氮素是蘋果樹生長發(fā)育必需的大量元素之一,及時準(zhǔn)確地獲取蘋果樹的氮營養(yǎng)狀況,對蘋果樹的合理施肥、增產(chǎn)、優(yōu)化果實(shí)品質(zhì)等具有重要意義�，F(xiàn)在的果樹施肥,大部分都是經(jīng)驗(yàn)施肥,氮肥的不合理使用,不僅會造成土壤板結(jié)、水體污染,還會造成資源的浪費(fèi)和生產(chǎn)成本的增加,同時,還會造成果實(shí)產(chǎn)量和果品品質(zhì)的下降。而現(xiàn)有的化學(xué)分析對蘋果樹葉片氮含量進(jìn)行測定的方法,對設(shè)備的要求比較高,難以普及。目前應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)在可見光光譜范圍內(nèi)對葉片進(jìn)行氮含量檢測集中于大田作物,而對果樹葉片氮含量的檢測是基于高光譜圖像,且主要集中于某個生長時期,缺乏對整個生長周期的營養(yǎng)狀況檢測。應(yīng)用高光譜進(jìn)行圖像分析,需要專用的高光譜設(shè)備和分析軟件,成本高且過程復(fù)雜。針對以上不足,本文使用數(shù)碼相機(jī)采集蘋果樹盛花期、結(jié)果中期和采收期三個重要生長時期的葉片照片,研究基于可見光光譜范圍內(nèi)葉片圖像特征和葉片氮含量之間的關(guān)系。主要的研究工作及創(chuàng)新之處如下:(1)研究了蘋果樹葉片數(shù)字圖像特征與葉片含氮量的相關(guān)關(guān)系。針對現(xiàn)有研究應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)在可見光光譜范圍內(nèi)對葉片進(jìn)行氮含量檢測主要集中于大田作物,而對蘋果樹葉片氮含量的檢測主要基于高光譜圖像的問...

【文章來源】： 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源與主要內(nèi)容
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 課題主要內(nèi)容
    1.4 研究對象和技術(shù)路線
        1.4.1 研究對象
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 研究內(nèi)容
2 材料與方法
    2.1 田間供試材料
    2.2 圖像獲取和處理的軟、硬件
        2.2.1 數(shù)碼相機(jī)
        2.2.2 計算機(jī)硬件
        2.2.3 圖像處理軟件
    2.3 測定項目和方法
        2.3.1 待測葉片樣品的獲取
        2.3.2 葉片氮含量的測定
    2.4 數(shù)據(jù)分析軟件
    2.5 本章小結(jié)
3 葉片圖像去光照和預(yù)處理
    3.1 葉片光照影響的消除
        3.1.1 Retinex顏色恒常理論
        3.1.2 單尺度Retinex理論
        3.1.3 多尺度Retinex理論
        3.1.4 迭代Retinex理論
        3.1.5 本文葉片光照影響的消除
    3.2 葉片圖像預(yù)處理
        3.2.1 葉片圖像增強(qiáng)
        3.2.2 葉片圖像分割原理及常見算法
        3.2.3 葉脈剔除的方法
        3.2.4 葉片圖像噪聲點(diǎn)和葉脈剔除
    3.3 本章小結(jié)
4 葉片圖像色彩空間及色差公式研究
    4.1 色彩空間選擇及轉(zhuǎn)換
        4.1.1 RGB色彩空間
        4.1.2 Lab色彩空間
        4.1.3 LCH色彩空間
        4.1.4 色彩空間的轉(zhuǎn)換和選擇
    4.2 色差公式的選擇
        4.2.1 色差公式CIE
        4.2.2 色差公式CIE
        4.2.3 色差公式的選擇
    4.3 潘通色卡的選擇和圖像特征參數(shù)的獲取
        4.3.1 潘通色卡
        4.3.2 色調(diào)差的計算
    4.4 本章小結(jié)
5 葉片顏色特征與氮營養(yǎng)的相關(guān)性研究
    5.1 不同施肥處理對蘋果樹葉片氮含量的影響
    5.2 不同施肥處理對葉片色調(diào)差的影響
    5.3 不同光照條件下圖像特征參數(shù)與氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)性研究
        5.3.1 大田光照下圖像特征與氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)性研究
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)室恒定光源下圖像特征與氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)性研究
        5.3.3 去除光照后圖像特征與氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)性研究
    5.4 不同生長時期圖像特征參數(shù)與氮營養(yǎng)狀況的相關(guān)性研究
        5.4.1 盛花期色調(diào)差與葉片氮含量相關(guān)性研究
        5.4.2 結(jié)果中期色調(diào)差與葉片氮含量相關(guān)性研究
        5.4.3 采收期色調(diào)差與葉片氮含量相關(guān)性研究
        5.4.4 模型驗(yàn)證
    5.5 本章小結(jié)
6 研究結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 本研究的創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與申請專利


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖像處理技術(shù)在信息農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 [J]. 張書彥,張文毅,余山山,付宇超.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(22)
[2]基于CIELAB色空間的紅葡萄酒顏色直觀表征 [J]. 李運(yùn)奎,韓富亮,張予林,王華.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2017(06)
[3]一種多分辨多尺度的Retinex彩色圖像增強(qiáng)算法 [J]. 李益紅,周曉誼.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(16)
[4]基于數(shù)字圖像技術(shù)的黃瓜缺氮營養(yǎng)診斷 [J]. 袁媛,陳雷,李淼,高會議.  中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016(12)
[5]數(shù)字圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用及發(fā)展前景 [J]. 李冬,薛齡季軒,姜珊,冷小梅,韓國鑫.  黑龍江科技信息. 2016(30)
[6]如何科學(xué)診斷蘋果樹缺素癥 [J]. 郝婕,索相敏,蔣艷霞.  河北果樹. 2016(03)
[7]基于模糊順序形態(tài)學(xué)的植物葉片脈絡(luò)邊緣提取 [J]. 徐艷蕾,賈洪雷,包佳林.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2015(13)
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[9]基于光譜特征分析的蘋果樹葉片營養(yǎng)素預(yù)測模型構(gòu)建 [J]. 張瑤,鄭立華,李民贊,鄧小蕾,王詩叢,張鋒,冀榮華.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2013(08)
[10]蘋果葉片氮素含量快速檢測模型 [J]. 張瑤,鄭立華,李民贊,鄧小蕾.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2012(S1)

博士論文
[1]基于機(jī)器視覺技術(shù)的水稻氮磷鉀營養(yǎng)識別和診斷[D]. 陳利蘇.浙江大學(xué). 2014
[2]顏色視覺辨別特性及色差評價研究[D]. 汪哲弘.浙江大學(xué). 2009

碩士論文
[1]基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型[D]. 全東平.華南農(nóng)業(yè)大學(xué). 2016
[2]果蠅求偶行為的圖像識別算法研究[D]. 孫吉祥.南京農(nóng)業(yè)大學(xué). 2014
[3]蘋果樹葉片氮素、葉綠素及水分含量的高光譜估測[D]. 梁爽.山東農(nóng)業(yè)大學(xué). 2013
[4]圖像色彩遷移技術(shù)研究[D]. 蔡連杰.西安電子科技大學(xué). 2013
[5]基于CT技術(shù)的蘋果內(nèi)部品質(zhì)無損檢測研究[D]. 黃滔滔.浙江大學(xué). 2012
[6]實(shí)時無縫全景圖像拼接技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉超.中南大學(xué). 2011
[7]三種不同色差公式加權(quán)系數(shù)和可接受閾值的研究[D]. 郭娟娟.天津科技大學(xué). 2011
[8]空間異面直線夾角激光檢測系統(tǒng)的分析研究[D]. 王瑩.天津大學(xué). 2009



本文編號：3540947