【摘 要】
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数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图
【机 构】
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青岛农业大学农学与植物保护学院/山东省旱作农业技术重点实验室
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数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景（土壤）在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL＊a＊b＊色彩空间a＊分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL＊a＊b＊两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,
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