测距原理的3D扫描装置实时获取的植株3D图像中,提取二维傅里叶(2DFT)谱中直流分量作为萎蔫指数来定量研究植物的萎蔫程度,采用西葫芦、葫芦、南瓜及秋葵4种植物的嫩叶期体态变化检验了二维傅里叶萎蔫指数与萎蔫程度的相关性,结果表明:二维傅里叶谱的直流分量(萎蔫指数)与萎蔫程度具有较好的相关性,R2达到0.82以上。在此基础上,运用SPSS软件建立了二维傅里叶谱叶片萎蔫指数与环境饱和水气压差及光合有效辐射系数的多元线性回归统计模型,可作为亏水胁迫程度的定量化指标。 相似文献
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为实现植物生命需水状况的无损检测,通过定量辨识植物叶态萎蔫特征反映植物亏水胁迫状况,基于分形理论"双毯法"定义了萎蔫指数LDBM,利用基于激光三角原理的三维激光扫描仪获取植物叶片表型点云数据,以西葫芦、秋葵、葫芦、南瓜4种植物为研究对象,结合饱和水汽压差与光合有效辐射2种微环境参数,进行了植物叶态萎蔫定量辨识研究。试验分析了4种植物萎蔫指数LDBM的日变化曲线,证明LDBM用于表征叶态萎蔫状况是合理和可行的;分析了萎蔫指数LDBM与微环境参数的相关性,4种植物LDBM与饱和水汽压差相关系数均大于0.81,与光合有效辐射相关系数均大于0.71,与2种参数都有很强的正相关性;并且与基于离散时域傅里叶变换定义的萎蔫指数L2DFT进行了对比,LDBM与L2DFT呈负相关性,4种植物的相关系数均大于0.82,表明LDBM能够准确地定量表征叶态萎蔫。 相似文献
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基于三维机器视觉的植物叶片萎蔫预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
采用基于激光斜射测距原理的三维扫描装置实时获取植株三维图像,从中提取叶面卷曲统计指数、分形维数和二维傅里叶变换直流分量作为萎蔫指数来定量研究植物的萎蔫程度,采用西葫芦、葫芦、南瓜及秋葵4种植物的嫩叶期体态变化检验了3种萎蔫指数与萎蔫程度的相关性,结果表明:3种萎蔫指数与萎蔫程度均具有较好的相关性,相关系数都达到了0.82以上。在此基础上,运用SPSS软件建立了3种萎蔫指数与环境饱和水气压差VPD及光合有效辐射的多元线性回归统计模型。 相似文献
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<正>冬春棚蔬菜卷帘机在使用过程中,一要防止闪苗,二要注意安全。1防闪苗所谓"闪苗",是指蔬菜幼苗遭受寒风或低温时间过长,当气温骤升时,植株叶片失水的现象。闪苗后的幼苗叶片萎蔫下垂,恢复后叶片边缘发黄或干枯,严重时全株死亡。过去冬棚蔬菜在连阴转晴后经常出现闪苗,那时只要进行"揭花苫、喷温水"(隔一室的距离揭开覆盖的草 相似文献
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化。实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.962,平均交并比达到0.932;与U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLabV3模型相比,本文模型在不同数据集上平均交并比最高提升0.07,对自然环境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,可为植株定位、对靶喷药、长势识别等应用提供重要依据。 相似文献
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基于Kinect相机的穴盘苗生长过程无损监测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现工厂化穴盘苗的无损测量,提出一种基于Kinect相机的穴盘苗生长过程无损监测方法。以黄瓜穴盘苗为监测对象,在穴盘苗正上方架设Kinect相机,获取穴盘苗的彩色图像和深度图像,并进行彩色图和深度图之间的像素匹配;通过对彩色图像进行预处理、阈值分割、形态学运算和连通分量统计,获取穴盘发芽率;同时,由图像分割获取的幼苗轮廓和深度值计算得到叶片中心像素点坐标及其对应的深度,以此得到相机到幼苗叶片中心的高度,结合相机到穴盘格的距离和穴盘高度,实现对穴盘苗株高的监测;将深度图像进行直通滤波、条件滤波、边界保持滤波处理,有效去除穴盘苗周围的背景噪声以及波动幅度大的深度数据,获得幼苗叶片中像素点的有效深度,通过在深度图像中对叶片进行重建实现叶面积分析;基于获取的穴盘苗株高和叶面积建立壮苗指数评价模型。利用穴盘苗生长过程监测数据进行实验验证,结果表明,在发芽后5 d内,发芽率误差不大于1.567%;株高和实际株高之间的拟合优度R2为0.875,RMSE为1.395 mm;叶面积平均误差为2.15%;壮苗指数拟合优度R2为0.958。说明本文设计的穴盘苗监测方法可以实现对穴盘苗的发芽率、株高、叶面积和壮苗指数的无损监测,为工厂化穴盘苗生长过程监测提供了有效的解决方案。 相似文献
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试验以先玉335和军单8两玉米品种为试验材料、进行4个行距处理（分别为70、65、60和50cm）,分别在生育后期测定了叶面积指数、光合速率、叶绿素含量和可溶性蛋白含量。结果表明:70和50cm行距处理在生育后期较其它处理提高了叶面积指数,保持了较大的绿叶面积,并且叶片叶绿素含量和可溶性蛋白含量均保持在较高水平,叶片衰老延缓,生理活性和光合速率较高。70、50cm行距较65、60cm行距在生育后期具有更大的光合生产潜力,有利于高产。 相似文献
13.
叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。 相似文献
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In order to improve our ability to analyze growth of tropical fast-growing trees, we developed a simple model (MPTGro) to predict development of even-aged stands from allometric equations of leaf area and total biomass. and a competition index based on wood production per unit leaf area, or net assimilation rate (E). In this study we (1) tested te model assumption that our competition index is valid across plant spacings, (2) tested the performance of MPTGro on two species of tropical multipurpose trees, and (3) applied the model to optimize rotations based on tree size, biomass allocation, or annual biomass increment. Measurements of E and stand leaf area index (LAI) at three-month intervals in spacing trials of Acacia auriculiformis and Leucaena diversifolia supported the assumption that a single relationshp between E and LAI would explain growth at a variety of planting densities. Increasing plant density in the simulations decreased time unitl maximum mean annual increment (MAI) and diameter at maximum MAI, but increased leaf: wood biomass ratio at maximum AMI 相似文献
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针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题，本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法，制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度；小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明，在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R2 分别为0.93、0.98、0.93、0.85；叶宽和叶倾角与实测数据的R2 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。 相似文献
16.
为了研究高效节水灌溉模式对冬小麦抗倒伏能力和产量的影响,采用2种种植模式(宽幅精播种植和常规种植),每种种植模式设3种灌溉处理(拔节期、抽穗期和灌浆期各灌溉40 mm,拔节期和抽穗期各灌溉60 mm和拔节期一次灌溉120 mm),进行了灌溉频次和宽幅精播对冬小麦生育后期茎秆主要物理性状参数、机械强度、抗倒伏指数、产量及产量构成因素等的影响研究.结果表明,灌溉总量一定情况下,抽穗期、灌浆期和蜡熟期的冬小麦重心高度随着灌溉频次的增加而降低,3次灌溉对冬小麦茎秆倒数第二节间外径影响最大;1次和2次灌溉下常规种植倒数第二节间机械强度均显著大于宽幅精播,而3次灌溉下的抗倒伏指数均大于1次和2次灌溉;冬小麦茎秆机械强度和鲜质量呈显著相关,抗倒伏指数和重心高度呈显著负相关;无论何种种植模式均为2次灌溉下的产量最高,相对于常规种植模式,在减少灌溉频次的情况下,宽幅精播种植模式可以通过提高穗数发挥增产潜力.研究表明,统筹考虑冬小麦茎秆抗倒伏能力和籽粒产量,拔节期和抽穗期各灌溉60 mm和宽幅精播相结合是一种有效的节水种植模式. 相似文献
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Hans-Dieter Seelig Alexander Hoehn Louis S. Stodieck David M. Klaus William W. AdamsIII William J. Emery 《Irrigation Science》2009,27(5):357-365
Plants with different abilities for osmotic adjustment (cowpea, bean, and sugarbeet) were subjected to gradually decreasing
soil water content. During the development of water deficit stress, various plant water parameters were measured to characterize
their relationship to the near infrared R
1300/R
1450 leaf water index, which is based on the measurement of light reflected from leaves. In all three species, leaf water thickness
(LWT), leaf cell relative water content (RWC), and overall leaf thickness remained relatively constant under moderate water
deficit stress. However, at the point when plants could no longer cope with the increasing level of water deficit stress,
LWT, RWC, and leaf thickness were found to decrease substantially, signaling the onset of leaf dehydration. The R
1300/R
1450 leaf water index followed the RWC very closely in cowpea and bean leaves, and with some time lag in sugarbeet leaves. The
R
1300/R
1450 index may therefore be used as a feedback-signal in precision irrigation control, signaling effectively the physiological
response of plants when water deficit stress becomes detrimental. RWC and the R
1300/R
1450 index were linearly correlated in cowpea and bean leaves, but not in sugarbeet leaves. 相似文献
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《Agricultural Water Management》1996,30(2):155-173
The SWATRER-SUCROS and CERES-MAIZE models were compared in terms of their performance in predicting biomass yield, leaf area index and soil water content during the growing season of 1988 at the Rogers farm (University of Nebraska, Lincoln, Nebraska, USA). Five statistics often used to compare the quality of simulation results were used in the comparison. The comparison was performed based on the prediction of moisture content during the growing season in soil layer depths of 0–30 cm, 30–60 cm, 60–90 cm, and 90–120 cm in addition to the prediction of above ground biomass and leaf area index. Within the limits of experimental error both models predicted the moisture content, leaf area index, and above ground biomass reasonably well. Large deviations in moisture content variation were observed in the early part of the growth period where irrigation did not start yet. Based on the statistics the CERES-MAIZE model predicted soil moisture content better than SWATRER-SUCROS while the opposite was true for leaf area index and above ground biomass. 相似文献