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大豆葉片葉綠素含量與顏色特征的關系

2020-08-16 13:20:06晁艷麗
科學導報·學術 2020年37期
關鍵詞:數字圖像處理

晁艷麗

摘? 要:田間作物最重要的特征指標就是葉色,其能夠直觀地反映出葉綠素含量的變化、作物生長過程中的光合作用、養分情況及水分含量等栽培信息,為田間的作物管理、苗的生長情況的診斷和根據苗的肥力情況提供重要依據。以大豆的葉片為研究材料,測定了葉片的葉綠素含量,利用數字圖像處理技術提取了葉片的顏色特征值。結果表明,葉綠素含量與顏色特征參數具有一定的相關性,并建立了與葉綠素之間的聯系

關鍵詞:數字圖像處理;葉綠素;顏色特征;大豆葉片

田間作物在不同生長期間,其顏色也是隨著生育期的變化而變化的,所以顏色是反映作物長勢的重要信息。由于不同的光照、土壤成分、群體結構等因素對作物的生長發育都有一定的影響,這些影響主要體現在作物不同部位的顏色不同[1]。作物整個生長發育期間都在大田里,通常有兩種方法采集作物相關信息,其一是通過肉眼觀察作物的顏色等特征,憑著以往的經驗來判斷作物的生長狀況;另一種是將不同地塊間的作物取樣回來,進行實驗室處理,通過化學手段來進行分析,獲取各種所需要的參數值[2-4]。

近年來,數字圖像處理技術已經在農業方面有所應用,并且已經對農作物的某些參數指標具有一定的指導意義,同時這也是一種新興的手段來監測作物的生長信息[5-9]。本研究利用數字圖像處理對大豆葉片的圖像進行處理,然后提取顏色特征值,分析了其與大豆葉片葉綠素含量的關系,為快速、準確地測定大豆葉片葉綠素含量提供了有效的方法,也為能夠掌握大豆生長狀況的實時監測提供了保障。

1 大豆葉片葉綠素含量的測定

本研究采用Microvision工業攝像頭進行實地拍攝,拍攝單片葉靜態數字圖像以及地面其他數據,采集均在大豆初期。葉綠素濃度采用澳作生態儀器有限公司的CCM-200型葉綠素計測定,每個葉片測5次,計算葉綠素均值,測定結果如表1所示。

2 大豆葉片顏色特征的提取

2.1圖像的預處理

本研究開發了大豆葉片圖像分析與處理系統,通過中值濾波方法對圖片進行處理。中值濾波窗口一般有像素為3、5、7等幾種正方形,經過分析表明,3×3窗口濾波效果更好。濾波如圖1所示,左圖為原圖像,右圖為中值濾波后的圖像。

2.2圖像顏色特征的提取

利用自行開發的大豆葉片圖像分析與處理系統的顏色特征提取模塊,提取顏色特征值紅(R)、綠(G)、藍(B),色調(H)、亮度(I)、飽和度(S)各個均值及各自標準差如圖2所示,所提取的顏色特征值分別如表2和表3所示。

根據以上所獲得的參數,進一步進行數學變換得到R/(G+B)、G/(R+B)、R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、R/G、R/B、G/B、G/R、B/R、B/G、2G-R、2G-B、2G-R-B,將變換后所得到的值與所測得的葉綠素含量進行數學分析,利用Excel的回歸分析功能,得出葉綠素含量與2G-R-B呈顯著相關,相關系數為0.864,相應的回歸方程如圖3所示。

3 小結與討論

1)運用顏色特征值對大豆葉片葉綠素含量估測的可行性。各種植物通常是綠色的,而其冠層能反映葉片的綠色狀況,這些綠色狀況與葉片的葉綠素含量相關,葉片的綠色是通過光合作用產生的。因此,葉綠素含量與太陽光的吸收和反射狀況有關系。對于可見光的吸收和反射的數量多少,會直接影響著葉片的葉綠素含量。這些都是能夠利用數字圖像處理來獲取葉片顏色特征參數,從而獲得大豆葉片與其他作物葉片的葉綠素含量比較的生理基礎。在研究大豆葉片之前,很多學者已經獲得了很好的成果,像Adamaen等[1]與賈良良[3]都是利用數字圖像處理技術獲得參數與葉綠素建立相關關系,從而得到不同參數與葉綠素含量呈明顯相關。本研究表明,數字圖像所獲取的綠色、藍色、紅色通過計算得出2G-R-B與葉綠素呈顯著相關,為利用顏色參數進一步研究其與產量預測打下了一定的基礎。

2)各種因素對顏色特征值的影響。在試驗地里讀取數據時,難免會受到天氣的變化的影響,因為天氣的變化會引起葉片的化學成分含量的微小變化,但這些微小的變化用肉眼是看不出來的。但通過對于圖像的處理與分析便可以從中發現,顏色特征值會因為化學成分含量微小變化而引起變化,但是這些對于研究人員的最終結果影響并不大。另外,溫度的高低、風力的強弱、濕度的大小均會影響葉片葉綠素含量的變化,也會影響對陽光的紅光和藍光的吸收程度,最終也會導致葉綠素含量的變化。

參考文獻

[1]? 賈良良.應用數字圖像技術與土壤植株測試進行冬小麥氮營養診斷[D].北京:中國農業大學.2003.

[2]? 王 勇,沈明霞,姬長英.基于顏色信息和形狀特征的棉桃識別方法[J].農業機械學報,2007,38(11):77-79,87.

[3]? 徐增輝,張彥娥.溫室黃瓜葉片圖像的白平衡處理[J].農業機械學報,2007,38(11):189-191.

[4]? 楊福增,楊亮亮,田艷娜,等.基于顏色和形狀特征的茶葉嫩芽識別方法[J].農業機械學報,2009,40(增刊):119-123.

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