采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量

资 源 简 介

采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量

详 情 说 明

在农业智能化进程中，计算机视觉技术为植物生理参数的无损检测提供了创新解决方案。针对棉花叶绿素含量的预测，灰板校正方法展现出独特优势。

灰板作为标准反射参照物，其核心价值在于消除环境光照干扰。实际操作时需注意三个关键环节：首先将标准灰板置于待测棉田，采集其图像作为基准；随后同步拍摄棉花叶片样本；最后通过计算相对反射率实现数据归一化。这种方法能有效克服不同时段光照强度变化带来的测量偏差。

光谱特征提取是预测模型构建的核心步骤。棉花叶片在可见光波段（特别是红边区域）会呈现特定的吸收特性，这些光学特征与叶绿素分子结构密切相关。通过分析校正后的RGB或多光谱图像，可以提取出与叶绿素浓度高度相关的植被指数。

实际应用中建议建立光照-反射率对应曲线，这能进一步提升田间复杂环境下的测量稳定性。该技术不仅适用于棉花，其方法论对其它作物的营养诊断同样具有参考价值。