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

在农业领域，准确测量作物叶绿素含量对评估植物健康状况至关重要。传统方法通常依赖破坏性采样和实验室分析，效率较低且成本高昂。近年来，基于计算机视觉的非破坏性检测技术展现出巨大潜力。

灰板校正作为关键预处理步骤，能够有效消除环境光照变化对图像分析的影响。具体实现时，需要在采集棉花叶片图像时，将标准灰板（通常为18%中性灰）置于拍摄场景中。通过计算灰板区域的实际RGB值与理论值之间的差异，建立颜色校正模型，从而对整幅图像进行归一化处理。

针对叶绿素含量预测，系统需要提取校正后图像的多种视觉特征。颜色特征是主要依据，因为叶绿素含量与叶片绿色程度存在强相关性。通过分析HSV色彩空间中的H（色调）和S（饱和度）分量，结合特定波段比值（如R/G、G/B等），可以构建有效的预测模型。

为提升预测精度，通常会采用机器学习方法。将提取的颜色特征、纹理特征与实验室测量的真实叶绿素含量数据配对，训练回归模型。随机森林、支持向量回归等算法在此类小样本问题上表现良好。实践表明，经过灰板校正的系统可将预测误差控制在可接受范围内，且显著优于未经校正的直接预测。