基于玉米冠层原位监测的全生育期叶色建模及其应用

发布时间：2018-07-01 17:03

  本文选题：图像分割 + 图像分析　； 参考：《农业工程学报》2017年16期

【摘要】：针对田间玉米冠层叶色变化难以定量描述问题,该文利用田间原位冠层监测系统,在摄像机自动曝光模式下连续采集多个玉米品种的冠层图像,揭示了复杂天气条件对图像和玉米冠层颜色的影响。利用概率密度统计分析方法分别计算玉米6个关键生育期的冠层亮度-色度分布,并针对冠层色度具有明确变化趋势且分离度较高的冠层亮度区间,建立了全生育期玉米冠层叶色模型。进而,基于该模型建立了适合不同玉米生育期的冠层图像自动分割方法,将玉米全生育期的冠层图像分割精度提升到82.6%,并揭示了不同品种玉米在叶片发育过程中冠层叶色与叶龄的相关性,利用登海605和农大108的冠层叶色预测出的生育期叶龄均方根误差RMSE(root mean squared error,RMSE)分别为1.14和1.41叶。试验结果表明,该文建立的玉米冠层叶色模型能够较好描述玉米关键生育期的冠层叶色变化规律,对玉米冠层图像分割、生育期估计、玉米品种表型鉴定具有重要意义。
[Abstract]:In view of the problem that the change of leaf color of maize canopy is difficult to describe in the field, this paper uses the field in situ canopy monitoring system to collect the canopy images of Several Maize Varieties under the camera automatic exposure model, and reveals the influence of complex weather conditions on the color of the corn and the corn canopy. The statistical analysis method of probability density is used to calculate the color of corn. The canopy brightness - chromaticity distribution of the 6 key growth stages of maize, and a canopy leaf color model for the whole growth period was set up for the canopy brightness interval of the whole growth period aiming at the clear variation trend of the canopy chromaticity and higher canopy brightness interval. The segmentation accuracy of the canopy image was raised to 82.6%, and the correlation between leaf color and leaf age of different varieties of Maize during leaf development was revealed. The mean square root error RMSE (root mean squared error, RMSE) predicted by the canopy leaf color of the 605 and Nongda 108 was 1.14 and 1.41 respectively. The model of maize canopy leaf color can better describe the variation of canopy leaf color of the key growth period of maize. It is of great significance to the image segmentation of maize canopy and the estimation of the growth period.
【作者单位】： 北京市农林科学院北京农业信息技术研究中心;数字植物北京重点实验室;首都师范大学信息工程学院;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFD0300605-01) 国家自然科学基金(31671577,31501226) 北京市农林科学院数字植物科技创新团队(JNKYT201604)
【分类号】：S513;TP391.41

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本文编号：2088462