叶片是植物重要组成部分,植物含水率的变化会对叶片的颜色和几何形态产生影响。本文就草莓叶片含水率与叶片图像的二维平面特征和三维几何形态特征的关系进行了研究,建立含水率与图像特征、几何形态参数的预测模型,从而实现通过摄像头非接触地测量草莓叶片的含水率。本文的主要研究内容如下:（1）提取了不同水处理下的32种草莓叶片颜色特征以及叶片投影面积,运用线性回归方法分别分析了这32种颜色特征以及叶片投影面积与叶片含水率之间的关系,以期从中筛选出最能反应叶片含水率变化的图像颜色特征,建立最优的草莓叶片含水率预测模型。试验结果显示,在建模集上颜色特征（G-R）/（B-G）与叶片含水率之间的关系最为显著,相关系数为0.817 6。试验进一步分析了叶片含水率与各种颜色特征和叶面积S*两种因素的关系,结果显示,对于每种颜色特征与叶面积S*的组合,其与含水率的相关系数都得到了显著提高,其中变量S*和变量G-R组合的修正决定系数最高,为0.905 9。分别以（G-R）/（B-G）、S*、S*和G-R的组合建立单、双变量草莓叶片含水率预测模型。通过模型检验发现,以（G-R）/（B-G）和S*分别建立的单变量预测模型在验证集上的决定系数为0.846 0和0.945 0,而S*和G-R组合的双变量预测模型的决定系数为0.945 7,由此可知,双变量预测模型预估叶片含水率效果较单变量预测模型更佳。（2）测量不同水处理下草莓叶片的3D几何形态特征,建立了叶片几何参数与叶片含水率的预测模型。为了测量叶片几何参数,使用双目主动结构光技术获取叶片图像深度图,将其转化为3D点云并重构出3D草莓表观,然后采用3D实例分割技术分割出草莓叶片,并对叶片进行平面拟合和球面拟合。本文以平面拟合得到的叶倾角和球面拟合得到的球半径分别表示叶片整体的倾斜和卷曲程度,以反应草莓在缺水时变现的形态变化。在建模集上分析了单变量叶倾角、叶倾角余弦值和球半径与草莓叶片含水率之间的关系。在单变量回归分析中,叶倾角、叶倾角余弦值和球半径与叶片含水率之间的关系均为显著相关关系,相关系数分别为0.842 9,0.854 6和0.880 8,且相关系数标准误差都小于10%,故以这三个几何特征参数建立单变量草莓叶片含水率预测模型。在建模集上,分析了叶倾角和球半径以及叶倾角余弦值和球半径之间的关系,结果显示其修正决定系数为0.914 3和0.912 9,均为显著关系,故以叶倾角和球半径以及叶倾角余弦值和球半径分别建立双变量草莓叶片含水率预测模型,通过模型检验发现,在验证集上双变量预测模型预测含水率效果更好。对比二维和三维试验建立的含水率预测模型发现,基于3D几何特征参数叶倾角和球半径的双变量预测模型相比其他模型可以更满意地反映出草莓叶片含水情况,故利用视觉特征非接触地监测草莓叶片含水率的方法是可行的。