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基于多光谱图像分析的温室黄瓜叶片营养元素检测与诊断蠲裨辢11Nick引言光谱学与光谱分析301辍摘要采用障嗷勇斯馄姆椒ā=蠮,基于多光谱图像分析的温审黄瓜叶片营养元素检测与诊断研究。财近红外光波段的ⅡF瑌冬穹直鸩捎靡糯惴ê头炙胨惴ń秀兄笛∪。粤街炙惴╮二值化的效果进行对比分析,结果表明采用分水岭方法分割的图像,边界清晰,噪旨小,与原图像更接近,背景和叶片分离的效果更好。与叶面积、叶片含氮量之间有明显的线性关系,分别为:90701GNDVIR2076250676与叶面积之间有明显的线性相关关系,为胍镀暮P分试虬瑀非线性成分。为以上结果表明,照相机加滤光片可以作为一种作物含氮量信息的快速诊断方法。关键词多光谱;氮含虽;;黄瓜;图像处理中图分类号:.籗A痡..———作物的光谱特性包含着作物的很多重要信息。国内外许r⋯、¨等分别以甜椒、玉米、r步揭示了叶绿素含最与光谱特征差异问的内在关系。曹星等研究了作物叶片氮积累最与冠层高光游参数的定量关系。王人潮等对水稻氮素营养水平与光谱特征的关系作11J象,进行了氮素垂直分布和估产方面的研究,张喜杰等以温室作物为研究埘象,探讨了氮素和磷素的光谱学诊断技术,都取得了理想的预测精度。但以上研究获取的多是“点”的信息,还尤满足测茸“面”信息的需求。:星遥感技术可以获取广域的作物光谱信息,为大面积进行作物长势诊断提供了强力的工具。但是J响,还不能鼠接用于指导精细农、№,￡产。近地多光谱图像的应用,期望将“面”光谱信息矗接用于生产管理518Jf||目前用于作物光谱分析的多光谱相机普遍存在的问题足算法过于复杂,不适宜于实时处理,或者是对拍摄条件、目标都有一定的严格要求,仪器成本造价也高。D做过滤光处理,在外加滤光片之后能否获得理想的近红外图像将是奉研究的主要技术难点。进一步,能否对获得的图像进行理想分割提取作物罔像,能否利用提取的图像诊断作物营养元素也足必须解决的问题。试验材料及处理选择温室栽培黄瓜作为研究对象。为了在实验中研究不同营养水平下生长的作物,采用不同营养胁迫条件种植和管r质栽培法。年鲁踔种瞨404株,分别通过添加不同的营养液,以实现小同的营养水3h4minmLmin1规氮含量为kgLN42NN05N02N近红外图像获取和反射率计算方法作为第一步探索,本研究将主要采集叶片的多光谱图琋,。January20101200901182009-0420(30871453)863(2007AAl02207)作者简介:杨玮,女,年生,中国农业大学博士研究生:.*e-******@cadeduca2DepartmentEngineeringAgricultural,,78
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cnl6707802攀31光谱学与光谱分析(RVI)指数、绿色归一化植被指数緿、,D光图像,该相机具有蛳袼兀直鹪谙嗷低非霸黾觬直径为的窄带滤光片,滤光片的半波带宽nln67不同光照条件和背景土壤对瑊像采集质量的影响,准确地将不同光照条件下的叶面图像数据转换为叶面反射率数据,设计反射率数据标定板对数据进行标定。标定板的反射率信息町由光谱仪测得,标准板的反射率不随光强变化而改变,nJ(z)()式。在灰度值已知的情况下,可由公式获得所需的反射率信息。图像分割算法如前所述,获得的近红外图像。灰度值较低,背景和叶片之间差别很小。对近红外光波段的叶