基于可见光光谱的檀香图像分割与植株全铁含量预测

编号 zgly0001648516

文献类型 期刊论文

文献题名 基于可见光光谱的檀香图像分割与植株全铁含量预测

作者 陈珠琳  王雪峰 

作者单位 中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2018年05期

年份 2018 

分类号 S792.99  TP391.41 

关键词 全铁  营养诊断  图像分割  可见光光谱  优化算法 

文摘内容 为探究珍贵树种微量元素的精准施肥,提出了一种基于可见光的檀香全铁含量预测方法。通过将亮度色彩颜色（Lab）系统中的亮度分量（L）和颜色分量（b）与大津法、中值滤波、形态学运算相结合的方法,实现林内檀香分割,本方法结果优于支持向量机法分割效果,像素误差在5%之内,颜色误差在3%之内;对分割后的檀香光谱值与全铁含量进行分析得到,叶片全铁含量的最佳值在250300 mg·kg-1之间,低于和高于该区间均会造成叶片失绿;当新叶与老叶光谱值之比作为输入因子时得到的结果最佳,而使用整体光谱值得到的结果最差;寻优算法对结果的增强能力要优于迭代增强,其中,遗传算法结果最佳,说明合适的初始值与阈值对网络预测能力的提高更明显。本研究结果对珍贵树种微量元素的营养诊断具有指导意义,为精准林业提供了一种思路。