RGB与HSI色彩空间下预测叶绿素相对含量的研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙玉婷

作者： 孙玉婷;王映龙;杨红云;周琼;孙爱珍;杨文姬

作者机构：

关键词： 水稻; SPAD值;支持向量机; HSI; RGB

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2018 年 10 期

页码： 1782-1789

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探明RGB与HSI两种色彩空间下水稻叶色图像参数与叶绿素相对含量(SPAD)之间的关系,应用支持向量机的方法预测水稻叶片的SPAD值,为快速精准获取植物SPAD值提供理论基础,同时为科学施肥提供理论指导。水稻田间试验于2015—2017年在江西农业大学农学试验站和江西省成新农场进行,供试水稻品种为金优458(JY458)、中早35(ZZ35)和两优培九(LYP9),每个水稻品种均设计4组不同的氮素水平。通过对获取的水稻图像进行叶色参数提取以及叶绿素仪测量的SPAD值来分析水稻叶色图像参数与SPAD值之间的关系,并用支持向量机的方法建立相关模型预测SPAD值。结果显示,较RGB色彩空间下三种水稻品种在HSI色彩空间上预测值的均方根误差分别减少了0. 067 5(JY458)、0. 020 0(ZZ35)和0. 154 2(LYP9),平均相对误差比RGB色彩空间下分别减少了0. 084 2(JY458)、0. 133 5(ZZ35)和0. 238 2百分点(LYP9)。水稻叶片在两种不同色彩空间下的叶色图像参数和水稻叶片SPAD值之间存在显著性相关(P <0. 05),利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的方法建立水稻叶片SPAD值预测模型,其预测结果误差小,为快速准确无损获取植物SPAD值的预测提供了一种新方法。

分类号： TP391.41`S126

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