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基于计算机视觉的水稻、油菜叶色—氮营养诊断机理与建模     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Studies on the Diagnosis Mechanism and Modeling of Leaf Color-Nitrogen Nutrition in Rice and Rapeseed Plant by Computer Vision
【作者】 李锦卫;
【导师】 廖桂平;
【学位授予单位】 湖南农业大学;
【学科专业名称】 作物信息科学
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 湖南农业大学
【网络出版投稿时间】 2011-05-23
【基金】 国家自然基金;湖南省高等学校科学研究重点项目;科技部农转资金;
【关键词】 计算机视觉; 诊断机理与建模; 叶色; 氮素营养; 水稻; 油菜;
【英文关键词】 computer vision; diagonosis mechanism and modeling; leaf color; nitrogen nutrition; rice(Oryza sativa L.); rapeseed(Brassica napus L.);
【中文摘要】 氮肥是影响作物产量及作物品质的主要因子。作物的氮营养状况直接决定氮肥的施用,准确、实时、无损地获取作物氮营养信息是实现合理施肥的关键。作物氮营养状况由其内在的生理状况决定,亦会在其表观视觉信息即叶色中得以体现。作物叶色变化信息是进行氮素营养诊断的一个重要依据。善于处理视觉信息的计算机视觉技术是直接获取田间作物氮营养状况的有效手段之一。论文以水稻和油菜作为研究对象,对基于计算机视觉的水稻、油菜叶色—氮营养诊断机理与建模中的光照问题、图像分析技术问题、特征与空间选择问题和建模问题四个方面展开了研究,旨在为远程计算机视觉诊断新平台及新一代便携式叶片氮素无损测定仪的研制奠定基础。 1.光照问题是影响作物叶色—氮营养诊断精度的首要问题,主要包括光照亮度不一致问题和色偏问题。针对室内外不同环境条件所获图像集中出现的光照亮度不一致问题,定义了一种新的颜色空间——十色模型,提出基于灰度梯度的光照亮度补偿、基于十色模型和灰度世界的光照亮度补偿和组合方法用于解决不同图像间光照亮度不一致问题,效果显著,能使相关性提高0.05-0.10。针对偏色问题,提出RGB检测方法用于色偏图像的检测,准确率可达95.9%,提出基于十色模...
【英文摘要】 The nitrogen fertilizer is one of the most basic and important impact factors for crop yield and quality, and its application depend on crop nitrogen status. Accurate, real-time, non-destructive acquisition of crop nitrogen nutrition information is key to relealize rational fertilization. Crop nitrogen status was decided by its intrinsic physiological conditions, it also manifested through the leaves color. Leaf color change information is an important basis for crop nitrogen nutrition diagnosis. The comput...
【更新日期】 2011-06-20

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导师：廖桂平    导师单位：湖南农业大学    学位授予单位：湖南农业大学
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