文献类型： 中文期刊
作者： 王传宇 1 ; 郭新宇 2 ; 杜建军 3 ;
作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心;数字植物北京市重点实验室
2.;北京农业信息技术研究中心;数字植物北京市重点实验室
3.;北京农业信息技术研究中心;数字植物北京市重点实验室;
关键词： 作物;监测;图像分割;玉米;红外图像;叶面积指数;冠层孔隙度
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2018 年 06 期
页码： 175-181
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 针对受田间变化光照影响冠层图像参数计算的精度及自动化程度仍然不高的问题,该文提出了一种基于冠层顶视单角度红外图像序列的玉米叶面积指数(leaf area index,LAI)获取方法。首先,在玉米整个生育期内获取冠层顶部垂直向下红外图像序列,针对冠层图像背景分割易受田间变化光照影响,提出了一种基于绿色植物"红边"现象和冠层图像背景正态分布模型的分割方法,方法计算简便精度高于支持向量机分割。在冠层参数解析阶段,根据玉米叶片球形分布假设,简化了顶视冠层图像的叶片投影函数(G函数),利用Beer-Lambert定律推导了图像冠层孔隙度计算叶面积指数的方法。试验结果表明:该方法与间接测量原理的商业化设备测量值具有较高的相关性,叶面积指数测量的决定系数为0.94。方法应用于2个不同年代品种冠层结构动态变化监测,能够准确反映冠层结构差异,建立了冠层孔隙度与植株干质量(R2=0.95,R2=0.94)植株鲜质量(R2=0.96,R2=0.89)的关系模型,该方法简化了玉米冠层结构参数测量过程,可为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。
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