基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测

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-m e a n s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.

关键词：大豆叶片、颜色参数、叶绿素、RGB模型

所属期刊栏目：48

分类号：S565.1;TP391.41(经济作物)

资助基金：2018年安徽省重点研究;开发项目;2017年安徽省重大科技专项计划资助项目;2016年农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室开放基金资助项目;2019年安徽省重点研发计划面上攻关项目

在线出版日期：2020-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：65-72