【摘 要】
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摘要：为探求作物叶片RGB图像特征与其含水率的相关性，本文使用佳能数码相机采集抽穗期玉米离体叶片的图像信息，利用烘干法测量叶片样本的含水率；研究采用灰度共生矩阵和灰度直方图的图像处理技术，提取了玉米叶片的纹理特征参数和颜色特征参数，分析其与含水率的关系。结果表明，玉米叶片RGB图像的纹理特征参数对比度、相关度、熵和能量与含水率相关性不强，难以用来预测叶片含水率。在叶片颜色特征参数均值、方差、能量、
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摘要：为探求作物叶片RGB图像特征与其含水率的相关性，本文使用佳能数码相机采集抽穗期玉米离体叶片的图像信息，利用烘干法测量叶片样本的含水率；研究采用灰度共生矩阵和灰度直方图的图像处理技术，提取了玉米叶片的纹理特征参数和颜色特征参数，分析其与含水率的关系。结果表明，玉米叶片RGB图像的纹理特征参数对比度、相关度、熵和能量与含水率相关性不强，难以用来预测叶片含水率。在叶片颜色特征参数均值、方差、能量、熵、峰态和歪斜度的六组特征值中，均值和峰态与含水率存在较好的相关性，可以用来预测叶片含水率。均值与含水率的关系模型决定系数R2为0.7017，含水率预测结果误差范围在±2%以内，峰态与含水率的关系模型决定系数R2为0.7175，预测结果误差范围在±1.5%以内。本文研究结果证明，利用作物叶片的RGB图像可以检测其含水率。
关键词：玉米叶片；含水率诊断；RGB图像处理；颜色特征提取；纹理特征提取
DOI： 10.3965/j.ijabe.20140701.005
文献来源：Han Wenting， Sun Yu， Xu Tengfei， Chen Xiangwei， Su Ki Ooi. Detecting maize leaf water status by using digital RGB images. Int J Agric
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