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关键词：
遥感卫星,HJ- 1B,积雪,深度反演
发表时间：
2012-02-03 09:21:14
摘 要 磷的缺乏对水稻产量有很大影响, 磷的无损快速营养诊断对缺磷水稻生产有十分重要的意义。该文以水稻不同磷营养水平的顶部三张完全展开叶图像为研究对象, 综合提取图像光谱信息表现出的颜色、纹理和形状三类共26 个叶片特征指数并进行单因子特征分析, 结合CfsSubsetEval+ Scat tersearch 方法对26个特征属性进行优化组合、评价和选择, 根据不同叶位的特征指数选择结果, 利用粗糙集理论将不同磷营养水平叶片图像样本分为三类: 极缺、微缺、正常。由识别精度可知, 严重缺磷样本识别率最高, 第三叶为水稻磷营养诊断的最佳叶位。
磷是水稻生长所需的大量元素之一, 是生长代谢过程中不可缺少的元素, 对作物的正常生长和稳定产量有重要作用。磷肥的施用在生产上虽受重视, 但因磷在土壤中存在和贮存的形式及特定的化学行为, 导致其利用率很低, 磷的缺乏历来是植物生长的主要限制性因子之一[ 1] 。我国缺磷土壤面积很大, 特别是我国南方水稻土缺磷情况更为严重, 对水稻产量产生很大的影响[2] 。因此磷素诊断是保证水稻营养水平的关键环节之一。目前磷素诊断基本以实验室内农化分析为主, 成本高且费时费力, 需要发展高效快速且低成本的磷素诊断方法。研究表明水稻缺磷后生长明显缓慢, 叶片细瘦, 叶色呈暗绿或灰绿色且缺乏光泽[ 3] , 影响叶片在可见光等波段的反射光谱特征。因此可根据叶片在形状、颜色和纹理等方面的差异, 采用光谱分析技术对缺磷的程度进行评价。
数码相机拍摄的彩色图像目前被用于作物氮素营养诊断研究[ 4-6] , 在磷素诊断方面少有涉及。这种数据采集方法设备简单便携、图像获取方便, 将会更多地用于作物快速营养诊断。虽然该方法获取方式方便, 但图像冗余信息多, 噪声大, 影响数据分析; 此外数码相机拍摄的图像不便于校正,不利于准确表达尺寸、形状等的特征。图像扫描作为一种封闭环境下的成像方式, 可提供相同的扫描环境以保证真实的色彩和尺寸还原, 最大程度降低背景带来的影响, 可作为新型的图像获取方式进行营养诊断。目前利用扫描图像进行营养诊断的研究尚不多见[ 7] , 而涉及到磷素诊断的研究还没有报道。此外拥有更强的移动性和功能性的便携性扫描仪已开始普及, 这也将拓展扫描图像在营养元素诊断方面的应用空间。
本文使用彩色高分辨率水稻叶片扫描图像, 根据空间和光学特征提取水稻叶片的颜色、纹理、形状和其他光谱特征属性, 采用CfsSubsetEv al+ Scatt ersearch 法对众多属性进行选择和约简, 根据粗糙集理论生成分类规则, 对水稻叶片磷素的缺失程度进行评价。这将为水稻叶片缺磷程度的快速评价提供有效手段, 也将为植物营养元素的诊断提供技术基础。
数码相机拍摄的彩色图像目前被用于作物氮素营养诊断研究[ 4-6] , 在磷素诊断方面少有涉及。这种数据采集方法设备简单便携、图像获取方便, 将会更多地用于作物快速营养诊断。虽然该方法获取方式方便, 但图像冗余信息多, 噪声大, 影响数据分析; 此外数码相机拍摄的图像不便于校正,不利于准确表达尺寸、形状等的特征。图像扫描作为一种封闭环境下的成像方式, 可提供相同的扫描环境以保证真实的色彩和尺寸还原, 最大程度降低背景带来的影响, 可作为新型的图像获取方式进行营养诊断。目前利用扫描图像进行营养诊断的研究尚不多见[ 7] , 而涉及到磷素诊断的研究还没有报道。此外拥有更强的移动性和功能性的便携性扫描仪已开始普及, 这也将拓展扫描图像在营养元素诊断方面的应用空间。
本文使用彩色高分辨率水稻叶片扫描图像, 根据空间和光学特征提取水稻叶片的颜色、纹理、形状和其他光谱特征属性, 采用CfsSubsetEv al+ Scatt ersearch 法对众多属性进行选择和约简, 根据粗糙集理论生成分类规则, 对水稻叶片磷素的缺失程度进行评价。这将为水稻叶片缺磷程度的快速评价提供有效手段, 也将为植物营养元素的诊断提供技术基础。
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