基于计算机视觉的小麦叶面积测量

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.16.030

湖北农业科学 ›› 2019, Vol. 58 ›› Issue (16): 129-132.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.16.030

基于计算机视觉的小麦叶面积测量

郝雅洁, 张吴平, 史维杰, 赵明霞, 吕致, 李富忠

山西农业大学软件学院,山西太谷 030801

收稿日期:2019-06-03 出版日期:2019-08-25 发布日期:2019-11-12
通讯作者: 李富忠。
作者简介:郝雅洁（1994-）,女,山西太原人,在读硕士研究生,研究方向为计算机视觉,（电话）15234492439（电子信箱）734423793@qq.com
基金资助:
农业大数据创新平台项目（K481811076）; 山西省重点研发计划（指南）项目（201703D221033-3）

Measurement of wheat leaf area based on computer vision

HAO Ya-jie, ZHANG Wu-ping, SHI Wei-jie, ZHAO Ming-xia， LYU Zhi, LI Fu-zhong

College of Software,Shanxi Agricultural University,Taigu 030801,Shanxi,China

Received:2019-06-03 Online:2019-08-25 Published:2019-11-12

摘要/Abstract

摘要： 运用计算机视觉技术对目标作物小麦的侧拍、俯拍图像进行识别处理,计算出相应叶片所占面积大小,从多变量因素对其测量分析,与叶真实面积大小进行比较,分析建立关系模型。结果表明,小麦植株的侧拍、俯拍面积与叶真实面积之间存在回归关系,且相关性较高,R²值达到0.91。且经过验证,测量结果较准确,说明此回归模型可行。

关键词: 计算机视觉, 小麦, 叶面积, 像素数

Abstract: The computer vision technology was used to identify the lateral and overhead images of the target crop wheat, and the corresponding leaf area was calculated. The multi-variable factors were used to measure and analyze it. Finally, the real area of the leaf was compared and analyzed to establish a relationship model. The results showed that there was a regression relationship between the lateral beat, the overshoot area and the true leaf area of the wheat plants, the correlation was high, and the R² value reached 0.91. After verification, the measurement results are more accurate, indicating that this regression model is feasible.

Key words: computer vision, wheat, leaf area, number of pixels

中图分类号:

TP391
S512.1

郝雅洁, 张吴平, 史维杰, 赵明霞, 吕致, 李富忠. 基于计算机视觉的小麦叶面积测量[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(16): 129-132.

HAO Ya-jie, ZHANG Wu-ping, SHI Wei-jie, ZHAO Ming-xia, LYU Zhi, LI Fu-zhong. Measurement of wheat leaf area based on computer vision[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2019, 58(16): 129-132.

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Measurement of wheat leaf area based on computer vision

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