公开(公告)号：CN110874617B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN201911169596.7

申请日：2019-11-26

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 黄芬 ,  何成 ,  刘通宇 ,  张小虎 ,  姚霞 ,  朱艳

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法，包括：采集小麦冠层图像，测定小麦氮素营养参数；利用冠层图像H分量的K均值聚类方法分割小麦冠层图像，提取分割处理后冠层图像的非0像素值的R、G、B、H、S、V、L*、a*、b*分量，分别计算其平均像素值作为基础颜色分量，构建融合三个常用颜色空间的多颜色空间；以图像在多颜色空间下的基础颜色分量作为模型自变量，以叶片氮含量作为模型因变量，选用径向基核函数，建立ε‑SVR模型。本发明建立的多颜色空间下的支持向量回归模型有着更好的泛化性能，具有较高的预测精度，可对小麦叶片氮含量进行快速无损检测。

公开(公告)号：CN110874617A

公开(公告)日：2020-03-10

申请号：CN201911169596.7

申请日：2019-11-26

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 黄芬 ,  何成 ,  刘通宇 ,  张小虎 ,  姚霞 ,  朱艳

IPC: G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法，包括：采集小麦冠层图像，测定小麦氮素营养参数；利用冠层图像H分量的K均值聚类方法分割小麦冠层图像，提取分割处理后冠层图像的非0像素值的R、G、B、H、S、V、L*、a*、b*分量，分别计算其平均像素值作为基础颜色分量，构建融合三个常用颜色空间的多颜色空间；以图像在多颜色空间下的基础颜色分量作为模型自变量，以叶片氮含量作为模型因变量，选用径向基核函数，建立ε-SVR模型。本发明建立的多颜色空间下的支持向量回归模型有着更好的泛化性能，具有较高的预测精度，可对小麦叶片氮含量进行快速无损检测。