本書以大田環(huán)境下的拔節(jié)期小麥為研究對象, 以準確、快速、無損的小麥礦質(zhì)養(yǎng)分含量檢測為研究目標, 利用小麥葉片和冠層兩個尺度的小麥圖像及葉綠素含量數(shù)據(jù), 構(gòu)建了冬小麥圖像評價指標體系, 基于數(shù)字圖像技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法, 對小麥氮素缺乏等級判別模型展開深入研究, 以更好地實現(xiàn)對小麥生長過程的動態(tài)監(jiān)控, 為合理變量施肥提供科學(xué)指導(dǎo)。利用數(shù)字圖像準確、快速、無損地開展小麥生育期養(yǎng)分檢測方法研究, 對小麥作物生長管理及產(chǎn)量預(yù)測具有重要意義, 同時也是農(nóng)業(yè)機械化與自動化發(fā)展的迫切需求。

1 緒論

1.1 研究背景

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.2.1 基于數(shù)字圖像的營養(yǎng)檢測評價指標研究進展

1.2.2 基于數(shù)字圖像的營養(yǎng)檢測技術(shù)研究進展

1.3 研究內(nèi)容和研究方法

1.4 本章小結(jié)

2 實驗準備及相關(guān)技術(shù)理論

2.1 實驗數(shù)據(jù)獲取

2.1.1 研究區(qū)域概況

2.1.2 實驗品種簡介

2.1.3 小麥圖像數(shù)據(jù)獲取

2.1.4 小麥營養(yǎng)數(shù)據(jù)獲取

2.2 數(shù)字圖像相關(guān)知識

2.2.1 顏色空間選擇

2.2.2 圖像預(yù)處理方法

2.3 特征分析方法

2.4 模型構(gòu)建方法

2.5 本章小結(jié)

3 小麥函像分割及圈像評價指標確定

3.1 引言

3.2 圖像分割及小麥目標提取

3.2.1 基于迭代分割的小麥葉片圖像提取

3.2.2 基于RGB顏色空間灰度閾值的小麥冠層圖像分割

3.2.3 小麥目標圖像提取結(jié)果分析

3.3 小麥圖像評價指標提取

3.3.1 常用圖像評價指標計算

3.3.2 基于群體植株生長特性的圖像評價指標構(gòu)造

3.4 基于顏色特性評價指標CCFI的擬合

3.4.1 RGB顏色空間去光照處理

3.4.2 圖像評價指標CCFI的擬合方法

3.4.3 指標CCFI擬合結(jié)果分析

3.5 小麥圖像評價指標集提取結(jié)果及分析

3.5.1 小麥圖像評價指標分析

3.5.2 小麥葉綠素檢測圖像評價指標集提取結(jié)果

3.6 本章小結(jié)

4 小麥葉片尺度葉綠寨檢測方法研究

4.1 引言

4.2 小麥葉片葉綠素檢測圖像評價指標選擇

4.2.1 葉片圖像評價指標選擇方法

4.2.2 葉片圖像評價指標子集選擇結(jié)果

4.3 基于CBSI的小麥葉片葉綠素檢測模型建立

4.3.1 葉片葉綠素檢測模型構(gòu)建方法及參數(shù)設(shè)置

4.3.2 葉片葉綠素檢測模型評價方法

4.4 小麥葉片葉綠素檢測模型構(gòu)建結(jié)果及分析

4.4.1 葉片圖像評價指標與葉綠素含量相關(guān)分析結(jié)果

4.4.2 葉片葉綠素含量模型構(gòu)建及結(jié)果分析

4.4.3 葉片葉綠素檢測模型測試

4.5 本章小結(jié)

5 小麥冠層尺度葉綠素檢測方法研究

5.1 引言

5.2 小麥冠層葉綠素檢測圖像評價指標選擇

5.2.1 冠層圖像評價指標選擇方法

5.2.2 冠層圖像評價指標子集選擇結(jié)果

5.3 基于CBSI的小麥冠層葉綠素檢測模型建立

5.3.1 冠層葉綠素檢測模型構(gòu)建方法及參數(shù)設(shè)置

5.3.2 冠層葉綠素檢測模型評價方法

5.4 小麥冠層葉綠素檢測模型構(gòu)建結(jié)果及分析

5.4.1 冠層圖像評價指標與葉綠素含量相關(guān)分析結(jié)果

5.4.2 冠層葉綠素含量模型構(gòu)建及結(jié)果分析

5.4.3 冠層葉綠素檢測模型測試

5.5 本章小結(jié)

6 結(jié)論與展望

6.1 結(jié)論

6.2 展望

參考文獻