扫描像素法测定植物叶面积的研究

对叶片图像扫描、像素统计过程中的影响因素进行了系统研究,建立了利用平台扫描仪和Photo-shop软件测定植物叶面积的方法,并对利用数字图像处理技术进行植物叶面积测定提出了进一步研究的方向。     

图像处理技术在室内观叶植物叶面积测量中的应用

采用数字图像处理技术、叶面积仪法、复印称重法测定室内观叶植物的叶面积,并对3种方法的测定结果进行比较分析。结果表明,图像处理法与其他叶面积测定方法的测定结果具有极显著线性相关关系,说明图像处理技术适用于叶面积测量工作。     

利用计算机快速测定南瓜叶面积的方法

研究了计算机图像分析方法测定南瓜叶面积.该方法先通过数码相机采集图像数据,用PhotoShop处理后,再用自制图形分析软件(植物叶面积分析工具V1.0)对处理的图片进行分析,可直接计算出叶面积大小.试验表明,此种方法的速度快,精度高,成本低,不损伤植物叶片,具有很强的可操作性.也可用作其它植物叶面积的测量.     

图像处理法测定油菜叶面积的研究

利用数码相机获取油菜叶片的图像,采用基于Photoshop图像处理法对油菜叶面积分析测定,并与叶面积仪测定法、方格法的测量结果进行回归分析。结果表明,该方法与其他2种方法的测定结果存在极显著线性相关,相关系数R~2分别为0.981和0.989;在用图像处理法对叶面积测量时,不同的拍摄角度和分辨率对叶面积的测定无显著影响。该方法具有简单、快捷、准确、易普及等优点,为植物叶面积的快速测定提供了比较好的方法。     

几种攀缘植物耐旱性研究

用渗透势法测定了几种植物水合补偿点，对十八种植物的叶相对含水量，水分饱和亏缺，肉质化程度，比叶面积进行了测定，并用系统聚类的方法对其耐旱能力进行了综合评价。     

CAD图形处理技术在植物叶面积测量中的应用

采用数码像机在田间获取植物叶片加参照直尺的数字图像,然后利用AutoCAD 2000的area命令,可以快速测量所定义区域的面积和周长。同时将该方法与目前生产上常用的CID仪器法、交叉网格法、复印称重法进行比较分析。结果表明:CAD图形处理方法和上述传统的叶面积测定方法的测定结果呈极显著的线性相关关系,适用于叶面积的测量工作,该方法的最大优点就是可以在不摘除植物叶片的前提下,快速、准确的进行叶面积测量工作。为植物叶面积测量提供了新的思路。     

叶面积指数的测量方法

叶子是提供植物与其环境之间的界面，用于气体交换、光照和温度调节，在植物的生长发育中起着重要作用。叶面积指数的测量可以反映植物面对外界环境变化的可塑性反应，碳吸收、蒸腾、叶片呼吸和冠层截留的过程与叶面积指数密切相关，并且总叶面积及其垂直、时间和空间分布对光照可用性、树木招募和生长有很大影响。叶面积指数的准确估计对于森林生态系统的生态特征、林分结构和动态建模至关重要。因此，叶面积指数的测量对植物检测指标具有重要意义。由于叶片特征的多样性、不同的测量环境产生了多种测量方法。本文重点阐述了植物叶面积指数的直接测量方法和间接测量方法以及研究进展。     

梨叶面积测算方法研究初报

<正> 叶片是植物进行光合作用、蒸腾作用等生理过程的主要器官。叶面积大小决定了植物光合面积大小,最终影响植物生长量、产量和抗性等。许多栽培技术措施就是通过增加群体叶面积,从而达到加强生长、提高产量和抗性的目的。因此叶面积测定是农业科研中一项重要     

基于数字图像视觉分析的叶面积活体测定系统研究

通过计算数字图像中每个像素点代表的真实面积和叶片图像所占的像素数量,可以计算出图像中叶片的面积.基于此原理,该文提供了利用数码相机快速获得植物叶片图像并准确测定叶面积的方法.该方法适用于对多种植物的平面状叶面积进行活体测量,同时能够对异性叶片离体测量,尤其适合大量叶面积的测量工作,且具有速度快、数据准确、精度高的特点.     

福州市常见植物比叶面积研究

[目的]研究不同植物的比叶面积与叶生物量的相关关系。[方法]以福州市24种常见绿化植物为试验对象,测定了其叶片干鲜重、叶面积及比叶面积并研究了不同物种的比叶面积对生物量增加的响应模式。[结果]回归分析表明,所有试验植物的叶面积（LA）与叶生物量（LM）均呈极显著正相关关系。6种植物在LA与LM之间的异速生长指数大于1．0,18种植物的异速生长指数小于1．0,24个植物物种异速生长指数的平均值为0．96。LA与（LM）0.94成正比。所有试验植物的叶片水分含量（MM）与LM均呈极显著正相关关系,8种植物在肘。与LM之间的异速生长指数大于1．0,2种植物的异速生长指数为1．0,14种植物的异速生长指数小于1．0。MM与（LM）0.96成正比。[结论]不同物种的叶面积和叶生物量之间的异速生长指数和常数存在显著差异。     

基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理

为了研究植物的生长规律,应用数字摄影图像处理法对山楂叶面积进行无损测量,该方法采用数码相机在田间获取山楂叶子的数字图像,对所拍图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理,然后利用Matlab软件编程,快速计算出叶子的面积。把这一面积同常用的叶纸称重法所测面积进行比较,结果基本相同,由此可见,数字摄影图像法测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义。     

一种新的茶叶病变面积比自动测量方法

植物叶病变面积的测量对植物生长发育和病虫害预测有着重要意义。本文以茶叶为例,对茶叶常见病变区域面积与整叶面积比值参数采用计算机图像处理技术进行了自动化测量,通过数码相机对发生病变的活体待测叶片拍照,输入计算机中进行叶片图像预处理、RGB彩色值统计、二值化、颜色分量过滤、像素点统计和指定区域面积比值计算,最终给出茶叶病变面积比自动化计算结果,实验结果表明,本方法在测量叶病变面积比中的有效性。     

植物叶片面积测量系统的设计及应用

介绍了用CCD（Charge Coupled Device）测量植物叶片面积的方法，设计了测量系统的多种组成方案。该系统通过标准的图像接口，实现了硬件部分与软件部分相互无关，硬件可以采用扫描仪、数码相机、视频图像采集卡加视频摄像头等应用CCD的数字化图像采集设备。软件采用交到方式实现图像分割、系统标定和最终测量，试验表明，该系统具有测量精度高、测量范围大、使用方便等特点，使用数码相机时可以实现非破坏性测量，在农业、林业等方面具有广泛的应用前景。     

Automated canopy temperature estimation via infrared thermography: A first step towards automated plant water stress monitoring

Canopy temperature estimation is an important process for plant water status monitoring. In this paper the problem for measurement data of the scene acquired via an infrared (IR) thermography system is considered. An optical image taken from the plant canopy is aligned with the underlying IR image, so that plant leaf area can be extracted via simple colour identification techniques and then the temperature distribution of the leaf area is obtained. The success of this procedure relies on the assumption that both optical-IR image alignment and leaf area extraction are perfect. In practice, such assumptions are rarely justifiable and the computed result can often be found undesirable. Particularly, the simple colour identification technique fails when temperatures of reference leaves, which are embedded in the canopy and provide known conductance to water vapour, are required to be estimated. In this paper, we address this issue and propose a novel algorithm to solve the problem. The underlying plant leaf temperature distribution is considered to be the fusion of two temperature densities separable via a combination of colour identification and Gaussian mixture distribution extraction techniques. A N-average method is tested with moderate success to estimate reference leaf temperatures from the estimated leaf temperature distribution. Our experimental results demonstrate the effectiveness and consistency of the proposed algorithm.     

基于图像的植物病变叶面特征值提取研究

[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显著地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。     

基于图像处理的植物虫损叶面面积计算算法研究

提供了采用数字图像处理方法快速计算植物虫损叶片面积的方法,对叶片图像进行图像采集、预处理以及几何校正,提取叶片轮廓并填充后,去除叶柄求得虫损叶片面积及虫损率。此方法简单易行,适合多种形状叶片,同时适用于非虫损叶片面积的测量。     

植物多叶片图像目标识别和叶面积测量方法

分析了图像处理方法测量叶面积中采用CCD照相机和扫描仪2种采集设备各自的优、缺点.针对目前各种叶面积测量方法均为逐片测量的局限性,以MATLAB数学分析软件为平台开发了对多叶片扫描图像中各叶片进行目标识别和面积计算的算法.试验结果表明,该算法在叶片间不重叠的条件下识别准确率达到100%,测量得到的叶面积与采用称重法得到的叶面积间的相对误差为2.43%,决定系数(R2)为0.999 6.试验证明,该算法可以实现对多叶片扫描图像中各叶片的准确识别和叶面积测量.