基于图像分析技术的 小麦叶面积指数智能估算

摘要：

小麦是我国主要的粮食作物之一,合理估算小麦叶面积指数(LAI)对指导生产具有积极意义.该研究利用图像处理技术分析拔节期小麦数码图像颜色特征参数与LAI的变化趋势,通过Pearson相关性分析确定NDIG、GMR、ExG和NDIGR参数可以作为估算小麦LAI的较优参数,并利用多元线性逐步回归分析的方法建立小麦LAI的适宜估算模型.结果表明:以GMR和ExG参数结合建立的小麦LAI估算模型拟合效果较好,R2=0.9790**,达到极显著水平;利用重复试验获取的实测小麦LAI数据对估算模型进行检验,R2=0.9301**,RMSE为0.9535,说明该方法是可行的,可以为小麦LAI的智能估算研究提供参考.

关键词：小麦、图像处理、拔节期、叶面积指数、智能估算

分类号：S15;X83

资助基金：国家自然科学基金资助项目31671615;扬州市科技计划资助项目YZ2016251;扬州大学学术科技创新基金项目x20160607、x20160616

在线出版日期：2017-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：86-89