【摘 要】
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小麦是我国主要的粮食作物之一,合理估算小麦叶面积指数(LAI)对指导生产具有积极意义。该研究利用图像处理技术分析拔节期小麦数码图像颜色特征参数与LAI的变化趋势,通过Pear
【机 构】
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扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:31671615),扬州市科技计划资助项目(编号:YZ2016251),扬州大学学术科技创新基金项目(编号:x20160607、x20160616)
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小麦是我国主要的粮食作物之一,合理估算小麦叶面积指数(LAI)对指导生产具有积极意义。该研究利用图像处理技术分析拔节期小麦数码图像颜色特征参数与LAI的变化趋势,通过Pearson相关性分析确定NDIG、GMR、ExG和NDIGR参数可以作为估算小麦LAI的较优参数,并利用多元线性逐步回归分析的方法建立小麦LAI的适宜估算模型。结果表明:以GMR和ExG参数结合建立的小麦LAI估算模型拟合效果较好,R~2=0.9790**,达到极显著水平;利用重复试验获取的实测小麦LAI数据对估算模型进行检验,R~2=0
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