基于图像处理的水培生菜冠层图像叶面积估测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨娟

作者： 杨娟;赵汗青;马新明;钱婷婷;张滢钰;王宁

作者机构：

关键词： 生菜;植物工厂;叶面积;图像处理;多元线性回归;支持向量回归;随机森林

期刊名称： 上海农业学报

ISSN：

年卷期： 2024 年 001 期

页码： 116-124

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现精准、高效、无损地获取植物工厂环境下水培生菜相关长势参数叶面积（Leaf area,LA）,基于数字图像处理和机器学习回归方法建立单株水培生菜冠层图像LA估测模型。首先,通过智能手机获取2个生菜品种不同生长期的冠层可见光图像,利用Photoshop图像处理软件将原始图像统一剪裁为900像素×900像素大小,采用中值滤波（MedianBlur）法对剪裁后的图像进行去噪运算,将RGB图像转化为HSV颜色空间,再采用mask掩膜法分割彩色图像;然后,利用图像法获取单株生菜LA实测值,构建以LA实测值为因变量,以生菜冠层投影面积（Projected leaf area,PLA）为自变量的线性回归（Linear regression,LR）模型和以全局图像特征（颜色、形状、纹理等）为自变量的支持向量回归（Support vector regression,SVR）、多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）和随机森林（Random forest, RF）等LA估测模型进行对比分析;最后,采用决定系数（Coefficient of determination,R~2）和均方根误差（Root mean square error,RMSE）评估模型的准确性。结果表明:RF模型估测效果最好,对于生菜品种‘绿萝’单株LA估测结果的R~2为0.971 4、RMSE为8.89 cm~2,对于品种‘碧霄’估测结果的R2为0.920 1、RMSE为23.34 cm~2。本研究验证了RF回归模型能够较准确地估测生菜单株叶面积,可为植物工厂水培生菜LA无损估测提供新的解决方案和研究基础。

分类号： S636.2

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