基于玉米叶片叶绿素检测的高地隙精量施肥机械研究

基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究杜玉红;孙文新【摘要】Plant leaf photosynthesis efficiency and the number of plant chlorophyll content , the overall condition of the plant is closely related to the growth in the agricultural production process , often depending on the growth condition of chlorophyll content in order to determine precisely how much of the plant , the leaves are often color See change as seed-lings and fertilizer and water management is an important diagnostic indicators .The traditional method of detecting chloro-phyll spectrophotometry , the presence of time-consuming , multi-step , complex operation and other issues , with the de-velopment of computer technology and image processing technology , computer vision , vision measuring chlorophyll-based approach has become an important point of plant chlorophyll access to information It means that the method is convenient , real-time and other advantages .Computer vision technology can be put to a human eye to outside information and ima-ging process , and analyzes the image information obtained .The process of the human eye , computer vision , image pro-cessing technology compared to the more accurate and efficient , not like human eye analysis influenced by subjective fac-tors result from bias .Based on computer vision technology to detect maize leaf chlorophyll content , using a scanner ac-quisition maize leaf image , the image is transferred to the computer , and then analyze the processed image by previously installed on the computersoftware , segment the image effective pixel color characteristic value the characteristic values can be converted to maize leaf chlorophyllcontent .Experimental results show that the use of computer vision technology to accurately measuring the chlorophyll content of maize , and maize chlorophyll content ( SPAD) accurate determination can be made rational fertilization , no waste , to improve the yield of corn has a very big help .%植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关，在农业生产过程中，常常根据叶片中叶绿素含量（ SPAD ）的多少来精确的判断植物的生长状态，也是控制植株长势的依据。

玉米冠层叶片氮素营养估测研究——基于近地多光谱图像郭威;张彦娥;朱景福;唐文冰;张峰;赵瑞娇【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2011(33)10【摘要】运用图像处理技术对不同氮营养成分下玉米冠层叶片的近地CCD多光谱图像进行分析,建立玉米叶片氮素营养含量的快速、非破坏性估测模型.实验基于红通道和近红外通道的CCD图像,通过图像切割提取两个通道的主叶片区域的平均灰度值和叶片周围的土壤平均灰度值,根据土壤平均灰度值比值来调整叶片的近红外平均灰度值,计算玉米叶片的基于灰度的植被指数,建立了氮素营养含量和两个通道的图像灰度以及灰度植被指数间的经验线性模型.经过多元线性回归分析后,两者间的相关系数R可以达到0.704.由此实现了对玉米冠层氮营养含量的快速估测.【总页数】5页(P31-34,39)【作者】郭威;张彦娥;朱景福;唐文冰;张峰;赵瑞娇【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆163319;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】S513;TP391.4【相关文献】1.基于小麦冠层近地多光谱图像的叶绿素（SPAD 值）估测方法 [J], 周雪;王芳;赵庚星2.应用两种近地可见光成像传感器估测棉花冠层叶片氮素状况 [J], 王方永;王克如;李少昆;高世菊;肖春华;陈兵;陈江鲁;吕银亮;刁万英3.基于主动冠层光谱仪的莴苣生物量及氮素营养状况估测 [J], 纪荣婷;闵炬;王远;陆志新;路广;施卫明4.基于主动冠层光谱仪的莴苣生物量及氮素营养状况估测 [J], 纪荣婷;闵炬;王远;陆志新;路广;施卫明5.基于冠层反射光谱的夏玉米叶片氮积累量估测 [J], 李国强;吴士文;郑国清;张学治;冯晓;张杰;胡峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《基于多光谱数据的玉米叶绿素含量相关性研究》篇一一、引言随着现代农业技术的快速发展，精准农业和智能农业已成为农业领域的研究热点。

其中，利用多光谱数据对农作物进行监测和评估，是提高农业生产效率和品质的重要手段。

玉米作为我国的主要粮食作物之一，其生长过程中的叶绿素含量是评价其生长状况和营养价值的重要指标。

因此，本文以玉米为研究对象，探讨多光谱数据与玉米叶绿素含量之间的相关性，以期为玉米的精准管理和智能决策提供科学依据。

二、研究方法1. 数据采集本研究采用多光谱数据采集技术，对玉米田进行定期的遥感监测。

通过搭载多光谱传感器的无人机或卫星平台，获取玉米田的图像数据。

同时，结合地面实测数据，包括玉米叶绿素含量等生长指标。

2. 数据处理与分析首先，对多光谱数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤，以提高数据的准确性和可靠性。

然后，利用图像处理技术提取玉米冠层信息，包括叶面积指数、植被覆盖度等。

最后，通过统计分析方法，探讨多光谱数据与玉米叶绿素含量之间的相关性。

三、实验结果与分析1. 多光谱数据与叶绿素含量的关系通过对多光谱数据和地面实测数据的对比分析，发现玉米叶绿素含量与多光谱数据中的某些波段具有显著的相关性。

其中，红边波段和近红外波段与叶绿素含量的相关性最为显著。

这表明，通过分析多光谱数据中的红边和近红外波段，可以有效地评估玉米的叶绿素含量。

2. 叶绿素含量与玉米生长状况的关系叶绿素是植物光合作用的重要物质，其含量直接影响着植物的生长状况和产量。

通过分析玉米叶绿素含量与生长指标的关系，发现叶绿素含量较高的玉米植株，其生长状况和产量也相对较好。

这表明，通过监测玉米的叶绿素含量，可以有效地评估其生长状况和预测产量。

四、讨论与展望本研究表明，多光谱数据与玉米叶绿素含量之间具有显著的相关性，通过分析多光谱数据可以有效地评估玉米的叶绿素含量和生长状况。

然而，由于农作物生长过程的复杂性，多光谱数据与叶绿素含量之间的关系还受到多种因素的影响，如气候、土壤、肥料等。

《基于多光谱数据的玉米叶绿素含量相关性研究》篇一一、引言玉米作为全球最重要的农作物之一，其生长过程中的叶绿素含量是评估其生长健康状况和产量潜力的重要指标。

传统的叶绿素含量测定方法主要依赖于化学分析，但这种方法耗时且破坏性大，不利于大范围的监测。

随着遥感技术的进步，多光谱数据被广泛应用于农作物的生长监测和评估。

本文旨在研究基于多光谱数据的玉米叶绿素含量相关性，以期为玉米的精准农业管理和产量预测提供科学依据。

二、研究方法1. 数据来源本研究选取了某地区的玉米田作为研究区域，通过搭载在无人机上的多光谱相机获取该区域的影像数据。

同时，通过化学方法测量玉米叶片的叶绿素含量。

2. 数据处理利用图像处理技术对多光谱影像进行预处理，包括校正、配准和裁剪等操作，提取出玉米叶片的像素值。

然后，将像素值与化学方法测量的叶绿素含量进行对应，建立玉米叶片像素值与叶绿素含量之间的关系模型。

三、多光谱数据与叶绿素含量的相关性分析1. 相关性分析方法本研究采用线性回归分析方法，对多光谱数据与玉米叶绿素含量进行相关性分析。

通过计算回归方程的斜率和截距，评估多光谱数据对玉米叶绿素含量的预测能力。

2. 相关性分析结果经过线性回归分析，我们发现多光谱数据中的红边波段与玉米叶绿素含量具有显著的相关性。

红边波段能够较好地反映玉米叶片的叶绿素含量变化，其相关系数达到了0.8。

此外，其他波段如绿光波段和蓝光波段也对玉米叶绿素含量具有一定的相关性，但相对于红边波段而言，其相关性略低。

四、讨论本研究结果表明，多光谱数据中的红边波段可以有效地反映玉米叶绿素含量的变化。

这为利用多光谱数据进行玉米生长监测和评估提供了重要的依据。

通过建立多光谱数据与玉米叶绿素含量的关系模型，可以实现对玉米生长的快速、无损监测，为精准农业管理和产量预测提供科学支持。

此外，本研究仅对某地区的玉米田进行了研究，未来可以在更大范围内进行验证和优化模型，以提高其普适性和准确性。

同时，还可以结合其他遥感技术和地面观测数据，进一步提高玉米生长监测的精度和可靠性。

第43卷第3期2020年5月河北农业大学学报JOURNAL OF HEBEI AGRICULTURAL UNIVERSITY Vol.43 No.3May 2020基于光谱分析的玉米追肥关键期叶片氮含量检测方法刘 丹，马璐萍，李建昌，孙 磊，赵建国，郝建军（河北农业大学 机电工程学院，河北 保定 071001）摘要：在玉米追氮关键期对其氮含量进行准确检测，是玉米减量施肥的重要举措。

传统的全波段光谱分析法数据量大，氮含量检测数学模型建立困难。

选取能够反映玉米叶片氮含量水平的特征波长，能够极大减小建模难度。

针对玉米生长对氮含量特征波长变化影响，提出玉米追肥关键期叶片氮含量检测方法。

将标准归一化、卷积平滑处理算法与连续投影算法相结合，提取了玉米拔节期、大喇叭口期及抽雄期3个追氮关键期的叶片氮含量光谱特征波长，为玉米追氮光谱检测模型建立提供了依据，并通过多元线性回归建立玉米叶片氮含量光谱模型，极大降低了算法复杂度。

通过对比分析表明，采用本文提取的方法得到的特征波长，具有准确性强，均方根误差小，运算复杂度低的优势。

关 键 词：氮含量;特征波长;光谱;玉米叶片中图分类号：S 513 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：文献标志码：ADetection method of nitrogen content in maize leaf in critical period fortopdressing based on spectral analysisLIU Dan，MA Luping，LI Jianchang，SUN Lei，ZHAO Jianguo，HAO Jianjun(College of Mechanical and Electrical Engineering, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China)Abstract: Nitrogen is a vital element in corn’s growth. It is important to detect the nitrogen content accurately for reducing fertilization of corn in the critical period of maize nitrogen recovery. The spectral analysis can accurately detect nitrogen content in maize leaves, but the large amount of data in full band spectral analysis makes it difficult to establish a mathematical model for nitrogen content detection. The difficulty of modeling can be greatly reduced by selecting characteristic wavelengths which can reflect the nitrogen content level of maize leaves. However, traditional methods often extract the characteristic wavelength of a certain period as the basis for dimension reduction, which does not fully consider the influence of the change on characteristic wavelength of nitrogen content of corn growth. In this study, we extract the spectral characteristic wavelengths of nitrogen content in leaves of maize at three critical stages of nitrogen topdressing, namely jointing stage, bell mouth stage and heading stage, with the methods of standard normalization, convolution smoothing algorithm and continuous projection algorithm, which provide a basis for the establishment of the spectral detection model of nitrogen topdressing in maize. The spectral model proposed in this paper can greatly reduce the complexity of the algorithm. Through the comparison analysis of multivariate linear modeling, the feature wavelength extracted by this method has high accuracy, small root mean square error and low computational complexity.Keywords:nitrogen content; characteristic wavelength; spectrum; maize leaves收稿日期：2019-12-23基金项目： 国家重点研发计划（2018YFD0200607）；河北省高等学校科学技术研究项目（QN202044）.第一作者： 刘 丹（1992-），女，河北保定人，硕士研究生，主要从事光谱分析研究.E -mail:*****************通信作者： 郝建军（1972-），男，河北康保人，博士，教授，主要从事农业机械装备设计制造研究.E -mail:****************本刊网址：http: // hauxb. hebau. edu. cn: 8080 /CN/ volumn / home. shtml文章编号：1000-1573(2020)03-0102-06DOI ：10.13320/ki.jauh.2020.0059103第3期玉米整个生长周期中需求量最大的营养元素氮元素，主要来源于肥料的撒施，对玉米的生长发育起到至关重要的作用，是表征玉米长势和进行光合作用的关键［1-2］。

基于双分支卷积网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱和多光谱协同反演王亚洲;肖志云【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2024(55)1【摘要】针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。

使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。

结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差(RMSE)为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。

【总页数】8页(P196-202)【作者】王亚洲;肖志云【作者单位】内蒙古工业大学电力学院【正文语种】中文【中图分类】S513;S127【相关文献】1.玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演模型探究2.基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析\r玉米叶片叶绿素含量3.基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同土地利用分类4.干旱胁迫下玉米叶片叶绿素含量与含水量高光谱成像反演方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

玉米精量播种机排种性能检测系统研究——基于光电法郑雯璐;衣淑娟;李抒昊;刘坤;戈天剑【摘要】为了确保玉米精播机的播种质量,在结合了过去排种监测方法优缺点的基础上,设计了一种以3对红外发光二极管和光敏三极管交叉摆放为监测传感器的排种性能监测系统.该系统能够实现种粒信号拾取、种箱状态监测、漏播和重播警报等功能.工作时,光电传感器检测到的光电信号通过调理电路把数据传给单片机,如果检测到的数据满足种箱排空、种管阻塞或多粒重播,单片机就会给报警电路传输指令使其发生警报.试验结果表明:系统性能可靠且监测无盲区,检测误差率可控制在97.5％以内,能对玉米精密排种器排种性能进行精确监测,有助于提升播种机作业性能.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】5页(P200-203,208)【关键词】玉米精播机;排种监测系统;光电传感器;精确检测【作者】郑雯璐;衣淑娟;李抒昊;刘坤;戈天剑【作者单位】黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆 163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆 163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆 163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆 163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆 163319【正文语种】中文【中图分类】S223.2+50 引言在农业高度机械化的今天，精密播种机作为主要的农器具被广泛应用；但因为其构造的封闭性使得人们无法在机器运行过程中直观并及时监测播种状态，一旦发生漏播、重播等排种故障将会对作物产量造成极大损失[1]。

因此，为播种机配备排种质量监测系统已成为精量播种技术研究的重中之重[2]。

排种器是精密播种机的核心部件，高精度的播种过程是确保玉米高产量的重要保障。

目前，播种机排种性能检测常用方法有电容信号、压电信号、激光信号及光电信号几大类。

就实际应用来看，因光电传感器具有成本低、响应速度快等诸多优点，以往研究人员多利用光电法对排种器排种性能进行检测[3]。

免耕播种机精量穴施肥系统设计与试验吴南;林静;李宝筏【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2018(49)7【摘要】为实现玉米精量穴施肥农业技术要求,提高穴施肥质量,设计了一种穴施肥控制系统.应用颗粒系统仿真软件EDEM对穴施肥控制装置成穴性能进行了仿真研究,表明穴施肥装置在播种速度3～7 km/h时,鸭嘴阀成穴性能较好,成穴性能随着播种机速度增加逐渐减弱.通过穴施肥控制算法,调节种子脱离排种口与肥料脱离排肥口的时间间隔t3,控制穴施肥料与穴播种子水平距离a,实现穴施肥位置控制;调节排肥轴转速和鸭嘴阀开合频率,实现穴施肥量控制.采用正交旋转组合试验,以播种机行进速度、鸭嘴阀旋转角、穴施肥装置安装高度为试验因素,穴距精度和穴施肥量精度为试验指标,应用响应面分析法,进行三因素五水平正交试验,结果表明,在播种机行进速度为7 km/h,最佳参数组合为:旋转角33.37°,安装高度17.30 cm.田间试验结果表明,在播种机行进速度3 ～7 km/h,旋转角33.37°,安装高度17.30 cm时,穴距精度可达84.76％,穴施肥量精度可达87.20％,满足玉米精量穴施肥控制技术农业要求.【总页数】9页(P64-72)【作者】吴南;林静;李宝筏【作者单位】沈阳农业大学工程学院,沈阳110866;辽宁机电职业技术学院材料工程系,丹东118009;沈阳农业大学工程学院,沈阳110866;沈阳农业大学工程学院,沈阳110866【正文语种】中文【中图分类】S223.2【相关文献】1.深松全层施肥后置种带旋耕玉米免耕精量播种机的试验研究 [J], 赵金;张晋国;杨娜2.舵轮式玉米免耕精量施肥播种机设计与试验 [J], 李复辉;杜瑞成;刁培松;张银平;崔强;李腾3.中国自己的大型精量免耕播种机——2BMG-18型免耕精少量播种机 [J],4.中国自己的大型精量免耕播种机 2BMG-18型免耕精少量播种机 [J],5.玉米免耕变量施肥播种机作业质量监控系统设计与试验 [J], 陈幸;姬江涛;贺智涛;金鑫;赵博因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

叶绿素仪在玉米氮营养诊断及推荐施肥中的研究与应用
李占成;李玮;梁秀枝;杨富
【期刊名称】《作物杂志》
【年(卷),期】2011()4
【摘要】叶绿素仪由于具有方便、灵巧、快速测定、准确,以及非破坏性的特点,近年来在氮素营养诊断及推荐施肥中越来越得到重视。

通过田间试验研究表明,叶绿
素仪测定值与玉米叶片全氮含量、玉米子粒产量以及施氮量之间均有显著相关性。

对叶绿素仪测定值的预测精度进行初步研究,经过矫正后,叶绿素仪测定值推荐施肥预测玉米产量的精度为68%,预测玉米的最佳施氮量为175kg/hm2。

【总页数】5页(P58-62)
【关键词】玉米;叶绿素测定值;营养诊断;推荐施肥
【作者】李占成;李玮;梁秀枝;杨富
【作者单位】山西省农业科学院高寒区作物研究所;山西农业大学经济贸易学院【正文语种】中文
【中图分类】S511.062
【相关文献】
1.叶绿素仪在东北春播玉米营养诊断施肥中的应用 [J], 焦颖
2.叶绿素仪（CL01）在甘蔗氮营养诊断中的初步应用研究 [J], 陈红香;敖俊华;江永;李奇伟
3.叶绿素计(SPAD-502)在水稻氮素营养诊断和推荐施肥中的应用、研究及展望 [J],
戈长水;应武;杨虎;杨京平
4.叶绿素仪在夏玉米氮营养诊断中的应用 [J], 李志宏;张云贵;刘宏斌;张福锁
5.玉米叶绿素CCI值及氮营养指数在氮诊断中的研究与应用 [J], 张华;杨树青;符鲜;柴慧祥;马璐瑶
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《基于多光谱数据的玉米叶绿素含量相关性研究》篇一一、引言玉米作为我国主要的粮食作物之一，其产量的提高对农业发展和粮食安全具有重要意义。

叶绿素作为植物光合作用的主要色素，其含量直接影响着作物的生长状况和产量。

近年来，随着遥感技术的快速发展，多光谱数据在作物生长监测和评估中得到了广泛应用。

本研究以玉米为研究对象，基于多光谱数据探讨其叶绿素含量的相关性，旨在为玉米的高效种植和产量提升提供科学依据。

二、研究方法1. 数据来源本研究采用的多光谱数据主要来源于卫星遥感和地面观测。

卫星遥感数据包括不同时间节点的多光谱影像，地面观测数据则包括玉米植株的叶绿素含量、光谱反射率等指标。

2. 数据分析方法首先，对卫星遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤。

然后，通过分析多光谱数据的光谱特征，提取与玉米叶绿素含量相关的特征参数。

接着，利用地面观测数据对提取的特征参数进行验证和修正。

最后，通过统计分析方法，建立多光谱数据与玉米叶绿素含量之间的相关性模型。

三、结果与讨论1. 多光谱数据与玉米叶绿素含量的相关性分析通过对多光谱数据的分析，我们发现玉米叶绿素含量与多光谱数据中的红边波段和近红外波段具有较高的相关性。

红边波段反映了叶绿素吸收光能的能力，而近红外波段则与叶绿素的密度和分布有关。

因此，通过分析这两个波段的数据，可以有效地反映玉米叶绿素的含量变化。

2. 相关性模型的建立与验证基于上述分析，我们建立了多光谱数据与玉米叶绿素含量之间的相关性模型。

通过对比地面观测数据和模型预测结果，我们发现模型具有较高的预测精度和可靠性。

这表明，利用多光谱数据可以有效地监测和评估玉米的叶绿素含量，为作物的生长管理和产量预测提供有力支持。

在讨论部分，我们进一步分析了影响玉米叶绿素含量的其他因素，如光照、温度、水分等。

这些因素与多光谱数据之间也存在一定的相关性，可以在后续研究中加以考虑和验证。

此外，我们还探讨了如何优化多光谱数据的处理方法和分析模型，以提高玉米叶绿素含量预测的准确性和可靠性。