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为揭示不同钾素水平下辣椒叶面积指数(LAI)随生理发育时间(PDT)的动态变化关系,选用黔椒10号、黔椒5号和中椒6号作为试验材料,设5个钾素水平(0 kg/hm~2、37. 5 kg/hm~2、75. 0 kg/hm~2、112.5 kg/hm~2和187. 5 kg/hm~2),定量分析不同钾素水平下辣椒LAI的变化特征,通过归一化处理,利用Curve Expert 1. 4对辣椒相对叶面积指数(RLAI)和相对生理发育时间(RPDT)进行动态拟合,并通过极限值法筛选出最优辣椒RLAI数学模型。结果表明:不同钾素水平下辣椒LAI随PDT呈左偏单峰曲线变化,同一品种间随钾素水平的增加LAI呈增大趋势;相同钾素水平下,LAI峰值为黔椒10号黔椒5号中椒6号;有理函数能够较好地模拟辣椒RLAI的动态变化,且具有一定的生物学意义;模型检验结果显示:模拟准确度k均接近于1,模拟精确度R~2均大于0. 97,根均方差(RMSE)均小于20%;模型参数在不同处理间具有一定差异性,品种和钾素主要通过控制参数b和d实现辣椒LAI的动态调控;辣椒LAImax对钾素反应比较敏感,呈线性正相关,决定系数R~2 0. 86。该模型的构建可为辣椒生长调控及优质高产奠定一定基础。 相似文献
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为了寻求一种快速无损检测脱绒棉种活力的方法,提出采用高光谱图像技术进行脱绒棉种活力检测。以新陆早50、新陆早57、新陆早62等3个不同老化程度下的脱绒棉种为研究对象,采集脱绒棉种在450~1 013 nm的高光谱图像,并以单粒脱绒棉种全区域作为感兴趣区,共提取3个品种810个感兴趣区;对提取的光谱平均反射率采用Savitzky-Golay平滑方法,结合多元散射校正(mutiplicative signal correction,MSC)进行去噪处理;基于前10个主成分和特征波段分别建立距离判别分析、支持向量机(SVM)脱绒棉种活力预测模型。试验结果表明,采用基于特征波段的判别模型分类精度达到96%以上,检测结果可靠且效果良好的。本研究为脱绒棉种活力无损检测检测方法提供了一种新的方法和思路。 相似文献
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脱绒棉种活力检测系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现脱绒棉种活力的快速无损检测,利用VS2010和Open CV混合编程方式开发一套脱绒棉种活力在线检测系统分析软件,应用BP神经网络原理构建活力预测模型。软件系统主要包括图像采集模块、参数记录模块、图像处理分析及活力检测模块,主要实现了图像采集、图像特征提取与分析、脱绒棉种活力预测及参数记录等功能。选取新陆早50、鼎丰10号、神农11号3个品种进行活力预测试验,准确率分别达到90.29%、84.27%、8 6.8 0%。软件系统的开发为脱绒棉种活力实现快速无损检测分级奠定了基础。 相似文献
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矮化密植枣园收获作业视觉导航路径提取 总被引：8，自引：8，他引：0
针对矮化密植枣园环境的复杂性,提出一种基于图像处理的枣园导航基准线生成算法。选用B分量图进行处理,提出"行阈值分割"方法分割树干与背景;根据拍摄场景及视角提出"行间区域"方法剔除行间噪声;通过统计树干与地面交点位置分布区域选取图像五分之二向下区域进行处理;依据树干纵向灰度分布规律,采用浮动窗口灰度垂直投影方法结合形态学开闭运算提取树干区域;基于枣园行间线性分布特征引入"趋势线",而后利用点到直线的距离与设定阈值作比较选取树干与地面的交点;利用交点的位置分布将其归类,并采用最小二乘法原理拟合左右两侧边缘,提取边缘线上各行的几何中心点生成枣园导航基准线。通过对阴天、晴天、顺光、逆光、噪声多元叠加5种条件进行试验,结果表明,该算法具有一定的抗噪性能,单一工况条件导航基准线生成准确率可达83.4%以上,多工况条件准确率为45%。针对5种工况条件的视频检测,结果表明,单一工况条件算法动态检测准确率可达81.3%以上,每帧图像处理平均耗时低于1.7 s,多工况条件检测准确率为42.3%,每帧图像平均耗时1.0 s。该研究可为矮化密植果园实现机器人自主导航作业提供参考。 相似文献
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针对枣园植保、收获2个时期环境特点,基于MFC和Opencv搭建一套视觉导航路径提取软件;基于需求分析,设计了相关路径提取算法功能,算法参数性能指标的提取功能为算法的改进和优化提供了参考。对软件调试,功能满足预期目标,系统拓展性好,可以根据后续研究对系统功能进行改进和完善。系统的搭建为研究出一套实用性较强的枣园视觉导航路径提取算法奠定了基础。 相似文献
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为给辣椒生产中氮素优化管理提供理论依据，选用3个辣椒品种(‘黔辣10号’‘黔椒5号’‘中椒6号’)基于5个氮素水平(N0~N4:0.00、51.75、103.50、155.25和241.50 kg/hm2)小区试验数据，定量分析了不同氮素水平下辣椒叶面积指数与生理发育时间的动态变化，构建了辣椒叶面积指数动态变化模型，并量化了模型参数与氮素水平间定量关系。结果表明:1)辣椒叶面积指数随生理发育时间呈单峰曲线变化，随氮素水平提高先上升后降低。辣椒叶面积指数变化速率随生理发育时间整体呈单峰曲线变化；2)采用分段函数模拟辣椒叶面积指数动态变化，检验结果显示:决定系数R2均在0.95以上，相对根均方差(RRMSE)均<20%，模拟效果较好；3)模型参数PDThalf表征叶面积指数峰值出现的时间顺序，与氮素水平呈线性正相关，其余参数与氮素水平呈二次回归函数关系；4)辣椒最大叶面积指数和平均叶面积指数随氮素水平提高呈先上升后降低趋势。本研究构建的辣椒叶面积指数动态模型预测效果较好，具有更强的生物学意义和一定的实用性，可为辣椒优质高产栽培提供理论基础。 相似文献
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