【摘 要】
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[目的]基于冠层图像可见光颜色分量进行冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)估算的算法研究,旨在为构建LNC估算模型提供方法借鉴。[方法]用Olympus E-620单反
【机 构】
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南京农业大学信息科学技术学院,南京农业大学国家信息农业工程技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300607)
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[目的]基于冠层图像可见光颜色分量进行冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)估算的算法研究,旨在为构建LNC估算模型提供方法借鉴。[方法]用Olympus E-620单反相机采集不同种植条件(2个品种、2个种植密度、3个氮处理)下2年生育期(2013年和2014年)的小麦冠层图像。基于H颜色分量的K-means聚类分割冠层图像,分别提取3个颜色空间HSV、L*a*b*和RGB的3种基础颜色分量值,作为输入参数;分别使用多元线性回归(multivariate li
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