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1.
为运用图像颜色特征估测作物的叶绿素含量,以自然环境下的小麦冠层图像为研究对象,提出一种基于熵权法的颜色特征选择方法,并应用机器学习方法建立小麦冠层叶绿素含量估测模型。熵权法通过信息熵来衡量颜色特征指标权重,实现冠层图像特征排序,机器学习方法选用多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）、岭回归（Ridge regression, RR）和支持向量回归模型（Support vector regression, SVR）估测小麦冠层叶绿素含量。试验结果表明,与皮尔逊相关系数法和主成分分析法选取的特征集进行对比,熵权法得到a*、R-G-B、R-G、（a*+b*）/L、a*/b*、(R-G)/(R+G+B)、(R-B)/(R+B)、H/S、(R-G)/(R+G)等9个特征组成的特征集,可以利用较少的特征指标达到最优的预测效果。在选取相同特征指标参数的情况下,SVR的预测能力优于其它模型,其R2和RMSE的平均值分别为0.80、1.89,相比于MLR和RR模型R2分别提升2.8%、1.1%,RMSE分别下降0.13和0.05。将基于熵权法建立的SVR模型应用到2021年采集的小麦冠层图像数据,结果表明模型具有很好的稳定性。 相似文献
2.
以蓬安100号锦橙为试材,运用数字图像分析技术建立快速测定叶片叶绿素含量的方法.利用数码相机采集锦橙叶片图像,并运用Photoshop软件获取图像的颜色特征参数,对其进行数学变换和归一化处理后的颜色特征参数与锦橙叶片SPAD值做相关分析,建立回归模型.结果表明:颜色特征参数R/B,R/(G+B),B-R,(B-R)/(B+R),色度坐标r,r-b与SPAD值呈极显著非线性相关,并且颜色特征参数R/(G+B)和归一化坐标值r所建立的蓬安100号锦橙叶片SPAD值预测模型分别为别为DAD=-1077.936[R/(G+B)]<'2>+823.594[R/(G+B)]-74.432(R<'2>=0.840)和SPAD=7 883.574 r<'2>+4 715.912r-628.263(R<'2>=0.841),其预测误差相对最小(2.12%),因此可以利用颜色特征参数R/(G+B)和色度坐标r作为基于计算机视觉的锦橙叶片SPAD值的最佳预测指标. 相似文献
3.
基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技 总被引：3，自引：2，他引：1
基于不同的颜色特征,利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜.分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R-G,R-B,G-B)、超绿法(2G-R-B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比,确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳.创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵,并分别与R、G、B三基色分量图相乘,获取前景是R、G、B三基色分量图,背景是黑色的灰度图像.分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差,确定R的标准差与B的标准差差值小于5作为判断铁苋菜的阈值.识别结果表明,棉花的判断准确率为71.4%,铁苋菜的判断准确率为92.9%,总体准确率为82.1%. 相似文献
4.
油菜氮素光谱定量分析中水分胁迫与光照影响及修 总被引：5，自引：2，他引：3
研究了油菜氮素和水分胁迫在光谱检测中的相互作用,以及光照的变化对作物光谱检测的影响.为了克服光照因素对光谱检测的影响,针对氮素和水分的特征波长分别建立了基于光谱反射率变化率的光照修正模型;为了实现对氮素和水分相互作用的解耦,针对不同含水率水平的植株分别建立了全氮含量光谱特征的主成分回归模型.利用氮素光谱组合分析模型对植株全氮含量进行预测,结果表明,实测值与预测值的相关系数R为0.92,均方根误差(RMSE)为0.53,优于前期采用6特征波长变量和主成分回归法所建立的预测模型. 相似文献
5.
针对设施作物营养水平无损检测技术,着重描述了基于近红外光谱数据岭回归分析的甜椒氮素检测试验研究过程.利用近红外反射光谱成像技术对目标作物进行叶片尺度的光谱图像采集,应用计算机图像分析软件进行光谱数字图像处理、提取光谱数据,经过统计分析对数据完成筛选作为变量,结合化学分析试验结果建立作物营养检测模型,检验模型得出结论.为了解决自变量间存在的多重共线性造成模型难以建立的问题,在数据处理阶段,采用了在农业探测领域内并不多见的岭回归分析方法,利用其特殊的有偏估计算法,拟合建立回归方程.同时,由于岭回归分析可以用于进一步筛选特征波段,最终得到的是基于三特征波段近红外光谱反射率数据的甜椒叶片氮营养检测模型.经过模型检验,模型的调整R2为0.843,RMSE为0.105. 相似文献
6.
为了探索建立基于数字图像处理技术的柑桔果实品质非损伤探测技术,采用多光谱照相机MS3100获取不同成熟度椪柑果实样品的数码图像R,G,B通道颜色信息,结合实验室果实可溶性固形物含量(SSC,Solublesolids content)化学分析值,进行了椪柑果实SSC与颜色信息相关性分析和检测模型研究。结果表明,椪柑果实图像的5个颜色参数R,G-R,B-R,G/R和(G-R)/(G+R)与果实SSC值之间具有较好的相关性,校正模型相关系数均在0.83以上;模型验证结果表明,B-R值与果实SSC值所建立的模型预测效果最佳,决定系数为R2=0.651,是椪柑果实SSC检测的最佳图像颜色参数,一元二次方程SSC=-0.0001(B-R)2-0.0219(B-R)+9.601为其最优检测模型;神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与柑桔SSC含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根误差(RMSE,Root mean square error)低于其他模型,表明利用计算机图像技术进行柑桔果实SSC的检测是可行的。 相似文献
7.
基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断 总被引：7，自引：0，他引：7
使用扫描仪获取水稻叶片图像,综合运用数字图像处理技术、参数优选和分类方法,研究了不同氮素水平水稻叶片的光谱和形状特征,并进行了氮营养的诊断与识别。研究利用面向对象的分类方法提取叶尖部位的黄化面积比例,指数回归分析结果显示此参数与叶片氮含量具有很高的相关性(R2=0.863)。提取整叶和叶尖的颜色参数并分别与叶片氮含量进行指数回归分析,发现叶尖部位的颜色特征能更好地反映叶片的氮素营养状况。采用CfsSubsetEval和Scatter search相结合方法对特征进行约简与优化,根据选择结果结合支持向量机方法进行模式识别。精度检验结果显示该方法对缺氮和正常叶片的正确识别率较高,随氮素水平的升高,正确识别率降低,对过量水平的正确识别率较低,叶面积在缺氮和正常模式下能对识别起到很好的辅助作用。 相似文献
8.
针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的C-V模型.借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类.试验结果表明,经过R、G、B加权的黄瓜红粉病病斑图像使用4R-G图像模型、苹果锈病病斑图像使用3R-G-B图像模型自动分割的效果较好,比传统C-V模型分割性能好,抗噪性好,可扩展性好. 相似文献
9.
运用图像处理技术对不同氮营养成分下玉米冠层叶片的近地CCD多光谱图像进行分析,建立玉米叶片氮素营养含量的快速、非破坏性估测模型。实验基于红通道和近红外通道的CCD图像,通过图像切割提取两个通道的主叶片区域的平均灰度值和叶片周围的土壤平均灰度值,根据土壤平均灰度值比值来调整叶片的近红外平均灰度值,计算玉米叶片的基于灰度的植被指数,建立了氮素营养含量和两个通道的图像灰度以及灰度植被指数间的经验线性模型。经过多元线性回归分析后,两者间的相关系数R可以达到0.704。由此实现了对玉米冠层氮营养含量的快速估测。 相似文献
10.
叶绿素含量影响植物的各种生理机能,准确测定水稻叶绿素含量有利于了解水稻的光合作用能力,为高产育种和栽培提供依据。叶绿素含量的测定方法有多种,传统测定方法步骤繁琐且耗时费力,而便携式叶绿素仪只能进行点测定。计算机视觉是一种快速便捷的图像处理技术,可以用于作物的色素含量测定和营养状况诊断。为此,设计了一种基于计算机视觉的水稻叶绿素含量测定方法,叶片图像通过扫描获得,经过处理并提取叶片轮廓后以G-R、B-R和R/(G+B)等3个颜色特征参数建立叶绿素含量的估算模型。结果表明:以G-R和R/(G+B)建立的模型精度较高,对检验样本SPAD值拟合方程的决定系数和斜率都接近1,可以用来准确测定水稻的叶绿素含量。 相似文献