园艺学报 ›› 2017, Vol. 44 ›› Issue (2): 381-390.doi: 10.16420/j.issn.0513-353x.2016-0529
程立真1,朱西存1,2,*,高璐璐1,李 程1,王 凌1,赵庚星1,姜远茂3
CHENG Lizhen1,ZHU Xicun1,2,*,GAO Lulu1,LI Cheng1,WANG Ling1,ZHAO Gengxing1,and JIANG Yuanmao3
摘要:
为了快速、无损地获得苹果叶片叶绿素含量与其表面颜色特征之间的关系,为诊断苹果树生理状况提供科学依据。以新梢旺长期的红富士苹果树为研究对象,应用数码相机采集叶片图像,利用图像处理技术,采集叶片图像的红(R)、绿(G)和蓝(B)值,通过运算组合构造颜色特征参数,建立基于苹果叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证。结果表明,叶绿素含量敏感的颜色参数分别为B、B/R、B/G、G/(R + G + B)、B/(R + G + B)、(R–B)/(R + B)、(G–B)/(G + B)、(R–B)/(R + G + B)和(G–B)/(R + G + B)值;基于以上9个敏感颜色参数分别建立单变量回归模型和支持向量机回归模型(SVM),估测叶片Chl.a、Chl.b、Chl.(a + b)和SPAD值,其中单变量回归模型决定系数(R2)均在0.6左右;SVM回归模型的决定系数(R2)分别为0.8754、0.8374、0.8671和0.8129,均方根误差(RMSE)分别为0.0194、0.0350、0.0497和0.9281,相对误差(RE)分别为0.8059%、1.7540%、1.1224%和1.1894%,尤以对Chl.a的估测效果最佳,SVM的估测精度高于单变量回归模型。模型验证取自1/4同样本数据,验证结果表明基于SVM的Chl.a稳定性更佳,R2 = 0.8275,RMSE = 0.0293,RE = 1.8529%。应用数码相机并基于RGB颜色模型可快速估测苹果叶片叶绿素含量,可对果园水肥的精确管理提供技术支持。
中图分类号: