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基于多光谱图像的水稻穗颈瘟严重度识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 张浩 1 ; 姚旭国 2 ; 毛雪琴 3 ; 张震 3 ; 郑可锋 2 ;

作者机构： 1.农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室

2.浙江省农业科学院数字农业研究中心

3.浙江省农业科学院植物保护与微生物研究所

关键词： 多光谱图像;分割方法;水稻;穗颈瘟

期刊名称： 湖南农业科学

ISSN： 1006-060X

年卷期： 2009 年 2009 卷 01 期

页码： 72-75

收录情况： CSCD

摘要： 为实时获取作物病害程度信息,研究了水稻穗颈瘟的多图像分割方法,并利用分割结果来估测穗颈瘟的发病程度。由于图像中背景复杂,从获取的多光谱图像中提取IR、R、G分量,难以将水稻穗颈从背景中分割出来。采用IR-G和2IR-R-G分割方法将水稻穗颈从图像中分离出来,31幅图像中水稻穗颈灰度值与病情指数呈极显著线性相关,由此建立了水稻穗颈瘟严重度的多光谱图像预测模型,实现了对水稻水稻穗颈瘟的快速、准确、非破坏性检测。

  • 相关文献

[1]基于多光谱成像技术的水稻叶瘟检测分级方法研究. 冯雷,柴荣耀,孙光明,吴迪,楼兵干,何勇. 2009

[2]水稻穗颈瘟严重度的高光谱反演模型研究. 张浩,毛雪琴,张震,郑可锋,杜新法,孙国昌. 2009

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