文献类型：期刊文章

作　　者：张彦娥[1] 李民赞[1] 张喜杰[1] 张建平[1] 徐增辉[1]

机构地区：[1]中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室,北京100083

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：北京市科技计划项目(H020720030530)

年　　份：2005

卷　　号：21

期　　号：8

起止页码：102-105

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005399388754)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法。在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、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叶片含氮率、含磷率和含水率之间的相关特性。分析结果表明叶片绿色分量G和色度H分量与氮含量线性相关,可用作利用机器视觉快速诊断作物长势的指标,而其它分量与氮含量没有明显的相关性;颜色各分量与磷含量和水分含量均没有表现出明显相关关系;在对单次数据进行分析和比较时发现在同一光照条件下,绿色分量G和色度H与氮含量之间存在较好的线性相关特性,而当光照条件不同时,对两变量之间的线性关系存在一些影响,需要在进一步的试验研究中通过使用人工光源和系统标定的方法改进,以提高线性回归的精度。

关 键 词：计算机视觉  黄瓜 叶片  图像处理  氮素  温室作物

分 类 号：TP391] S625.5[计算机类]