【摘 要】
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【目的】小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小
【机 构】
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江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心/江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/教育部农业与农产品安全国际合作联合实验室/扬州大学农业科技发展研究院,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFD0300405);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD);江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A060);国家自然科学基金(31771711,61661136003);扬州大学教学改革研究课题(YZUJX2017-22B)
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【目的】小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小麦为研究对象,首先,通过简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,SLIC)对田间小麦图像进行超像素分割的预处理;提取并分析图像的部分颜色特征参数,选择适宜的颜色特征参数训练分类器;选择准确率最高的分类器对图像进行分类处理,识别麦穗。其次,对麦穗识别结果进行二值化;经腐蚀、膨胀等一系列形态学计算提取麦穗主
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