图像处理技术在小麦产量预测中的应用研究

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1、中国农业人学坝{：学位论文前苦为H(色度)I(亮度)S(饱平¨度)系统中对席的值，从而得到每片叶子上的平均颜色。同年，纪寿文等(2000年)利Hj计算机幽像处理技术对玉米茸期(30d)田间杂草进行了研究，采H{投影面积、晟人nIK利最人叶宽3个特祉姑对：丘米雨I杂草进行识别，尤其可以柯效的从玉米曲(五叶期曲)中识别除田间细K的单子叶杂草。赵春}上，陈立平(2000年)建立了小麦形态诊断计算机图像明化识别系统．该系统将计算机幽像处理、图像分析技术引入作物形态诊断中，结合数学形态学的某些技术手段和农业专家系统技术，通过对作物的图像采集，幽像数字化及诊断性状的测封雨1分析．达

2、到计算机对作物形态性状白动提墩_手1l智能诊断之目的。张弦、严衍录(1996年)J=Ij幽形图像技术处理作物图像提取小麦、水稻、玉米人田作物的形态信息．提出了儿个基丁I图像处理概念的描述作物株型的较为精确的定龄化的指标。利_14{图像处理技术识别杂草，即采用图像处理技术对含杂草的曰标图像进行分析，将其中的杂草区域从目标图像中分离出来。国外早在80年代初就开始了这方面的研究，如美国的D．M．Woebbecke等(1992年)人采用颜色识别法，对含背景物(十壤和作物残留物)的杂草幽像的R(红色)、G(绿色)、B(监色)、H(色度)进行分析，发现在一定的光照条件F，杂草与背景

3、物在一些导山参数上的筹异是1F常明显的，而幽像的色度受光照条i，I：的影响较轻，通过对其进行适肖的修正，可识划杂草与背景物。日本的DohiM等人(1993年)采用j{j彩色图像处理技术开发出一套能在三维空间准确定位杂草的方法，可以为安装在同一装置上的除草刀片提供准确的杂草位置信息。BuhlerDD，Maxwell．BD(1993年)进行了杂草与背景物的分离，采_I_lj了模型分选算法对杂草幼苗和十壤背景进行分离，此方法对狗尾草利一些细小绒叶草的分选率可达到100％。相阿荣、王一鸣(2000年)开发了一种利用色度法识别杂草与士壤背景物的计算机视觉系统，该系统选朋杂草图像的

4、色度值为颜色特征参数，采_I{j闽值处理技术识别杂草和士壤背景。结果表明，该系统受光照条件影响较小，对光照较强或较弱的杂草图像进行处理都有较好的实验结果。综上所述。图像处理技术是实现作物长相【丈势监测、产量预测、施肥、除草、农产品分级等多种农业生产自动化的必不可少的技术，而且虑州前景非常广阔，尽管国内外在此领域已进行了不少研究，但在小麦产量的研究方面仍比较欠缺，尤其是与小麦产量模型相结合的综合利用上还比较少见，需进一步扩展深入研究。1．2．3氮与小麦叶绿素和产量的研究氮肥是作物藏肥中用量最大且最难以准确定量的一种肥料，也是生产中过量施用最普遍的肥料。植物缺氮时叶片叶绿素

5、含量降低导致叶片颜色变浅。而供氪过多时则相反，植物叶片颜色变深。叶片颜色的变化基本能反映植物的氮营养水平。Inada(1963年)利_I}j作物叶片光反射特性定量地研究了叶色深浅。Thomas等(1972年)报道薄荷叶片含氮量与550～675nm波长间叶片的反射系数高度相关，并发现实际含量与所预测的含氮量误差小于O．7％。之屙Ai．Abbas等报道叶片的反射系数和透射系数在可见光波段发生改变。冈此．植物光谱分析能快速、简便、较精确、非破坏性地监测植物氮素营养水平并能及时提供追肥所需的信息。根据此原理．日本MINOLTA公司于20世纪80年代设计和制造了SPAD叶绿素计。

6、这是一种手持式光谱仪。可在圈闯无损害检测叶片绿度并指导氮肥施埘。_昊良欢等(1999年)试验表明嵇、粳稻分蘖盛妍7中周农业人学碳l学位论史前占羽I幼穗分化期叶绿索计读数(SPAD值)与单位面积叶绿素含耸、含氮域早极显著止相荚(p<0．01)。SPAD值与产量关系可J_}j二次多项式描述。近几年人菌的研究表明，叶绿素计可Hj于禾本科作物的氮肥管理。II．I绿素计(SPAD-502)测定简易、快速，不受光照条什限制，对样鼎无破坏性。随着产域的提高．小麦对氮的吸收苗和生育后斯吸收氮的比例均譬上升趋势。6000kg／hm2产量水平卜_．小麦的吸收量在150kg／hm2左也(张继

7、林蒈，1988；陈振德暂．1991)；7500～800kg／hm2产量水平F。小麦的氨吸收姑为205．5～247．5kg／hm2(余松烈等．1982：张立肓等，1993；齐田峰等，1994)；当小麦的产始达97500kg／hm2时．其吸氮鼙相麻提高到358．7kg／hm2(孙治军等，1991)；而在青藏高原15000kg／hm2产簧水平r。小麦的氨吸收总量高达492kg／hm2(鲍新全等，1982)。研究表明，在5250--7500kg／hm2产鼙水平范周内，小表开花后氮吸收堵仅IIl总吸氮繁的10％一15％(张继林等，1988：张立言笛