基于数字图像分析技术的橡胶树叶片氮含量预测

摘要：

为建立橡胶树氮素营养快速诊断技术,利用数码相机获取橡胶树叶片图像,运用数字图像处理技术提取叶片图像的颜色特征参数,分析颜色特征参数与橡胶树叶片氮含量的相关性,并建立回归模型.结果表明,9个颜色特征参数R/B、B/(R+G)、R/(G+B)、R/(R+G+B)、B/(R+G+B)、(B+G)/(R+G+B)、(R-B)/(R+G+B)、(R-B)/(B+R)和G/(R-B)与橡胶树叶片氮含量相关性较好,综合评价得出G/(R-B)所建立的橡胶树热研7-33-97叶片氮含量二次多项式估测模型最优,模型校正决定系数为81.04％,预测相对误差和均方根误差分别为10.91％和0.31％,表明利用数字图像分析技术可以进行成龄橡胶树热研7-33-97叶片氮素含量营养诊断.

关键词：数码相机、图像识别、橡胶树、氮素、营养诊断

所属期刊栏目：36

分类号：S794.1(森林树种)

资助基金：海南省自然科学基金310097;中国热带农业科学院橡胶研究所基本科研业务费专项1630022011020;中国热带农业科学院院本级基本科研业务费专项资金163002214022;海南省重点科技计划项目ZDXM20130045

在线出版日期：2016-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2120-2124