基于數碼圖像的棉花葉片氮含量估測研究

洪 波，張 澤，張 強，馬怡茹，易 翔，呂 新

（1石河子大學農學院，新疆 石河子 832003；2新疆生產建設兵團綠洲生態農業重點實驗室，新疆 石河子 832003）

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棉花的營養診斷和推薦施肥都是以傳統的田間葉片采集和實驗室化學分析為基礎，雖然具有較高的準確性，但是也存在費時、費力、耗材等缺陷，很難在大面積棉田營養診斷上推廣應用[1]。近年來，隨著信息技術的飛速發展，數碼圖像分析技術在植物營養診斷方面得到了廣泛研究，與傳統營養診斷方法相比，該方法具有快速、無損等優勢[2]，因此，更易于在實際應用中進行推廣。目前，國內外越來越多的學者利用數字圖像技術進行作物營養診斷，并取得了較好的成果。如Lee等[3]利用數字圖像分析技術，從彩色數碼相機影像上提取10種顏色指數和覆蓋度指數，發現有8種色彩參數以及覆蓋度、葉面積指數等與地上氮素含量之間存在顯著的相關性，并運用回歸的方法構建基于色彩參數和農學指標的氮積累量估測模型，經過獨立試驗驗證，估測模型的精度可滿足實際需要。陳敏等[4]利用棉花葉片圖像色彩參數，分別分析棉花不同葉位氮含量與色彩參數的相關性，從而確定進行棉花氮素營養診斷的最佳葉位。李小正等[5]提取棉花葉片數字圖像顏色參數，確定6個輸入向量，比較了線性網絡、BP網絡以及徑向基網絡等3種神經網絡模型，取得了較好的研究結果。另外，在水稻[6-12]、玉米[13-15]等大田作物和瓜果蔬菜[16-19]等園藝作物上，單獨利用利用數字圖像色彩參數進行營養診斷的研究也取得了較多的成果。……