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基于图像处理的苗期谷子地上部表型连续定量监测

作  者:
梁靓;李富忠;张吴平;王思雨;肖奕同;侯晨连
单  位:
山西农业大学软件学院
关键词:
谷子;无损测量;作物表型;轮廓提取;骨架提取
摘  要:
为提高农业生产的效率和产量,图像处理技术逐渐被应用于农作物的生长监测中.以苗期谷子为研究对象,在室内环境下,采用基于骨架提取算法和轮廓提取算法相结合的谷子地上部表型特征提取方法,对谷子地上部株高、叶片长度、叶片最大宽度、节长及茎粗进行提取及自动分析.结果表明,使用该方法求得的株高与真实值的平均相对误差为3.52%,决定系数为0.98;叶片长度与真实值的平均相对误差为7.01%,决定系数为0.97;叶片最大宽度与真实值的平均相对误差为5.30%,决定系数为0.97;节长与真实值的平均相对误差为7.91%,决定系数为0.95;茎粗与真实值的平均相对误差为7.07%,决定系数为0.91,算法测量值与真实值相关性较高.通过这种算法可以较准确地实现苗期谷子地上部表型特征参数的提取,初步实现苗期谷子地上部表型的连续定量检测,有效提高作物表型参数的无损测量效率.
译  名:
Continuous Quantitative Monitoring of Aboveground Phenotype of Millet at Seedling Stage Based on Image Processing

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