基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取

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1、第26卷第1期农业工程学报Vol.26No.12010年1月TransactionsoftheCSAEJan.2010205基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取※李明，张长利，房俊龙（东北农业大学工程学院，哈尔滨150030）摘要：为了较好地模拟叶面积指数的变化动态，在大田条件下进行试验，获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像，并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法，将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著，对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验，均能够通

2、过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上，能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。关键词：图像处理，作物，提取，叶面积指数，拟合模型doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2010.01.036中图分类号：TP391.41，S126文献标识码：A文章编号：1002-6819(2010)-01-0205-05李明，张长利，房俊龙.基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取[J].农业工程学报，2010，26(1)：205－209.LiMing,ZhangChangli,FangJunlong.Extractionofleafareaindexofwheatbasedonima

3、geprocessingtechnique[J].TransactionsoftheCSAE,2010,26(1):205－209.(inChinesewithEnglishabstract)积来预测其真实叶面积。0引言本研究针对不同的小麦品种设置了不同密度的栽培小麦是中国最重要的粮食作物之一，其产量及质量条件，通过数码相机获取不同发育期内自然生长的小麦直接影响着国家食品经济的发展。小麦叶片制造的光合群体冠层数字图像。利用计算机图像处理技术对图像进产物对小麦产量起决定性作用。小麦群体光合速率的高行分析计算从而得到叶面积指数。然后利用实测数据与低与群体叶面积密切相关。小麦叶面积一般以叶面积指图

4、像分析得到的数据建立数学模型。这种方法克服了以[1]数表示。叶面积指数（leafareaindex，LAI）是单位土往选用单一品种、单一种植条件样本的局限性，确保了地面积上植物的总叶面积，叶面积指数与许多生态过程建立的小麦叶面指数估测模型全面、准确。直接相关，例如蒸腾量、土壤水分平衡、冠层光合作用1试验内容和方法和物质循环等等。叶面积指数作为一个重要的生物结构参数，大范围1.1数字图像获取叶面积指数的获取还是比较困难的。遥感技术为大范围试验在东北农业大学小麦试验田内进行，选择龙辐[2]叶面积指数的测量提供了条件。REE.Jongschaap将遥感麦16号、06-4074、06-4059、06-

5、4075、06-41085个小麦技术与作物生长动态模型结合对叶面积、冠层氮素状况品种，种植密度为每公顷600万株、700万株、800万株、等参数进行监测。吴炳方研究小组建成的“全球农情遥900万株、1000万株5个级别。选择在小麦的主叶、[3]感速报系统”能够监测8类作物的长势信息。然而遥感分蘖、拔节、孕穗等关键生长期，于晴天光照强度适中得到的叶面积指数需要进一步的地面验证，且成本高、的上午6:00－8:00间采集图像。拍摄前人工去除杂草。精度低。因此，实地叶面积指数的获取具有重要意义。选择群体长势均匀的地点，采用5cm×5cm的白色纸板随着计算机图像处理技术在各种行业中的普遍应用，也作为参照

6、标准置于小麦冠层同一平面，采用SONY[4]吸引了众多农业科研学者的目光，Mayer等首次利用数DSC-F707数码相机（设置为640像素×480像素）垂直字图像处理技术来分析几种作物的叶面积、茎秆直径等于小麦群体冠层进行拍摄。采用这种参照物法不要求固特征。国内外利用图像处理技术分析农作物叶面积特征定的物距与高线性度的光学器件，并且镜头的焦距由不[5]的研究更是层出不穷。Chien和Lin等设计了一种基于变到可调，使图像大小和清晰度得以改善。“椭圆形的霍夫变换”算法估测蔬菜总叶面积的方法。1.2实际数据获取[6]武聪玲等利用图像处理技术检测黄瓜幼苗叶冠投影面考虑本研究要求对群体小麦进行不同时期

7、的监视性测量，所以实测必须采用无损测量方式。但是一定区域收稿日期：2008-11-24修订日期：2009-11-30作者简介：李明（1984－），女，主要研究方向是图像处理技术在农业上的内的株数较多，工作量过大，经分析选择了基于长宽矫[7]应用。哈尔滨东北农业大学工程学院电气工程系，150030。正法的群体测量方式：首先用长直尺测量进入相机镜头Email：shuikeyiren@163.com边界