基于数字图像技术的烟草氮素营养诊断研究

摘要：

研究烟草低氮胁迫下的叶片颜色信息变化,为田间快速诊断缺氮状况,做到按需施肥提供理论依据.以营养液培养方式,对74个烟草品种的苗期进行低氮(0.5 mmol/L)和正常氮(5.0 mmol/L)处理,通过采取烟草中上部叶片图像信息与烟草植株氮素营养性状进行分析,以探讨数字图像技术对烟草氮素营养诊断的可行性.结果表明:R、G、H、S、I、r、g颜色特征值的变异系数均小于15%,可以作为较稳定的性状指标;HSI颜色模型相对于其它颜色模型,对氮素的变化更加敏感.叶片颜色R、G、B、H、I、r、g均值在低氮和正常氮水平上均有显著性差异,S、b均值差异不显著;且低氮胁迫下叶片颜色R、G、B、I、r、b均值均大于正常氮水平,低氮胁迫下H、g均值均小于正常氮水平.R、G特征值比B特征值更能灵敏地预测作物氮素营养状况,并且与氮素营养指标之间的相关性较好,而S、b特征值与氮素营养指标之间的相关性较差.数字图像技术能够准确评价烟草的氮素营养状况,且在不同品种的烤烟间依然能适用.

关键词：烟草、数字图像、颜色特征值、氮素

所属期刊栏目：39

分类号：S572

资助基金：江西省烟草专卖局科技项目201401001 Project supported by the Jiangxi Province Tobacco Monopoly Bureau of Science and Technology Projects 201401001

在线出版日期：2018-01-05（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：1104-1111