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以大豆叶片叶绿素为对象,基于RGB色彩空间构建叶绿素SPAD估算模型,对大豆叶片叶绿素含量进行预测。首先,采集自然环境下的大豆叶片图像,运用中值滤波法去除图像噪声,并基于k-means算法将叶片从背景中分割;其次,提取叶片图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)值,通过运算组合构建颜色特征参数,建立基于大豆叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证;最后,组合了R/G/B、R/(R+G-B)、B/(R+G-B)、G/(R+G-B)等4种颜色特征参数,利用这4种颜色特征参数和叶绿素实测值进行回归分析。结果表明,基于B/(R+G-B)的组合精确度最高,R2=0. 438,AARD=9. 58%,RMSE=2. 862。该方法可以快速、无损地预测大豆叶片叶绿素含量,为评估大豆的生理状况提供了参考。 相似文献
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农作物病虫害的知识表示和知识推理方法的有效性是实现农作物病虫害专家系统正确决策的基础。总结了农作物病虫害专家系统中常见的知识传统表示、知识的现代表示以及知识混合表示方法的优缺点及应用情况,对其发展趋势进行了分析和展望。知识混合表示方法因能有效克服单一表示法的局限性并可充分发挥各种方法的长处而被广泛应用。神经网络知识表示因其快速、准确性高、灵活性高的特点应用前景良好。 相似文献
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