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水稻氮素机器视觉诊断最佳叶位和位点的选择研究（Determination of Suitable Leaf for Nitrogen Diagnosis in Rice Based on Computer Vision）
水稻 氮素 机器视觉 叶位 位点 变异系数
2010/5/5
选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像，通过比较第1和第3完全展开叶 (L1和L2) 颜色参量的空间分布，研究基于机器视觉技术的水稻氮素诊断的最佳叶位和位点选择。结果表明基于机器视觉的水稻氮素营养诊断是有理论依据的，能反映出叶片的营养状况; 选择B、b、b/(r+g)、b/r、b/g作为最优颜色特征参量；比较颜色特征参量对应的变异系数CV，得到低氮处理的CV明显高于正常氮素水平，同时CV随着叶位的增...