共查询到16条相似文献，搜索用时 250 毫秒
1.
棉花早衰程度诊断数码图像数字化指标的研究 总被引：1，自引：4，他引：1
应用计算机数字图像技术研究了诊断棉花早衰程度的方法。在光照条件下采集了棉田群体图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和色度、饱和度和亮度指标(HSI)。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与棉花早衰程度的相关特性。然后得出诊断棉花早衰程度的指标。分析结果表明:颜色分量G/(R B)和色度H分量与棉花早衰程度线性相关,可用作利用数字图像技术快速诊断作物长势的指标,而其它分量与棉花早衰程度没有明显的相关性;诊断模型G/(R B)分量比色度H分量有更好的拟合优度。 相似文献
2.
基于颜色特征的叶片含水率与比叶重估算模型初探 总被引：1，自引：0，他引：1
通过不同氮素营养水平的水培试验,采用线性拟合和逐步回归分析,建立了黄瓜叶片干基含水率与比叶重的颜色特征估算模型。结果表明：颜色特征与叶片干基含水率、比叶重的线性拟合分析中,S、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、G/R、G/B、G-R和H/S构成的颜色特征变量的相关系数与叶片干基含水率相关密切;S、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、G/R、G/B、G-R、H/S和H/I构成的颜色特征变量的相关系数与叶片比叶重相关密切。运用逐步回归分析技术找出了G/(R+G+B)和G-R可以作为叶片干基含水量估算的主要颜色特征参数; G/(R+G+B)和H/I是叶片比叶重估算的主要颜色特征参数。 相似文献
3.
4.
应用数字图像分析技术进行冬小麦 拔节期氮营养诊断 总被引：8，自引：0，他引：8
传统的作物营养诊断如植株全氮、生物量和植株硝酸盐浓度测试等需要进行大量的田间取样和实验室分析,时效性不足,难以适应作物生长期间追肥诊断的需要。通过田间试验,应用数字图像技术对拔节期作物的氮营养状况进行了研究,发现冠层数字图像色彩参数可以用来表征冬小麦拔节期的氮营养状况。数字图像标准化红光值R/(R+G+B)与冬小麦常规营养诊断指标如叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐浓度、植株全氮含量和地上部生物量之间的相关系数达到了0.809~0.946,是较好的表征作物氮营养状况的诊断指标。 相似文献
5.
6.
地面数字图像技术在棉花氮素营养诊断中的初步研究 总被引：19，自引：1，他引：19
为了探讨利用图像处理技术进行棉花氮素营养诊断的可行性,通过多水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取棉花冠层图像,分析了不同氮水平下棉花冠层图像色彩参数与施氮量、产量及多个氮素营养诊断指标之间的关系.研究表明:南疆畦灌条件下,氮素营养水平直接影响到棉花冠层光谱反射特性.红、蓝光标准化值与铃期施氮量、产量之间有极显著的线性负相关关系,采用R/(R G B)、B/(R G B)值可以直接用来诊断棉花铃期的氮素营养状况,或间接估测产量;铃期绿光值G和绿光与红光比值G/R与叶柄硝酸盐浓度、植株全氮和地上部生物量之间都有较大的相关性,可以较为灵敏地反映棉花氮素营养水平,适宜作为氮素营养诊断指标.因此,应用数字图像技术进行棉花氮素营养诊断是可行的. 相似文献
7.
利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮素含量的初步研究 总被引：9，自引：0，他引：9
选取6种输入向量组合，利用线性网络、BP网络以及径向基网络等3种神经网络模型进行比较研究，筛选最适宜网络模型和最佳输入组合，建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型，探索利用神经网络技术获取叶片数字图像信息的方法。结果表明，径向基网络在利用数字图像(B，H，G-R，G/R)指标作为网络输入向量时，能够实现获取棉花叶片数字图像氮含量的目标。径向基网络训练的180组样本的训练精度均达到极显著水平（r = 0.9022**），30组测试样本的预测值与实测值也达到极显著相关（r = 0.8674**），径向基网络和(B，H，G-R，G/R)向量是一种适合本研究的数学模型。对利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮含量技术的初步探索，拓展了神经网络和数字图像技术在农业生产中的应用。 相似文献
8.
基于数字图像的棉花长势空间变异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《棉花学报》2015,(6)
为了尽快获取棉花长势信息,分析大田棉花长势空间变异特性,采用计算机数字图像处理技术,在常规光照条件下,利用网格取样方法,采集棉花冠层长势数字图像,提取图像色调值H,研究冠层图像H值的空间分布特点以及数字图像H值与相关农艺性状的关系。结果表明,棉花冠层数字图像H值的空间分布具有中度空间相关性,其变异半方差函数模型为球状模型;数字图像H值与LAI有较好的对数关系,决定系数R2=0.8123;表明群体冠层数字图像H值是可以用来描述棉花田间长势信息的潜在可靠性指标。研究结果将为生产实践提供指导作用,为精准农业田间信息采集与快速检测提供理论依据。 相似文献
9.
安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究 总被引：4，自引：1，他引：3
沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005-2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明：HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。 相似文献
10.
基于机器视觉的棉花群体叶绿素监测 总被引：7，自引：1，他引：7
研究了利用机器视觉技术快速获取棉花群体叶绿素信息的方法，以期获得预测性高的颜色特征参数。结果表明，RGB颜色系统的G－R、(G－R)/(G+R)、r与g的组合值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数呈极显著相关，而且拟合度较高；HIS颜色系统的Hue值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数之间也极显著相关。对筛选出的两组模型进行检验，预测精度在84.07%~93.04%之间，推荐预测精度最高的G－R参数作为获取棉花群体叶绿素信息的最佳颜色指标。G－R预测叶绿素含量和群体绿色指数的模型分别为y=－1.3008+0.2125(G－R)－0.0038(G－R)2（R2=0.8669**）和y=－0.9726+0.1227 (G－R)－0.0016(G－R)2（R2=0.7487**）。 相似文献
11.
用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度 总被引：28，自引：3，他引：28
运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征，建立棉花叶片叶绿素测定模型。研究表明，（1）RGB颜色系统的B/R、色度坐标b、b/r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关，可用于测定叶片叶绿素浓度；（2）棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致，且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高；（3）基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型，预测误差在7.8%~13.65%之间。为棉花生长的快速监测提供了依据。 相似文献
12.
连作对棉田土壤物理性质的影响 总被引：4，自引：1，他引：3
以新疆南疆地区50团棉花连作5年、10年、15年20年的土壤为研究对象,分别测定不同连作年限土壤比重、容重、孔隙度以及团聚体结构和机械组成等物理性状。结果表明：棉花连作对其土壤各种物理性状产生了较大的影响。比重、容重随着连作年限的增长呈上升趋势,而孔隙度则反之;土壤团聚体中粒径小于0.25mm的微团聚体占了较大比重,良好团聚体的含量随着连作年限的增长呈下降趋势,而微团聚体则相反;土壤机械组成中砂粒的含量占了较大比重,而砾石没有,砂粒的含量随着连作年限的增长呈上升趋势,粉粒呈下降趋势,而粘粒呈无规律的波动状。 相似文献
13.
【目的】建立基于叶绿素荧光参数的棉花叶片氮素营养监测模型,为棉花高效施氮及植株生长状况的无损监测提供方法。【方法】在水肥一体化滴灌条件下,以新陆早58号为试验材料,设置4个施氮水平,测定了棉花生长关键时期顶2(从顶部数起)至顶5叶的叶绿素荧光参数和氮素含量,分析了棉花叶片氮素含量与荧光参数的关系。【结果】(1)棉花出苗70 d后,叶片氮素含量以及光系统Ⅱ(PSⅡ)潜在光化学活性(Fv/F0)、PSⅡ潜在最大光化学效率(Fv/Fm)、PSⅡ实际光化学效率(ΦPSⅡ)、PSⅡ最大光化学效率(Fv’/Fm’)均随着棉花生长呈逐渐下降趋势。(2)不同氮素处理下,各叶片氮素含量以及叶绿素荧光参数Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ和Fv’/Fm’均随施氮量的增加而上升,其中N2(240 kg·hm-2)处理下各荧光参数值最大。(3)叶片氮含量与Fv、Fv/F0、Fv/Fm、ΦPSⅡ都呈现极显著正相关关系,与荧光参数ΦPSⅡ、Fv’/Fm’间呈现较好的指数函数关系,与荧光参数Fv、Fv/Fm、Fv/F0呈现良好的线性函数关系。顶5叶可变荧光(Fv)与叶片氮素含量建立的关系模型(y=0.0022x+1.6243)的模拟效果最好,决定系数达到0.928,相关系数达到0.963,呈极显著正相关。【结论】适量施氮(240 kg·hm-2)能够提高PSⅡ的活性及PSⅡ反应中心开放部分的比例,进而改善棉花叶片光合能力。顶5叶氮素含量与叶绿素荧光参数Fv构建的模型精确度和拟合效果较其他荧光参数好,因此可以选用荧光参数Fv来监测棉花叶片氮素含量,进而监测植株的氮素营养状况。 相似文献
14.
15.
基于山东省17个气象站1961—2012年的逐日气象资料,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式及作物系数对棉花各生育阶段的作物需水量进行估算,并利用同期降水量计算了各生育阶段的降水与作物需水耦合度,最后采用反距离插值法生成山东省棉花各生育阶段耦合度的分布图,并对耦合度的时间序列进行趋势分析。结果表明：山东植棉区棉花全生育期降水与作物需水耦合度多年平均值在0.692～0.847之间,全生育期耦合度的空间变化趋势为西部、北部低,由此向东、向南递增;播种期和吐絮成熟期耦合度普遍较低,而蕾期和花铃期的耦合度明显高于其他生育季节;东营、惠民、德州等棉花种植面积最集中的北部和西北部站点全生育期、吐絮成熟期耦合度大于0.6和0.8的保证率明显低于其他地区。播种期、苗期和吐絮成熟期耦合度在多数站点趋于减少趋势,而苗期则有76.5%站点耦合度趋于增大趋势。 相似文献
16.
水稻叶色变化动态的模拟模型研究 总被引：11，自引：0，他引：11
定量描述叶片颜色变化的动态过程是植物生长数字化和可视化的重要内容。本研究通过对不同水稻品种和不同水氮处理条件下主茎和分蘖不同叶位叶色变化过程的连续观测和定量分析，构建了水稻叶片颜色随生长度日变化的动态模拟模型。水稻叶片颜色变化的基本过程可以用3个阶段的SPAD值分别表达，第一阶段为基于幂函数的伸长期，叶色逐渐增强，第二阶段为相对稳定的功能期，叶色基本不变，第三阶段为基于二次曲线的衰老期，叶色逐渐减弱；并基于二次曲线方程分别描述了叶片含氮量和含水量对叶色变化过程的调控效应。在此基础上，进一步建立了叶片SPAD值与叶色组分（RGB）值的关系模型。利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了测试和检验，显示主茎不同叶位叶色变化3个阶段模拟值的均方根差分别为2.58、3.69和3.82，4个分蘖不同叶位叶色变化模拟值的均方根差分别为4.65、4.39、3.51和4.25；SPAD值与叶色组分间模拟值的均方根差分别为2.98和3.25。表明本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同茎蘖上不同叶位叶色的动态变化过程，从而为实现水稻生长系统的数字化模拟和可视化显示奠定了基础。 相似文献