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基于Android的水稻叶片特征参数测量系统

         

摘要

【目的】提供基于Android的水稻叶片特征参数测量系统,为农学研究提供精准数据。【方法】系统设计主要分为图像获取、图像预处理和特征参数计算3部分:采用智能手机相机获取水稻叶片图像;通过灰度化、二值化和轮廓提取等操作对图像进行预处理;根据算法计算得到水稻叶片特征参数。【结果】精确度测试中,建立系统获取颜色分量(R、G、B)均值与各分量实际值的线性拟合模型,其决定系数分别为0.9803、0.9774和0.9805,均方根误差分别为1.086、1.413和0.8383;叶片几何参数中,系统获取水稻叶片长、宽、面积及周长与水稻叶片实际值的均方根误差分别为0.6469cm、0.05022cm、0.5329cm^2和2.412cm。耗时测试中,采用多部不同配置手机对同一叶片进行测试,图像预处理及参数计算总时间均在2s以内。可见,基于Android的水稻叶片特征参数测量系统能快速、准确、便捷地获取水稻叶片长、宽、面积、周长及颜色等特征数据,在一定程度上实现户外实地测量,满足农学研究的需要。【建议】对系统进行进一步优化,降低对外部辅助物的依赖,真正实现操作简便;增加氮素营养水平诊断算法实现氮素营养水平分类,以快速精准判断水稻生长营养状况,实现精确施氮。

著录项

  • 来源
    《南方农业学报》 |2019年第3期|P.669-676|共8页
  • 作者单位

    [1]江西农业大学计算机与信息工程学院;

    南昌330045;

    [2]江西农业大学软件学院;

    南昌330045;

    [3]江西省高等学校农业信息技术重点实验室;

    南昌330045;

    [2]江西农业大学软件学院;

    南昌330045;

    [3]江西省高等学校农业信息技术重点实验室;

    南昌330045;

    [1]江西农业大学计算机与信息工程学院;

    南昌330045;

    [1]江西农业大学计算机与信息工程学院;

    南昌330045;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 稻;
  • 关键词

    水稻叶片; 特征参数; 图像处理; Android;

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