基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断-农业机械学报.PDF

２０１２年 ８月 农 业 机 械 学 报 第 ４３卷 第 ８期 ＤＯＩ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１２．０８．０３１ 基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断 １ １ １ ２ １ １ 顾　清 　邓劲松 　陆　超 　石媛媛 　王　珂 　沈掌泉 （１．浙江大学污染环境修复与生态健康教育部重点实验室，杭州 ３１００５８；２．百色市烟草公司，百色 ５３３０００） 　　【摘要】　使用扫描仪获取水稻叶片图像，综合运用数字图像处理技术、参数优选和分类方法，研究了不同氮素 水平水稻叶片的光谱和形状特征，并进行了氮营养的诊断与识别。研究利用面向对象的分类方法提取叶尖部位的 ２ 黄化面积比例，指数回归分析结果显示此参数与叶片氮含量具有很高的相关性（Ｒ ＝０８６３）。提取整叶和叶尖的 颜色参数并分别与叶片氮含量进行指数回归分析，发现叶尖部位的颜色特征能更好地反映叶片的氮素营养状况。 采用 ＣｆｓＳｕｂｓｅｔＥｖａｌ和 Ｓｃａｔｔｅｒｓｅａｒｃｈ相结合方法对特征进行约简与优化，根据选择结果结合支持向量机方法进行模 式识别。精度检验结果显示该方法对缺氮和正常叶片的正确识别率较高，随氮素水平的升高，正确识别率降低，对 过量水平的正确识别率较低，叶面积在缺氮和正常模式下能对识别起到很好的辅助作用。 关键词：水稻　图像　氮素　光谱特征　形状特征　模式识别 中图分类号：Ｓ１２３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００１２９８（２０１２）０８０１７００５ ＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＲｉｃｅＮｉｔｒｏｇｅｎＮｕｔｒｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｐｅｃｔｒａｌａｎｄ ＳｈａｐｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＳｃａｎｎｉｎｇＬｅａｖｅｓ １ １ １ ２ １ １ ＧｕＱｉｎｇ　ＤｅｎｇＪｉｎｓｏｎｇ　ＬｕＣｈａｏ　ＳｈｉＹｕａｎｙｕａｎ　ＷａｎｇＫｅ　ＳｈｅｎＺｈａｎｇｑｕａｎ （１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｍｅｄｉａｔｉｏｎａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＨｅａｌｔｈ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８，Ｃｈｉｎａ　２．ＢａｉｓｅＴｏｂａｃｃｏＣｏｍｐａｎｙ，Ｂａｉｓｅ５３３０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｌｅａｖｅｓｏｆｒｉｃｅｗｅｒｅｃａｐｔｕｒｅｄｂｙｓｃａｎｎｅｒ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｘｐｌｏｒｅｌｅａｖｅｓｓｐｅｃｔｒａｌａｎｄｓｈａｐｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｗｈｉｃｈｗｅｒｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｄｉａｇｎｏｓｅａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒｉｃｅｎｉｔｒｏｇｅｎｎｕｔｒｉｔｉｏｎ．Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｅｔｉｏｌａｔｅｄａｒｅａｉｎｔｈｅ ｔｉｐｏｆｌｅａｆｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｍｅｔｈｏｄｏｆｏｂｊｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄｈｉｇｈｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｉｐｅｔｉｏｌａｔｅｄａｒｅａｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｎｄｌｅａｆｎｉｔｒｏｇｅｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ２