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中国科学院知识创新工程重要方向项目(KSCX-WY-09)

作品数:1 被引量:37H指数:1
相关作者:陈曦鸣张立周李红军张玉铭程一松更多>>
相关机构:石家庄市第二十四中学中国科学院遗传与发育生物学研究所河北农业大学更多>>
发文基金:中国科学院知识创新工程重要方向项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇氮素
  • 1篇氮素营养
  • 1篇氮素营养诊断
  • 1篇冬小麦
  • 1篇营养诊断
  • 1篇数字图像
  • 1篇图像
  • 1篇图像分类
  • 1篇小麦

机构

  • 1篇河北农业大学
  • 1篇中国科学院遗...
  • 1篇石家庄市第二...

作者

  • 1篇胡春胜
  • 1篇程一松
  • 1篇张玉铭
  • 1篇李红军
  • 1篇张立周
  • 1篇陈曦鸣

传媒

  • 1篇中国生态农业...

年份

  • 1篇2011
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
应用数字图像进行小麦氮素营养诊断中图像分析方法的研究被引量:37
2011年
简便、快速、经济地诊断作物氮素营养状况是实施氮肥用量调控的关键。利用数码相机对作物冠层进行拍照,通过图像处理软件获得作物色彩参数,根据色彩参数与作物氮素营养状况的关系可以对其氮素丰缺进行诊断。针对作物数字图像色彩参数的获取方法,结合小麦多水平氮肥试验,采用遥感软件PCIGeo-matics的非监督分类功能,将小麦图像分为土壤、反光叶面和不反光叶面,与AdobePhotoshop软件普通图像处理方法对照,比较分析了小麦图像不同类别叶片的8种色彩参数与SPAD值及植株全氮的相关性。结果表明,返青期小麦反光叶面的G/R与R/(R+G+B)色彩参数能较好地反映小麦的氮素营养状况;拔节期不反光叶面和反光叶面的R/(R+G+B)色彩参数与植株全氮相关性较好。利用普通图像处理软件获得色彩参数的方法有待改进,图像分类后能够提高其色彩参数对作物氮素营养诊断的准确性。
李红军张立周陈曦鸣张玉铭程一松胡春胜
关键词:冬小麦氮素营养诊断数字图像图像分类
共1页<1>
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