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文檔簡介
1、本研究采用營養(yǎng)液培養(yǎng)不同氮素水平的油菜樣本,利用多光譜視覺系統(tǒng)拍攝不同氮素水平下的油菜冠層多光譜圖像,通過機(jī)器視覺技術(shù)對獲取的油菜冠層多光譜圖像進(jìn)行分析與特征提取,將提取的多個(gè)圖像特征與油菜冠層SPAD值進(jìn)行多元線性回歸,確立油菜氮素營養(yǎng)診斷模型。主要研究成果如下: ⑴構(gòu)建油菜氮素營養(yǎng)多光譜機(jī)器視覺診斷系統(tǒng),自主設(shè)計(jì)密閉實(shí)驗(yàn)光照箱體,對不同氮素水平的油菜樣本進(jìn)行冠層圖像獲取與圖像分析。 ⑵通過分析油菜冠層各通道多光譜圖像
2、的一維和二維直方圖,選擇冠層近紅外圖像進(jìn)行背景分割。對油菜冠層近紅外圖像采用基于二維最大信息熵算法進(jìn)行圖像分割,取得了較好的分割效果。同時(shí),對比最大類間方差法(OTSU)圖像分割效果,結(jié)果表明二維最大信息熵算法在去除土壤背景的同時(shí),更多的保留了作物冠層信息,分割平均相對誤差僅為9%,較OTSU算法在油菜冠層圖像背景分割上效果更好。 ⑶在圖像特征提取方面,將分割后的各通道油菜冠層多光譜圖像進(jìn)行灰度平均,得到AGI、AIR和IR/R
3、這三個(gè)特征同油菜整株全氮含量高度相關(guān)。通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),IR/R可以用來粗略診斷油菜是否缺氮,1<IR/R<1.4時(shí)油菜屬于正常水平,當(dāng)IR/R<1時(shí),油菜缺氮。但是,單獨(dú)采用某個(gè)特征難以對油菜整株全氮含量進(jìn)行定量的預(yù)測。 ⑷分別在油菜的不同生長期,將提取的多種圖像特征同油菜冠層SPAD值進(jìn)行多元線性回歸,得到各生長期的油菜氮素營養(yǎng)診斷模型,其中,苗期、薹期、花期與角果期油菜的多元線性回歸預(yù)測模型的決定系數(shù)R2分別為0.76、
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