基于RGB模型的苹果叶片叶绿素含量估测

编号 zgly0001565525

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RGB模型的苹果叶片叶绿素含量估测

作者 程立真  朱西存  高璐璐  李程  王凌  赵庚星  姜远茂 

作者单位 山东农业大学资源与环境学院  土肥资源高效利用国家工程实验室  山东农业大学园艺科学与工程学院 

母体文献 园艺学报 

年卷期 2017年02期

年份 2017 

分类号 S661.1 

关键词 苹果  叶片  颜色参数  叶绿素含量  SPAD值  支持向量机SVM  数码相机 

文摘内容 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(R~2)均在0.6左右;SVM回归模型的决定系数(R~2)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,R~2=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。