基于图像和高光谱分析的银杏叶片叶绿素含量估算研究

发布时间：2022-08-12 08:27

　　本文以不同黄化程度的银杏（Ginkgo biloba）为研究材料,针对叶绿素含量测定方法的应用现状,利用近年来发展较快的两种植物生理信息无损检测手法——图像法和高光谱法,通过图像编程代码优化、光谱敏感波段筛选与植被指数的构建,分别建立和筛选最优拟合模型,提高预估精度,旨在为银杏黄化病的早期预测建立诊断体系和方法,为银杏叶片叶绿素含量的长期动态观测提供理论基础和技术支撑。获得如下研究结果:（1）图像处理方法通过对图像处理过程的代码优化,筛选出适于扫描图像颜色提取的图像增强方法—中值滤波法（5×5窗口）和图像分割方法—直方图阈值分割法,实现了从彩色图片到颜色数值的快速提取。从44个颜色指标中筛选出最优指标为R-B,其预测模型为y=3.142e-041x,R2达到0.767,预估精度达到97.16%,因此R-B可作为基于图像处理的银杏叶片叶绿素含量估算的最佳预测指标。（2）高光谱分析方法通过对光谱敏感波段的筛选和植被指数的构建,银杏叶片原始光谱的敏感波段为605nm、700nm,一阶导数光谱的敏感波段为551nm、655nm、690nm、724nm,三边参数中与叶绿素含量相关性较高的参数为（... 

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 文献综述
    1.1 选题背景
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 叶绿素含量测定方法研究进展
        1.2.2 图像法在叶绿素含量估算方面的研究进展
        1.2.3 高光谱法在叶绿素含量估算方面的研究进展
    1.3 研究内容
    1.4 目的意义
第二章 基于图像处理技术的银杏叶片叶绿素含量估算研究
    2.1 试验材料
        2.1.1 试验地概况
        2.1.2 试验材料及仪器
    2.2 试验方法
        2.2.1 叶片图像采集
        2.2.2 叶绿素含量测定
        2.2.3 图像处理方法
        2.2.4 颜色模型的选取
        2.2.5 颜色指标的计算
    2.3 结果与分析
        2.3.1 银杏叶片图像处理代码优化
        2.3.2 银杏叶片颜色提取代码优化
        2.3.3 银杏叶片颜色特征参数差异性分析
        2.3.4 银杏叶片颜色特征与叶绿素含量相关性分析
        2.3.5 预测模型的建立与检验
    2.4 小结
第三章 基于高光谱分析技术的银杏叶片叶绿素含量估算研究
    3.1 试验材料
    3.2 试验方法
        3.2.1 高光谱数据采集
        3.2.2 叶绿素含量测定
        3.2.3 高光谱数据处理方法
        3.2.4 高光谱特征变量的选取
    3.3 结果与分析
        3.3.1 银杏叶片光谱曲线特征分析
        3.3.2 银杏叶片光谱特征参数差异性分析
        3.3.3 银杏叶片光谱特征与叶绿素含量相关性分析
        3.3.4 预测模型的建立与校验
    3.4 小结
第四章 结论与讨论
    4.1 结论
    4.2 讨论
参考文献
致谢



本文编号：3675543