基于计算机视觉的水稻叶绿素含量测定

作     者：吴少俊 Wu Shaojun

作者机构：浙江长征职业技术学院计算机与信息技术系 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2020年第42卷第4期

页      面：223-226页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 09[农学] 0901[农学-作物学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：浙江省自然科学基金项目(LD17H020001) 

主　　题：水稻 叶绿素 计算机视觉 

摘      要：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。