| 基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测 |
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| 引用本文： | 宋一帆,张武,姚雨晴,洪迅,张嫚嫚,刘连忠.基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测[J].江汉大学学报(自然科学版),2020,48(1):65-72. |
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| 作者姓名： | 宋一帆 张武 姚雨晴 洪迅 张嫚嫚 刘连忠 |
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| 作者单位： | 安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036;安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036;安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036;安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036;安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036;安徽农业大学 信息与计算机学院,安徽 合肥 230036 |
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| 基金项目： | 国家科技攻关计划;国家科技重大专项;安徽省重点研究和开发项目;国家重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 大豆叶片 颜色参数 叶绿素 RGB模型 |
Estimation of Chlorophyll Content in Soybean Leaves Based on RGB Model |
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