青稞葉片色彩參數值與生長態勢的研究

劉子恒 王娟娟

摘要：本研究以高原作物“甘青5號”青稞為研究對象，使用數碼相機獲取青稞葉片的數字圖像，分析青稞葉片的色彩參數與生長態勢之間的相關性。結果表明：在色彩參數值中，綠光（G）值均大于其他光的值，這是由于相較于其他光，綠色植物對綠光的反射更強，青稞葉片的長、寬和表面積會隨著色彩參數的增大而改變。構建生長態勢與色彩參數的線性模型，發現R值與葉片長度的模型較理想，判定系數均大于05，其中4月10日的樣品擬合度最好，判定系數達到07795。

關鍵詞：青稞葉片;生長態勢;色彩參數;相關性

中圖分類號：S126

文獻標識碼：A

文章編號：1008-0457（2019）06-0076-04國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2019.06.014

Study on Color Parameters and Growth Trend of Hulless Barley Leaves

LIU Zi-heng*，WANG Juan-juan

（Department of Physics and Hydropower Engineering，Gansu Normal Univercity for Nationlities，Hezuo，Gansu 747000，China）

Abstract：In this study，the digital images of Hulless barley “Ganqing 5” were photographed with a digital camera，and the correlation between the color parameters of the barley leaves and the growth posture was analyzedThe results showed that the value of green （G）was greater than the values of other lights，which is due to the stronger reflection of green plantsThe length，width and surface area of the barley leaves growed over timeA linear model constructed of growth potential and color parameters showed that the model of R value and length of leaves is ideal，and the coefficient of determination is greater than 05The sample fitting degree in April 10 is the best，and their coefficient of determination reaches 07795.

Key words：Hulless barley; growth situation; color parameters; correlation

青稞（Hulless barley），是禾本科大麥屬的一種農作物，它的內外殼分離，籽粒裸露，稱米大麥。主要生產于中國西北地區，同時也是藏族人民的主要糧食。青稞具有很豐富的營養價值和顯著的醫藥保健作用。

近年來，農業生產技術的快速發展，使得農作物的信息監測與品質評估建立在大數據之上[1-3]。計算機視覺技術是利用圖像傳感器獲取物體圖像，同時將圖像轉換成數字圖像并利用計算機識別圖像，以達到分析圖像和得出結論的目的。多樣化的計算機處理圖像的模式，Photoshop自身默認的色彩模式是RGB色彩模式，計算機圖像中的每一個像素都是通過RGB三種顏色分量混合而形成，RGB模式是表示色彩的一種數學方法。所有顏色中的紅色、綠色和藍色的色階都是用亮度級來測量的，范圍在0到255之間，亮度級越高，其顏色就越明亮。國內許多學者進行了

數字圖像技術方面的研究。李俊[4]利用數字圖像對番茄黃氏曲葉病毒病進行分析研究，發現色彩分析法對番茄黃化曲葉病毒病識別是可行的。陳宇熠等[5]利用圖像處理技術應用于農學參數檢測研究，得出利用圖像飽和度、亮度信息及更深層次的圖像特征來構建農這參數預測模型。青稞葉片的長度、寬度和葉面積是重要的指標[6-7]，其中葉面積是生態系統的一個結構參數，可以反映植物葉面數量、冠層結構變化、植物生命活力及其環境效應，能為我們提供重要的數據參數。本研究對農作物青稞葉片生長態勢與色彩參數RGB進行分析，采集青稞葉片不同生長時期的圖像，提取色彩參數RGB，利用數字圖像技術研究色彩參數R值與生長態勢的相關性[8-12]。

1材料與方法

11供試樣品

試驗于2019年3月在甘肅省合作市甘肅民族師范學院巨山養殖基地，地處青藏高原東北邊緣，E102°92′，N34°98′，選取甘肅西南部地區‘甘青5號’青稞作為供試樣品，選用10 cm×12 cm雙層的塑料杯，10個重復，在室內溫度為20℃的環境下，種植青稞種子，進行相同的水肥管理，青稞長出葉片后，以倒三葉作為測量對象，分別于4月3日、4月10日、4月17日進行3次采樣，以下對3個采樣時間分別簡稱第一期、第二期、第三期。

12青稞葉片色彩參數的獲取

選取長勢良好的青稞葉片作為樣本，對樣本進行編號，使用數碼相機（佳能lxus105）采集圖像信息。固定照相機與樣本的距離為15 cm，利用圖像處理軟件Photoshop 80中的RGB模型提取圖像的色彩參數值（即RGB值），記錄數據。

13青稞葉片生長態勢的測量

采用游標卡尺測量青稞葉片不同生長期葉片的長度和寬度，將葉片平攤在水平面上，在葉片上放一塊透明的方格紙，統計格點數，計算葉片面積（少于半格的忽略不計，多余半格的按一格計算），記錄數據填入表格。

14數據分析

采用photoshop80軟件、Office2010軟件進行數據處理和分析。

2結果與分析

21青稞葉片色彩參數值的獲取

采集的供試樣品圖像用Photoshop 80軟件中的RGB模型提取R（紅）值、G（綠）值、B（藍）值（見表1）。

從表1中可以看出：3個不同時間的色彩參數，普遍存在G（綠）值普遍大于R（紅）值和B（藍）值。這是由于綠色植物對可見的綠光反射比其他光強。

22青稞葉片的生長態勢

利用米尺和格點法測量生長態勢相關參數的數值，記錄葉片在不同生長期的長、寬和表面積的值。再用Excel軟處理分析數據，具體見表2。

由表2可知，三個不同時間段的青稞葉片的長、寬和表面積值逐漸增大，并且長和表面積變化較明顯，葉片寬值增加較緩慢。在生長過程中青稞葉受生長素和光照的影響生長速度較慢，同時青稞初生根受到空間的限制生長不完整，從而影響青稞幼苗的生命力。

23色彩參數與生長態勢的模型

對3個采樣時間色彩參數R（紅）、G（綠）、B（藍）值與生長態勢長、寬、表面積值構建線性模型，共計9個模型，發現R（紅）值與葉片長度的線性模型較其他理想。

判定系數，又叫決定系數，是指在線性回歸中，回歸可解釋離差平方和與總離差平方和之比值，其數值等于相關系數R。從圖1、圖2、圖3可以看出，三個時間的樣品的模型R2均達到05以上，具有一定的可解釋程度，其中第二期的R值與葉片長度的模型的擬合度最好，判定系數達到07795。

3結論與討論

青稞葉片的長、寬和表面積會隨著生長期的變大而增大，其中寬的增大趨勢最小。色彩參數值也呈增大趨勢。構建生長態勢與色彩參數的線性模型，發現R值與葉片長度的模型較理想，判定系數均大于05，其中第二期的樣品擬合度最好，判定系數達到07795。說明利用數碼相機獲取青稞葉片色彩參數在一定生長期與青稞葉片生長態勢存在某種定量的聯系，在診斷青稞葉片生長態勢方面具有一定的可行性[13-15]。

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