基于颜色特征进行棉花叶片氮素含量的估测

水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的高光谱估测研究马亚琴;包安明;王登伟;孙莉;黄春燕;冯宪伟;肖春华;杨新军【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2003(26)4【摘要】在不同灌水量条件下 ,对棉花单叶叶绿素含量和单叶全氮含量做相关分析 ,并采用地物光谱仪 ,获取北疆棉花冠层关键生育时期的高光谱数据 ,应用一阶微分光谱 ,衍生出基于光谱位置变量的分析方法 ,以红边积分面积(SDr)为自变量 ,冠层全氮 (TN)含量为因变量 ,做相关分析。

结果表明 :叶绿素含量与TN含量呈显著的正相关 (R=0 .872 3 ,n =39) ,叶绿素含量能有效的估计棉花单叶TN含量 ;红边积分面积变量与冠层TN含量呈显著的相关性 ,相关系数是 0 .7394 (n =4 0 ) ,利用构建的相关模型可以较为精确地估测新陆早 6号、8号冠层叶片的全氮含量 ,RMSE分别为 0 .385 9和 0 .4 2 72。

研究认为红边积分面积变量具有预测棉花冠层全氮含量的应用潜力。

【总页数】5页(P408-412)【关键词】棉花;叶绿素;全氮;高光谱;估测;水分胁迫【作者】马亚琴;包安明;王登伟;孙莉;黄春燕;冯宪伟;肖春华;杨新军【作者单位】石河子大学新疆作物高产研究中心;中国科学院新疆生态和地理研究所【正文语种】中文【中图分类】S562【相关文献】1.病害胁迫下冬小麦冠层叶片色素含量高光谱遥感估测研究 [J], 蒋金豹;陈云浩;黄文江2.条锈病胁迫下冬小麦冠层叶片氮素含量的高光谱估测模型 [J], 蒋金豹;陈云浩;黄文江;李京3.用高光谱数据诊断水分胁迫下棉花冠层叶片氮素状况的研究 [J], 孙莉;陈曦;包安明;冯先伟;张清;马亚琴;王登伟4.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5.在水分胁迫下棉花冠层叶片全氮含量的高光谱遥感估算模型研究 [J], 孙莉;陈曦;包安明;冯先伟;张清;马亚琴;王登伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于高光谱的棉花叶片氮素检测随着农业现代化的推进，农作物养分管理显得愈加重要。

氮素是植物生长的重要养分之一，对促进植物生长、提高产量和改善品质起着至关重要的作用。

准确、快速地检测植物叶片中的氮素含量对农业生产至关重要。

高光谱技术是近年来在农业领域应用广泛的一种无损检测技术。

它能够通过测量物体在不同波长下的反射率来获取物体的光谱特征，进而进行物质成分分析。

对于棉花叶片的氮素检测，高光谱技术具备以下优势：高光谱技术提供了丰富的光谱信息，可以获取多个波段下的光谱反射率，从而对不同波段下植物的吸收光谱进行研究；高光谱技术的数据处理方法先进，能够通过建立与植物养分含量相关的多元线性模型，实现对植物养分含量的准确预测；高光谱技术非接触式测量，不会对样品造成破坏，具备高时空分辨率，适用于大规模的棉花叶片氮素检测。

高光谱技术在棉花叶片氮素检测中的应用主要分为两个方面：光谱反射率与氮素含量的相关分析和氮素含量的预测模型建立。

通过分析光谱反射率与棉花叶片氮素含量之间的相关关系，可以找到与氮素含量相关的光谱波段。

研究表明，棉花叶片在近红外波段和绿光波段的光谱反射率与氮素含量呈现出一定的相关性。

利用这种相关性，可以通过高光谱图像获取棉花叶片的光谱信息，并通过相应的算法分析光谱反射率与氮素含量之间的关系，实现对棉花叶片氮素含量的精确检测。

通过建立预测模型，可以通过棉花叶片的高光谱图像预测氮素含量。

预测模型的建立主要依靠光谱反射率与棉花叶片氮素含量之间的相关关系。

研究表明，基于高光谱数据的回归分析能够有效地预测棉花叶片的氮素含量。

目前常用的预测模型有多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量机等。

这些模型可以通过对光谱数据与参考数据进行训练，建立稳定可靠的氮素预测模型，并对未知样本进行预测，进而实现棉花叶片氮素含量的无损检测。

基于高光谱的棉花叶片氮素检测是一种准确、快速、无损的检测方法，能够实现对大规模棉花叶片氮素含量的精确检测和预测。

基于高光谱的棉花叶片氮素检测
高光谱技术是一种能够获取物体在很多特定波束上的反射光谱信息的遥感技术。

它广泛应用于农业领域，可以提供有关作物生长和营养状况的信息。

本文将介绍基于高光谱的棉花叶片氮素检测方法及其应用。

该方法的基本原理是利用植物叶片在不同波长的光照下对光的反射和吸收的差异。

生物组织中的物质对光的吸收和散射具有特殊的光谱特征。

通过测量棉花叶片在不同波长的光照下的反射光谱，可以得到叶片中氮素含量与光谱的关系。

利用这种关系，可以通过分析叶片的光谱，推测叶片中的氮素含量。

具体的测量方法包括选择合适的光谱范围和波束，使用光谱仪或高光谱成像仪等设备对棉花叶片进行光谱测量。

测量得到的光谱数据经过预处理和分析，可以提取出与氮素含量相关的特征。

然后，通过建立氮素含量与光谱特征之间的数学模型，可以预测棉花叶片中的氮素含量。

该方法的优点是非损伤性、快速高效、准确可靠。

相比于传统的化学方法，高光谱技术可以同时对多个叶片进行氮素检测，大大提高了检测的效率。

高光谱技术可以获取叶片中的详细光谱信息，可以更好地了解叶片的生理状态，并进一步探究氮素对叶片生长和营养状况的影响，为农业管理提供科学依据。

总结而言，基于高光谱的棉花叶片氮素检测方法能够快速、准确地获取大量叶片样本的氮素含量信息，提高检测效率和精度。

该方法为棉花生长和管理提供了一种新的手段，有望在棉花产量和质量的评估与调控中发挥重要作用。

用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度王克如;李少昆;王崇桃;杨蕾;谢瑞芝;高世菊;柏军华【期刊名称】《作物学报》【年(卷),期】2006(032)001【摘要】运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征,建立棉花叶片叶绿素测定模型.研究表明:(1)RGB颜色系统的B/R、色度坐标b、b/r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关,可用于测定叶片叶绿素浓度;(2)棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致,且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高;(3)基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型,预测误差在7.8%～13.65%之间.为棉花生长的快速监测提供了依据.【总页数】7页(P34-40)【作者】王克如;李少昆;王崇桃;杨蕾;谢瑞芝;高世菊;柏军华【作者单位】中国农业科学院作物科学研究所,北京,100081;新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室/石河子大学新疆作物高产研究中心,新疆石河子,832000;中国农业科学院作物科学研究所,北京,100081;新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室/石河子大学新疆作物高产研究中心,新疆石河子,832000;新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室/石河子大学新疆作物高产研究中心,新疆石河子,832000;北京邮电大学,北京,100876;中国农业科学院作物科学研究所,北京,100081;中国农业科学院作物科学研究所,北京,100081;新疆兵团绿洲生态农业重点开放实验室/石河子大学新疆作物高产研究中心,新疆石河子,832000【正文语种】中文【中图分类】S562【相关文献】1.高CO2浓度对春兰叶片叶绿素·叶绿素蛋白质复合物含量的影响 [J], 陈超2.机器视觉技术在大豆叶片叶绿素含量测算上的应用 [J], 费丽君;谭峰3.应用叶片荧光传感器Dualex 4估测寒地水稻叶片叶绿素浓度的研究初报 [J], 余伟烽;胡珊珊;申建宁;苗宇新4.大豆对低浓度臭氧的反应:叶片和整株植物的净光合作用减弱和叶片叶绿素含量减少 [J], P.B.Reich;蒋德富5.基于快速叶绿素荧光参数的不同基因型棉花叶片衰老研究 [J], 薛惠云;王素芳;张新;张志勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于高光谱的棉花叶片氮素检测近年来，随着生物技术和农业面临的挑战日益增加，高光谱技术在植物氮素检测中得到了广泛应用。

棉花是我国的重要经济作物之一，其生长和产量与氮素素含量密切相关。

因此，开发一种高效的棉花叶片氮素检测方法至关重要。

高光谱技术是一种实时、非破坏性的检测方法，能够在非接触和高效的情况下，对物质进行分析。

通过测量材料在不同波段的反射光谱，可以获得从400-2500 nm波段内的所有精细结构。

在植物氮素检测中，高光谱技术通过分析植物叶片反射光谱中氮素的吸收带，可以高精度地获得叶片氮素含量。

在棉花叶片氮素检测中，高光谱技术主要应用于同化物质和蛋白质的声称和吸收带研究。

该技术可获取从400-2500 nm波段内的反射光谱，通过对峰位和峰谷进行分析，可以得出棉花叶片氮素含量。

据研究表明，在反射光谱的800-1000 nm和1400-1700 nm波段内，叶片氮素含量与反射光谱呈现明显的相关性，因此这些波段是棉花叶片氮素含量测量的最佳波段。

在这些波段内，通过应用主成分分析法，可以进一步提高棉花叶片氮素含量的精确度。

本研究采用了高光谱技术，对棉花叶片样本进行了氮素含量检测。

首先，我们在实验室内收集了多个棉花叶片样本，并在不同氮素含量下进行处理。

然后，我们在光谱仪上对每个样本的反射光谱进行了记录，并对数据进行了处理和分析。

最终，我们得出了棉花叶片样本的氮素含量，并验证了高光谱技术在棉花叶片氮素检测中的高精度和效率。

总之，高光谱技术是一种极具潜力的棉花叶片氮素检测方法。

通过应用该技术，可以高精度地检测棉花叶片的氮素含量，并为农业生产提供更好的服务。

第42卷 第3期2023年5月Vol.42 No.3May 2023，195~202华中农业大学学报Journal of Huazhong Agricultural University利用叶片高光谱反射率预测棉花叶绿素含量李旭1，陈柏林2，周保平1，石子琰1，洪国军11.塔里木大学信息工程学院，阿拉尔 843300；2.塔里木大学化学化工学院，阿拉尔 843300摘要 为提高棉花叶绿素含量预测的准确性，利用连续小波分析和传统光谱变换对棉花叶片原始光谱进行分解和变换，以特征小波系数和光谱特征波段为自变量，并利用单变量、逐步回归和偏最小二乘法建立反演棉花叶片叶绿素含量的数学模型。

结果显示，不同的光谱处理方法使得棉花叶片叶绿素和光谱反射率的相关性都有不同程度的提升，对于传统光谱变换，倒数对数一阶微分lg （1/R ′）对棉花叶片叶绿素相关性提高了0.41。

结果表明，连续小波分析在信息降噪和挖掘特征信息方面优于传统光谱模型，建立的模型RPD>2，具有很好的稳定性，对样本数据都具很好的预测能力。

关键词 高光谱； 无损检测； 连续小波分析； 传统光谱变换； 叶绿素； 棉花中图分类号 S562 ； S127 文献标识码 A 文章编号 1000-2421（2023）03-0195-082020年新疆棉花产量为520万t ，占国内棉花总产量的87%左右，对新疆的经济和社会发展起着举足轻重的地位。

叶绿素是影响作物光合作用的重要因素，与作物的生长和产量息息相关。

研究表明，叶绿素与叶片氮浓度也具有相关性［1］。

氮肥的过量使用会对土壤和地下水资源造成一定破坏和污染［2-3］。

传统的叶绿素检测一般采用化学分析方法，虽然其具有较高的精度，但是化学分析过程复杂、耗时并且需要破坏作物，不能满足现代农业快速无损检测的要求。

光谱分析技术具有快速、无损等特点，随着光谱分析技术的不断发展，已被广泛应用于农作物生化参量的监测分析，进而为农业生产提供科学化管理。

第29卷第24期农业工程学报 V ol.29 No.242013年12月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Dec. 2013 173 采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量王 娟1，危常州1※，王肖娟2，朱齐超1，朱金龙1，王金鑫1（1. 石河子大学农学院农业资源与环境系，石河子 832000；2 新疆天业( 集团) 有限公司，石河子 832000）摘要：为了提高计算机视觉技术对棉花叶绿素含量的预测精度，该文应用计算机视觉识别方法，采用灰板校正图像亮度差异，对不同水分背景下棉花叶片叶绿素含量进行预测。

结果表明，光谱特征参数DGCI (dark green color index)、R-B与叶绿素含量之间存在极显著线性关系，未使用灰板校正图像的DGCI、R-B与叶绿素含量的相关系数分别为0.8857和-0.8726，使用灰板校正归一化处理后的相关系数分别为0.9073和-0.9016，灰板校正后提高了参数与叶绿素含量的相关性。

比较参数DGCI、R-B在校正前后对叶绿素含量的预测精度，结果显示校正后的DGCI、R-B建立的模型预测精度高于校正前，校正后参数DGCI的预测精度大于R-B。

采用校正后参数DGCI建立的Chl.a+b预测方程，其预测值与叶绿素实测值间均方根误差和相对误差分别为0.1200和5.28%，决定系数为0.8812，预测精度较高。

应用计算机视觉技术预测不同水分处理下棉花叶绿素含量具有可行性，使用灰板校正后参数DGCI 可以作为快速无损预测棉花叶绿素含量的最佳参数。

关键词：棉花，叶绿素，计算机视觉，预测，颜色特征参数，灰板校正doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.24.023中图分类号：S562，TP317.4 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2013)-24-0173-08王 娟，危常州，王肖娟，等. 采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量[J]. 农业工程学报，2013，29(24)：173－180.Wang Juan, Wei Changzhou, Wang Xiaojuan, et al. Estimation of chlorophyll contents in cotton leaves using computer vision based on gray board[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(24): 173－180. (in Chinese with English abstract)0 引 言植物叶片颜色可以指示植物养分、水分状况、植物病害以及叶片的衰老程度，与叶绿素的含量及组分的比例密切相关。