采用灰板校正的计算机视觉预测棉花叶绿素含量_王娟

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_王娟

详 情 说 明

在农业智能化领域，快速、无损地监测作物叶绿素含量对精准农业至关重要。王娟的研究提出了一种基于计算机视觉和灰板校正的创新方法，用于预测棉花叶片叶绿素含量。

传统叶绿素检测通常依赖破坏性采样和化学分析，耗时且无法实现田间实时监测。该研究通过以下技术路线突破局限：首先，在自然光照条件下采集棉花叶片图像时，将标准灰板置于拍摄区域作为参考，用于消除环境光照变化对图像色彩的干扰。灰板校正通过标准化RGB通道值，显著提升了后续分析的鲁棒性。

其次，研究团队构建了叶片颜色特征（如色调、饱和度）与实验室实测叶绿素含量的回归模型。通过机器学习算法优化特征权重，最终实现了非破坏性、低成本的叶绿素含量预测。实验表明，该方法与SPAD仪测量结果具有高度相关性，且大幅降低了设备成本。

该技术的核心优势在于将工业级的色彩校正技术迁移到农业场景，为田间作物长势监测提供了可规模化的解决方案。未来可进一步结合无人机航拍，实现大面积棉田的叶绿素分布图谱生成。