基于数字图像技术的黄瓜缺氮营养诊断
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.11841/j.issn.1007-4333.2016.12.05

基于数字图像技术的黄瓜缺氮营养诊断

引用
以节节瓜和日本小黄瓜2个品种为试验对象,设计田间不同氮肥处理试验研究数字图像技术对于黄瓜缺氮无损诊断的可行性.每隔3d利用数码相机和叶绿素仪获取固定叶位的叶片图像和叶绿素测量(SPAD)值,利用图像处理技术获取叶片的颜色特征参数,分析这些参数和SPAD值之间的相关性,并建立回归方程.结果表明,红光标准化值(NRI)、色调(H)、深绿色指数(DGCI)和SPAD值之间存在良好的线性关系,其决定系数分别为0.86、0.70和0.65.利用数码相机和数字图像技术进行黄瓜氮素营养状况诊断具有快速、无损、易于操作的特点,易于在生产实际应用中推广.

黄瓜、营养诊断、数字图像、氮素、SPAD

21

S642.2;S24

国家“863计划”项目2013AA102304;国家自然科学基金项目31501223;江苏省自然科学基金面上项目BK20131090

2016-12-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

35-40

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

中国农业大学学报

1003-9996

11-2466/TF

21

2016,21(12)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn