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随着图像处理与识别技术的快速发展,作物表型识别技术日趋成熟。为实现不同品种、不同生育期冬小麦叶片面积和面积系数的精准快速测定,依托VB.net和OpenCV在.NET平台下的图像处理封装库,研发了基于机器视觉的冬小麦叶片形态测量算法并设计开发了软件,软件可实现数字图片的畸变校准并可以同时测量多个叶片长、宽和面积。为验证软件测定效果,选取冬小麦绿色展开叶100 片,通过与人工测量的叶片长宽、WinDIAS叶面积分析系统测量的叶面积结果对比,分析图像识别方法的准确性和稳定性。结果表明,图像识别法与人工和WinDIAS测量的冬小麦叶片长、宽和面积的相关系数均≥0.975,归一化均方根误差均≤0.10%;针对数字照片畸变校准功能进行测试,对叶片水平（垂直）缩放50%且垂直（水平）斜切30°的图像校准后,其测量结果与原始图像测量结果的最大相对误差仅为2%。说明基于机器视觉的冬小麦叶片形态识别方法,可对多种畸变图像进行准确的几何校准,可作为一种可同时准确测定多个叶片面积和长宽的新方法,在农业科学测量、农情信息业务、农业气象观测业务等领域推广应用。 相似文献
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为实现植物水分状况的非接触式测量,最大程度减少测量对植物生长的影响,该文采用非接触式激光扫描测量方法获取植物叶片三维形态信息,通过测量植物叶片的体态萎蔫特征反映植物亏水胁迫状况。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分别定义了4种植物萎蔫指数:基于微分几何算法的萎蔫体态指数、基于二维傅里叶谱分析的萎蔫指数、基于垂直投影叶面积的萎蔫指数和基于标准差方法的萎蔫指数,定量刻画植物萎蔫状态。试验分析了萎蔫指数的日变化过程,通过与植物茎秆直径的比较,得出定义的指数可以有效表征植物水分的结论。结合环境参数(太阳全辐射和环境温度)进行了相关分析,研究环境对植物水分的影响。最后比较了4种萎蔫指数刻画萎蔫状态的有效性。研究结果表明:萎蔫指数(以萎蔫体态指数为例)与太阳全辐射、环境温度和茎秆直径均线性相关,决定系数分别为0.736、0.785和0.845。4种指数比较中,萎蔫体态指数、基于二维傅里叶谱分析的萎蔫指数、基于垂直投影叶面积的萎蔫指数刻画叶片萎蔫效果相似,这3种指数与植物茎秆直径的线性相关系数分别为0.841、0.849、0.800。相比之下,基于标准差的萎蔫指数刻画萎蔫效果较差且与茎秆直径相关性也较低(R2=0.640)。该研究可为植物水分状况的非接触式测量提供一种有效的方法。 相似文献
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通量贡献区叶面积指数空间分布的测定 总被引：1，自引：0，他引：1
使用循环采样设计方案,对海北沼泽化湿地生态系统涡度相关通量观测塔的通量贡献区内叶面积指数进行了实地调查。根据样方叶面积指数的实地测量值和样方的GPS空间定位信息,利用空间插值方法绘制了通量贡献区内的叶面积指数空间分布图。并基于数字摄影与地理信息系统技术,提出了一种测量速度快、计算精度高、适合多种植物叶片叶面积测量的新方法。该方法在ArcGIS的GRID模块下对叶片图像进行格式转化和重新采样处理,使用自行编写的色阶诊断程序提取图像中叶片的叶面积。研究结果表明:此种方法叶面积测量结果与LI-3000A叶面积仪所测的结果具有很好的吻合性,两者的线性回归方程决定系数R2为0.98,叶面积的测量精度完全可以达到实际应用中的测量要求。 相似文献
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叶面积是影响植物光合作用、蒸腾作用、呼吸作用及产量形成的重要形态指标之一,为实现作物叶面积准确、稳定和无损化测量,该研究基于红外线成像设备,提供了一种利用热红外和可见光图像测定棉花叶片面积的方法。以苗期棉花作为研究对象,通过红外成像相机T660获取棉花的热红外和可见光波段的图像,分别使用GrabCut算法和Hough圆检测提取红外图像中叶片和可见光图像中已知实际面积的圆状参照物（五角硬币）的像素面积,进而根据叶片区域和圆状参照物区域的像素倍数关系计算棉花的真实叶面积,将通过该研究所提方法计算的叶面积结果与传统的剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法进行皮尔逊相关性分析,检验该方法的可行性。分析表明,基于所提方法的测量值与剪纸称重法、Image Pro Plus软件图像法的结果之间均存在显著的线性相关关系（P<0.01）（相关系数分别为0.992,0.996）。3种方法对5盆棉花进行8次测量,结果显示,该研究所提方法测量值的平均变异系数为0.782%,在测量工作中表现稳定,为快速获取棉花苗期叶面积提供了一种准确稳健的理论方法。 相似文献
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数字图像处理技术在蔬菜叶面积测量中的应用 总被引：71，自引：15，他引：71
采用平台扫描仪获取叶片的数字图像，建立运用数字图像处理技术测定蔬菜叶面积的方法。同时与目前较常用的交叉网格法、CID仪器法、复印称重法和生产上常用的直尺法进行比较分析。结果表明：图像处理方法和上述传统的叶面积测定方法的测定结果呈极显著的线性相关关系，适用于叶面积的测量工作；和其它方法相比具有准确、快速、适用范围广、容易普及等优点，适用于科研和生产推广使用。试验还得出采用直尺法时，油菜和空心菜的叶面积的校正系数分别为0.792和0.818。 相似文献
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基于图像的植物叶面积无损测量方法研究 总被引：10，自引：7，他引：3
为了研究植物的生长规律,应用计算机视觉技术对大豆叶片实现无损测量.该项研究针对大豆叶面积无损测量中校正图像和去除叶片纹理特征等问题上,提出了基于双线性映射的无损测量法.无损测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响,试验验证该方法能很好地校正叶片图像,提取叶片的有效面积,并去除植物纹理斑点的影响,应用该方法校正叶片图像,精度可达99%以上.采用计算机视觉技术测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义. 相似文献
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植物叶片的生长与光照度密切相关,尤其在温室大棚内,对光照度的控制要求更高。为同时获取叶片的三维形态与光照分布,该文提出了一种基于双目视觉的纹理植物叶片三维形态与光照度同步测量方法。利用双目视觉原理结合数字图像相关技术,实现叶片三维形态测量;通过植物叶片光照度与图像灰度关系推导,实现三维光照分布测量。该文以网纹草为例,对上述方法进行验证。试验表明:参考子区半径为57 pixels、计算间隔7 pixels时三维形态测量效果最佳;对叶片实施均匀光照,照度仪测量值与图像测量平均值相对误差在6%以内;对叶片实施非均匀光照,测量的光照分布真实反映了叶片光照分布。该方法具有非接触、方便、快捷等优点,为植物叶片的三维形态与光照度测量提供了一种方法,为温室大棚的智能光控提供了数据支撑。 相似文献
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基于烤烟透射特征的烟叶图像分割研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在专门设计的灯箱中拍摄烤烟烟叶的反射和透射图像，对这两类图像分别以3×3像素矩阵作为区域对象采样，统计比较了烟叶、背景两区域的RGB属性特征，发现透射图像烟叶区域绝大多数像素的蓝色属性等于零，少数像素的蓝色属性大于零，并在采样矩阵中呈不连续分布， 矩阵内9个像素蓝色属性的相对标准偏差(RSD)或等于零，或大于100％。研究采用该特征作为依据，对烟叶透射图像进行了区域统计法分割。结果表明分割精度高于点统计法，每片烟叶像素数平均高出0.65％，较好地保留了目标图像的原始特征信息。该研究提出的图像分割方法有利于提高分割结果的可信度，为利用烟叶透射特征进行后续研究奠定了基础。 相似文献
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基于时序图像跟踪的葡萄叶片病害动态监测 总被引：4，自引：4，他引：0
为提高自然成像条件下的酿酒葡萄图像中病害识别的可靠性,对时序叶片图像作连续病害检测并监测病斑变化情况。首先,在每一天利用Faster R-CNN算法对摄像机视场中葡萄叶片进行检测,对检测到的叶片采用改进卡尔曼滤波法进行跟踪,以获得叶片正面图像。为了实现多叶片跟踪和解决由遮挡而造成的跟踪失败问题,该文在卡尔曼滤波和匈牙利算法基础上,结合运动测度和深度外观信息对跟踪目标进行匹配,运动匹配时采用马氏距离,外观匹配方面采用最小余弦距离。其次,将不同日期的叶片正面图像做SIFT(scale-invariant feature transform)匹配,找到同一叶片按日期排列的一组序列图像,并在序列图像中通过深度学习技术进行病害识别。最后,通过监测叶片序列图像上病斑相对面积变化或病斑数量是否增加来确认病害的存在。该文对提出的跟踪算法、叶片匹配算法和序列图像上病害识别的精度进行了测试,试验表明:跟踪算法平均多目标跟踪准确度为73.6%,多目标跟踪精度为74.6%,基于判别模型颜色特征的传统跟踪算法两指标分别为14.3%和61.3%;基于SIFT特征的叶片匹配在识别同一叶片时的精度达到了90.9%;病害监测方面,虚警综合排除率(马修斯相关系数)达到了84.3%。该文的方法可以排除一些虚假病害,病害监测的可靠性有所提高,可适用于自然条件下葡萄病害的连续在线监测。 相似文献
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基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取 总被引：14，自引：7，他引：7
为了较好地模拟叶面积指数的变化动态,在大田条件下进行试验,获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像,并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法,将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著,对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验,均能够通过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上,能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。 相似文献
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提供了采用数字图像处理方法快速计算植物虫损叶片面积的方法,对叶片图像进行图像采集、预处理以及几何校正,提取叶片轮廓并填充后,去除叶柄求得虫损叶片面积及虫损率。此方法简单易行,适合多种形状叶片,同时适用于非虫损叶片面积的测量。 相似文献
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基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法 总被引：3，自引：3，他引：0
为利用少量实测数据快速构建能够反映因品种、环境条件、栽培管理措施等因素产生形态结构差异的玉米群体三维模型,提出基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法。通过实测数据构建主要株型参数的t分布函数,在其约束下生成群体内各植株主要株型参数,通过构造株型参数相似性度量函数调用玉米器官三维模板资源库中的器官几何模板,结合人工交互或图像提取的各植株生长位置与植株方位平面角2组群体结构信息生成玉米群体几何模型。利用三维数字化仪获取的玉米群体田间原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI与该方法构建玉米群体计算得到的LAI进行对比验证,结果表明:该方法所生成玉米群体叶面积指数与原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI相比,误差在±2%以内,可以满足面向可视化计算的玉米结构功能分析研究需求。方法可为玉米株型优化设计、耐密性鉴定、品种适应性评价等虚拟试验研究提供技术手段。 相似文献