【摘 要】
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数字图像在作物信息采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势,被广泛应用于作物生长诊断方面.以往研究集中在作物图像分析技术,对图像获取手段和获取系统的
【机 构】
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西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,中科院水利部水土保持研究所,西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家'十二五'科技支撑计划项目，高等学校创新引智项目
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数字图像在作物信息采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势,被广泛应用于作物生长诊断方面.以往研究集中在作物图像分析技术,对图像获取手段和获取系统的技术要求等论述较少.从建立作物图像获取系统的角度出发,在分析作物图像颜色、分辨率、格式和文件存储空间大小的基础上,总结了常用作物图像获取及分析技术在作物监测方面的应用.结果表明,作物水分及营养状况诊断多采用图像颜色特征分析的方法,常用rgb和his颜色模型,作物图像可以在自然光照条件下获取,镜头距离地面或作物的距离、拍摄角度、图像分辨率和图像存储
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