【摘 要】
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选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,通过比较第1和第3完全展开叶（L1和L2）颜色参量的空间分布,研究基于机器视觉技术的水稻氮素诊断的最佳叶位和位点选择。结果表明基于机器视觉
【机 构】
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浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
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选用扫描仪获取水稻叶片的数字图像,通过比较第1和第3完全展开叶（L1和L2）颜色参量的空间分布,研究基于机器视觉技术的水稻氮素诊断的最佳叶位和位点选择。结果表明基于机器视觉的水稻氮素营养诊断是有理论依据的,能反映出叶片的营养状况;选择B、b、b/（r＋g）、b/r、b/g作为最优颜色特征参量;比较颜色特征参量对应的变异系数CV,得到低氮处理的CV明显高于正常氮素水平,同时CV随着叶位的增加而减小;不同位点的CV其叶尖和叶基的变化幅度较为接近,不同位点间差异不显著。初步研究选择第3完全展开叶作为水稻无损氮素
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