勞東青 李發(fā)永

(1 塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院， 新疆 阿拉爾 843300)(2 塔里木大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300)

隨著干旱缺水局勢(shì)的日益嚴(yán)峻，人口增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展使得我國(guó)用水矛盾日漸尖銳。缺水已成為困擾我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的世紀(jì)性難題。農(nóng)業(yè)是我國(guó)用水最多的產(chǎn)業(yè)，發(fā)展現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)以確保我國(guó)糧食安全、水安全和生態(tài)安全的重大戰(zhàn)略舉措已成為共識(shí)[1]。當(dāng)今農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展的重點(diǎn)已經(jīng)由輸水過(guò)程節(jié)水、田間灌水過(guò)程節(jié)水轉(zhuǎn)移到生物節(jié)水、作物精量控制用水以及節(jié)水系統(tǒng)的科學(xué)管理[2]。根據(jù)作物缺水信息實(shí)施精量控制灌溉是提高水的利用率和水的生產(chǎn)效率的重要途徑之一[3]。目前，國(guó)內(nèi)進(jìn)行作物水分虧缺診斷主要通過(guò)土壤水分、葉水勢(shì)、氣孔響應(yīng)、徑流、葉片相對(duì)含水量等指標(biāo)，但這些指標(biāo)診斷法都存在著各種各樣的缺陷。比如，土壤水分僅能反映植物的水分供應(yīng)情況，不能直接測(cè)定植物的水分狀況；葉水勢(shì)等生理指標(biāo)雖能反映植物缺水程度，但對(duì)樣品具有破壞性，難以提供實(shí)時(shí)缺水信息等[4]。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和成熟而迅速發(fā)展起來(lái)的一個(gè)重要應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。在作物生產(chǎn)和科研中，大量的工作需借助于對(duì)形態(tài)、色澤、紋理等外部特征的判斷。由于圖像獲取設(shè)備具有比人眼更精細(xì)的分辨能力，更能客觀地描述所“看到”的事物，采集、挖掘出專(zhuān)家肉眼不可能辨別出來(lái)的形態(tài)、色澤、紋理等的統(tǒng)計(jì)特性和相關(guān)特性，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在作物生長(zhǎng)形態(tài)檢測(cè)、營(yíng)養(yǎng)組分檢測(cè)、質(zhì)量檢測(cè)與分級(jí)、病蟲(chóng)害診斷等領(lǐng)域得到了一定的研究與應(yīng)用[5-7]。

植物的水分散失主要由葉片承擔(dān)。葉片是水分脅迫下植物外部形態(tài)中反應(yīng)最為敏感的器官，因而，植物缺水會(huì)在葉片的顏色、紋理和形狀上表現(xiàn)出一定的癥狀，如：顏色變暗、變黃、葉片萎蔫、葉面積減少、葉角改變等[4]?？梢?jiàn)，植株葉片的顏色、紋理、形狀特征能夠較好地反映植物的水分虧缺狀況，可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)展作物水分虧缺狀況的診斷研究。目前，相關(guān)的研究主要集中在黃瓜、棉花、土豆、萬(wàn)壽菊等植株的水分監(jiān)測(cè)上。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)簡(jiǎn)介

20世紀(jì)70年代初期，在遙感圖片和生物醫(yī)學(xué)圖片分析技術(shù)取得卓越成就后，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)逐步興起。計(jì)算機(jī)視覺(jué)(Computer Vision)，又稱(chēng)機(jī)器視覺(jué)，是一門(mén)主要研究如何應(yīng)用圖像獲取設(shè)備和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤、測(cè)量等工作的綜合性學(xué)科[8-11]，涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、投影幾何、數(shù)學(xué)、光電子學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像理解、圖像處理以及模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域[12]。

由于具有信息檢測(cè)簡(jiǎn)便、快捷、精確、無(wú)破壞性等優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)被譽(yù)為現(xiàn)代無(wú)損檢測(cè)技術(shù)之一[13]，目前，已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、材料學(xué)、工業(yè)制造、石油開(kāi)采、生物、環(huán)境污染監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域[14-16]。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)以圖像處理技術(shù)為核心，通過(guò)圖像采集設(shè)備對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行拍攝，應(yīng)用人工智能和圖像處理等技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行分析，從而獲得所需的研究信息，具體包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割與特征提取、對(duì)圖像特征進(jìn)行分析和處理等步驟[12]。

一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)一般包含三個(gè)組成部分：圖像采集設(shè)備、計(jì)算機(jī)、拍攝光源。圖像采集設(shè)備可以將目標(biāo)對(duì)象以圖像的形式記錄、保存下來(lái)。計(jì)算機(jī)用以對(duì)目標(biāo)對(duì)象的數(shù)字化圖像進(jìn)行處理和分析。拍攝光源是影響數(shù)字圖像處理的一個(gè)很重要的元素。

2 作物圖像獲取方法

作物圖像采集時(shí)所用設(shè)備、光源、鏡頭距作物的距離、拍攝角度、圖像分辨率和圖像存儲(chǔ)格式等并無(wú)硬性規(guī)定。不同的研究采集圖像時(shí)所選參數(shù)各不相同，一般根據(jù)目標(biāo)需求進(jìn)行選擇。

在作物水分虧缺診斷研究中，大多數(shù)研究采集圖像都使用數(shù)碼相機(jī)。于常樂(lè)在對(duì)溫室中的黃瓜進(jìn)行葉片含水量的無(wú)損檢測(cè)研究中，指出數(shù)碼相機(jī)采集具有圖像質(zhì)量好、成本低廉、易于開(kāi)發(fā)和集成等優(yōu)點(diǎn)，數(shù)碼相機(jī)取代CCD攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集是新技術(shù)、新產(chǎn)品及新的應(yīng)用需求的產(chǎn)物，因而選用了具有實(shí)時(shí)采集功能的佳能A620相機(jī)進(jìn)行圖像采集[17]。而在背景光源選擇中，于常樂(lè)對(duì)比分析了紅、黃、藍(lán)、綠、白五色發(fā)光二極管照射下富水葉片與缺水葉片的灰度梯度比，指出黃光照射下，黃光的富水葉片和缺水葉片主葉脈兩側(cè)亮度對(duì)比最為明顯，因而黃光為最適背景光[17]。孫瑞東等在研究中也得到了同樣的結(jié)論[18]。同樣是對(duì)黃瓜進(jìn)行葉片含水率診斷研究，蔡鴻昌等在研究中選用了FinePixE550數(shù)碼相機(jī)作為圖像采集設(shè)備，拍攝光源選擇晴天自然光照，拍攝時(shí)間選擇12:00-13:00，并在拍攝對(duì)象底下放置白板以保持葉片水平，拍攝角度為葉片上方垂直方向，高度為35cm[19]。

王方永等在基于圖像的棉花水分狀況診斷研究中，選用了OLYMPUS C-5060 Wide Zoom型數(shù)碼相機(jī)作為采集設(shè)備，在晴天12:00-14:00間于田間自然光照下垂直拍攝，采集高度為鏡頭距地面2m，圖像分辨率設(shè)為2592×1944像素[20]。宋亞杰、甘露萍等在萬(wàn)壽菊和鮮煙葉的水分無(wú)損檢測(cè)研究中，也是采用數(shù)碼相機(jī)，在自然光條件下采集圖像[21-22]。

也有部分專(zhuān)家學(xué)者采用其他類(lèi)型攝像設(shè)備進(jìn)行圖像采集，如：張曉東等在油菜水分脅迫診斷研究中，應(yīng)用多光譜相機(jī)采集油菜冠層圖像，采集時(shí)鏡頭位于冠層上方70cm處，垂直于被測(cè)物[23]；張南等在基于葉片高度信息的植物水分監(jiān)控研究中，在溫室環(huán)境下應(yīng)用電腦攝像頭采集圖像，攝像頭使用固定架固定，側(cè)拍時(shí)鏡頭距植物70cm左右[24]；程麒等在棉花冠層水分脅迫指數(shù)與光合特性的關(guān)系研究中，在冠層上方垂直高度3m處通過(guò)熱像儀采集圖像，提供了一種通過(guò)紅外熱圖像獲取作物冠層溫度從而實(shí)現(xiàn)作物水分狀況監(jiān)測(cè)的方法[25]。

3 作物圖像信息分析方法

在當(dāng)前的相關(guān)研究中，提取作物圖像的顏色特征，分析顏色特征與作物水分狀況的相關(guān)關(guān)系的研究居多，也有部分研究圖像的紋理特征或形狀特征與作物水分狀況的關(guān)系。

3.1 基于顏色特征的作物水分狀況的診斷

顏色是圖像最直觀和相對(duì)重要的一種視覺(jué)特征。常見(jiàn)的顏色特征提取方法有顏色直方圖、顏色矩、顏色集、顏色聚合向量法等。其中，顏色直方圖是最常用的一種。在基于顏色特征的水分虧缺診斷研究中，大多數(shù)是提取作物圖像的R、G、B、H、I、S分量的值，并對(duì)它們進(jìn)行多種組合變換，從而分析它們與作物水分狀況的相關(guān)關(guān)系，建立相應(yīng)的估算模型。蔡鴻昌等通過(guò)不同氮素營(yíng)養(yǎng)水平的水培試驗(yàn)，應(yīng)用直方圖法提取黃瓜葉片顏色特征，采用線性擬合和逐步回歸分析建立了黃瓜葉片干基含水率與比葉重的顏色特征估算模型，發(fā)現(xiàn)G/(R+G+B)和(G-R)可以作為葉片干基含水量估算的主要顏色特征參數(shù)[19]。王方永等分析了顏色參數(shù)與棉花水分含量及水分含量指數(shù)的關(guān)系，以(G-R)參數(shù)建立了棉花水分含量及水分含量指數(shù)的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)精度分別達(dá)到了90.71%和91.02%，證明了應(yīng)用數(shù)字化圖像技術(shù)進(jìn)行棉花水分狀況診斷是可行的[20]。R. Zakaluk和R. Sri Ranjan在溫室條件下，用高達(dá)500萬(wàn)像素的數(shù)碼相機(jī)采集土豆植株的數(shù)字化圖像，通過(guò)數(shù)字化圖像、彩色空間變換、RGB植被指數(shù)等，構(gòu)建了土豆葉水勢(shì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明葉水勢(shì)的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差無(wú)幾[26]。

作物圖像的灰度梯度值用于作物水分狀況診斷，也能取得很好地預(yù)測(cè)結(jié)果。于常樂(lè)通過(guò)繪制最適背景光下葉片含水量與圖像灰度梯度值變化關(guān)系曲線，建立了黃瓜葉片含水量的預(yù)測(cè)模型，并從臨界點(diǎn)試驗(yàn)中確定出黃瓜缺水臨界點(diǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了黃瓜葉片水分虧缺的無(wú)損檢測(cè)[17]。孫瑞東等繪制了最適背景光下黃瓜葉片含水量與圖像特征參數(shù)關(guān)系曲線，并采用非線性最小二乘擬合法建立了葉片含水量與特征區(qū)域圖像灰度梯度的回歸模型，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)黃瓜葉片圖像特征判斷缺水狀態(tài)的無(wú)損檢測(cè)[18]。

3.2 基于形態(tài)特征的作物水分狀況的診斷

圖像的形狀信息不隨周?chē)h(huán)境的變化而變化(如亮度)，是物體的穩(wěn)定特征；人們對(duì)圖像的理解也在很大程度上依賴(lài)于圖像中物體形狀的感知和區(qū)別[27]。植物葉片對(duì)水分脅迫的適應(yīng)性變化表現(xiàn)在于葉面積的減少以及葉片的運(yùn)動(dòng)，因而，可以利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)監(jiān)測(cè)葉片形狀的變化，從而得到植物的缺水狀況。彭文等提出了一種基于葉尖相對(duì)距離或基于葉尖傾角的植物水分脅迫狀況監(jiān)測(cè)方法，采用最小二乘法擬合分析了圖像處理算法測(cè)量得到的葉尖相對(duì)距離、葉尖傾角與手工測(cè)量得到的值的相關(guān)關(guān)系，模型擬合度分別高達(dá)0.9781、0.9842。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，葉尖相對(duì)距離和葉尖傾角的變化趨勢(shì)能夠較好地反映出植物的水分虧缺程度，可用于對(duì)植物水分脅迫狀況的監(jiān)測(cè)[4]。張南等應(yīng)用圖像處理技術(shù)分析了在水分脅迫條件下的葉片高度的變化規(guī)律，指出基于葉片高度的植物水分虧缺診斷是可行的[24]。

3.3 基于紋理特征的作物水分狀況的診斷

紋理是圖像和物體表面的重要視覺(jué)特性，反映了圖像在灰度域中像素及其鄰域之間的分布規(guī)律，表達(dá)了物體表面顏色和灰度的某種變化。與圖像的顏色特征相比，紋理能更好地兼顧圖像的宏觀特征與細(xì)部結(jié)構(gòu)，可用于圖像分割和圖像的分類(lèi)識(shí)別[28]。單一分析作物圖像的紋理特征與作物水分狀況的相關(guān)性的研究很少見(jiàn)報(bào)道。國(guó)外Farshad Vesali等人通過(guò)研究蘋(píng)果含水量與圖像特征(果皮皺褶)的相關(guān)關(guān)系，提取了圖像的密度、紋理等特征參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)蘋(píng)果含水率進(jìn)行估算，獲得了很高的精度[29]。

3.4 基于多信息融合的作物水分狀況的診斷

植物缺水，會(huì)在植物葉片的顏色、形狀、紋理特征上都表現(xiàn)出一定的癥狀，因而，綜合考慮這些特征以及外部環(huán)境信息與植物水分狀況的相關(guān)性的研究更加的系統(tǒng)、科學(xué)。宋亞杰應(yīng)用直方圖法提取萬(wàn)壽菊冠層圖像的顏色特征(R、G、B)以及紋理特征(均值、一致性、熵)，用改進(jìn)的AHP法及模糊綜合評(píng)判理論等，建立了萬(wàn)壽菊缺水狀態(tài)判斷的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)了萬(wàn)壽菊水分狀況評(píng)判模型的構(gòu)建[21]。甘露萍等用MATLAB軟件進(jìn)行圖像分割算法研究，提取了r、g、H、面積、均值、一致性和熵等鮮煙葉圖像特征作為煙葉含水量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，并用三標(biāo)度AHP法對(duì)指標(biāo)綜合排序，結(jié)果表明，葉寬、葉面積以及均值可用作快速判斷鮮煙葉含水量的指標(biāo)[22]。高洪燕等對(duì)番茄冠層的反射光譜、多光譜圖像、冠層溫度特征及環(huán)境溫濕度進(jìn)行多信息融合，評(píng)判其水分脅迫狀況，結(jié)果表明：多信息融合模型的各項(xiàng)指標(biāo)均高于單一信息模型[30]。孫俊等采用中值濾波法對(duì)生菜葉片圖像進(jìn)行濾波處理，采用二維最大熵算法進(jìn)行二值化處理，提取了圖像的灰度分量均值和紋理特征，并通過(guò)相關(guān)性分析，篩選出與生菜葉片水分含量相關(guān)性較高的圖像特征，最終以PLS-ANN方法建立了葉片水分預(yù)測(cè)模型，模型平均誤差率約為9.323%[31]。

4 存在的問(wèn)題及未來(lái)展望

4.1 存在問(wèn)題

4.1.1 作物圖像的質(zhì)量易受外部環(huán)境的影響。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)要在作物水分監(jiān)測(cè)中實(shí)際應(yīng)用，不可避免地需要進(jìn)行田間作業(yè)，而光照強(qiáng)度、拍攝高度、拍攝角度、風(fēng)速變化等因素都會(huì)引入圖像噪聲、降低圖像質(zhì)量，從而增加圖像預(yù)處理的難度，降低模型診斷的精確性和快速性。

4.1.2 土壤和雜草等構(gòu)成的復(fù)雜背景會(huì)增加目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別難度。在實(shí)際的生產(chǎn)應(yīng)用中，通常需要快速、精確、實(shí)時(shí)地獲取作物的水分虧缺狀況，這就對(duì)目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別算法提出了更高的要求。

4.1.3 已有作物水分狀況預(yù)測(cè)模型魯棒性差，難以普及。作物的形態(tài)差異、對(duì)水分虧缺的敏感度的不同，使得不同作物在相同水分脅迫條件下呈現(xiàn)出不同的反應(yīng)癥狀。甚至，同一作物在不同區(qū)域、不同生長(zhǎng)期對(duì)水分虧缺的反應(yīng)癥狀也不盡相同。這導(dǎo)致：針對(duì)某些品種的作物，在某些區(qū)域所構(gòu)建的作物水分狀況檢測(cè)模型，并不一定適用于其他作物。因而，有必要研究更高效的特征提取算法，以便能夠建立通用性更強(qiáng)的作物水分狀況預(yù)測(cè)模型。

4.1.4 單一特征描述機(jī)制存在局限性。當(dāng)前相關(guān)的研究集中在挖掘出與作物含水量相關(guān)的單一特征上，綜合考慮顏色特征、形狀特征、紋理特征在作物含水量評(píng)價(jià)體系中的影響的研究相對(duì)較少，更勿論說(shuō)對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行綜合處理。

4.1.5 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在作物水分虧缺診斷中的研究，國(guó)內(nèi)起步較晚，一些圖形圖像算法存在一定的局限性，還不能滿(mǎn)足該領(lǐng)域的應(yīng)用需求，因而，相關(guān)研究目前尚處于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，未能大量投入生產(chǎn)實(shí)際。

簡(jiǎn)而言之，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行作物水分虧缺診斷是行之有效的，并且某些成果開(kāi)始走向應(yīng)用，因而其前景極為廣闊。但該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用目前仍存在許多問(wèn)題急需解決。就南疆地區(qū)而言，因?yàn)樯硥m大，作物冠層易落灰，相關(guān)研究是否適用尤待探討?？梢?jiàn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于作物水分監(jiān)測(cè)的研究離商品化生產(chǎn)還存在一定距離，未來(lái)需要進(jìn)一步開(kāi)展深入而廣泛的研究。

4.2 未來(lái)展望

縱觀該領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，可知未來(lái)的研究方向主要有以下三個(gè)方面：

4.2.1 多信息融合。單一的圖像特征描述機(jī)制僅能在有限范圍內(nèi)對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行建模，巧妙融合多種信息可使作物圖像分析更精確，是圖像信息描述的主流趨勢(shì)。

4.2.2 高效的圖像識(shí)別與分析算法的研究。應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行作物水分虧缺診斷研究的關(guān)鍵是從復(fù)雜背景中識(shí)別出目標(biāo)對(duì)象、提取目標(biāo)對(duì)象的特征量。只有精確地提取出研究目標(biāo)特征，才有可能建立高效而精準(zhǔn)的作物含水量評(píng)價(jià)體系。因此，對(duì)高效的目標(biāo)特征提取算法以及大田復(fù)雜背景下的目標(biāo)識(shí)別的研究將成為該領(lǐng)域未來(lái)的研究重點(diǎn)。

4.2.3 作物水分虧缺診斷研究與作物缺水臨界點(diǎn)、作物灌水量研究有機(jī)結(jié)合。單一的作物水分虧缺診斷研究只能提供作物的缺水信息，沒(méi)有實(shí)際意義。只有與缺水臨界點(diǎn)研究和作物灌水量研究有機(jī)結(jié)合，確定出作物的應(yīng)灌溉時(shí)間和應(yīng)灌水量，才能實(shí)現(xiàn)作物的田間實(shí)時(shí)灌溉和精量灌溉，促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展。

[1] 吳普特, 馮浩, 牛文全, 等. 現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)與未來(lái)研發(fā)重點(diǎn)[J]. 中國(guó)工程科學(xué), 2007, 9(2): 12-18.

[2] 柴強(qiáng). 節(jié)水灌溉水分診斷指標(biāo)研究現(xiàn)狀與展望[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技, 2006, (12): 102-104.

[3] 康紹忠, 蔡煥杰, 馮紹元. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與生態(tài)節(jié)水的技術(shù)創(chuàng)新與未來(lái)研究重點(diǎn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2004, 20(1)：1-6.

[4] 彭文, 李慶武, 霍冠英, 等. 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的植物水分脅迫狀況監(jiān)測(cè)方法[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2013, 13(9): 2313-2317.

[5] Ahmad U, Mardison S, Tjahjohutomo R, et al. Development of automatic grading machine prototype for citrus using image processing[J]. Aust J Agric Eng, 2010, 1(5): 165-169.

[6] 梁改梅, 楊錦忠, 陳穩(wěn)良, 等.計(jì)算機(jī)圖像處理與分析技術(shù)在作物領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 科技情報(bào)開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì), 2006, 16(12): 222-224.

[7] Romano G. An Approach for Monitoring the Moisture Content Changes of Drying Banana Slices with Laser Light Backscattering Imaging[J]. FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY, 2008, 1(4): 410-414.

[8] 鄒修國(guó). 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別研究現(xiàn)狀[J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2011,20(06):238-242.

[9] 苗永梅. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J]. SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION, 2012,(13):80.

[10] 李永奎, 劉冬. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)科技與裝備，2011,(06):58-60.

[11] 曲赟,吳玉潔, 劉盼. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)作物病蟲(chóng)草害防治中的研究進(jìn)展[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011，39(9)：5570-5571.

[12] 李永奎, 劉冬. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用[J]. 農(nóng)業(yè)科技與裝備，2011,(06):58-60.

[13] 吳瓊, 朱大洲, 王成, 等. 農(nóng)作物苗期長(zhǎng)勢(shì)無(wú)損監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)工程, 2011 ,1(4): 19-25.

[14] Mesquita D P, Dias O, Amaral A L. Monitoring of activated sludge settling ability through image analysis: validation on full-scale wastewater treatment plants[J]. Bioprocess and Biosystems Engineering, 2009, 32(3): 361-367.

[15] Gross Colin A, Reddy Chandan K, Dazzo Frank B. CMEIAS Color Segmentation: An Improved Computing Technology to Process Color Images for Quantitative Microbial Ecology Studies at Single-Cell Resolution[J]. Microbial Ecology, 2010, 59(2): 400-414.

[16] Xu Bin Gang, Murrells, Charlotte Marion, et al. Automatic Measurement and Recognition of Yarn Snarls by Digital Image and Signal Processing Methods[J]. Textile Research Journal, 2008, 78(5): 439-456.

[17] 于常樂(lè). 基于圖像處理的葉片含水量的無(wú)損檢測(cè)研究[D]. 吉林: 吉林大學(xué), 2005.

[18] 孫瑞東, 于海業(yè), 于常樂(lè), 等.基于圖像處理的黃瓜葉片含水量無(wú)損檢測(cè)研究[J]. 農(nóng)機(jī)化研究, 2008, (7): 87-89.

[19] 蔡鴻昌, 崔海信, 高麗紅, 等. 基于顏色特征的葉片含水率與比葉重估算模型初探[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2006, 22(8): 532-535.

[20] 王方永, 王克如, 王崇桃, 等. 基于圖像識(shí)別的棉花水分狀況診斷研究[J]. 石河子大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 25(4): 404-407.

[21] 宋亞杰. 基于機(jī)器視覺(jué)的作物水分無(wú)損檢測(cè)及評(píng)判模型研究 [D]. 重慶: 西南大學(xué), 2008.

[22] 甘露萍, 謝守勇, 鄒大軍. 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的烤煙鮮煙葉含水量無(wú)損檢測(cè)及MATLAB實(shí)現(xiàn)[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 31(7): 166-170.

[23] 張曉東, 毛罕平, 左志宇, 等. 基于多光譜視覺(jué)技術(shù)的油菜水分脅迫診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2011, 27(3): 152-157.

[24] 張南, 李杰, 郝慧鵬. 基于葉片高度信息的植物水分監(jiān)控[J]. 電子技術(shù)與軟件工程, 2013, (22):106-107.

[25] 程麒, 黃春燕, 王登偉, 等. 基于紅外熱圖像的棉花冠層水分脅迫指數(shù)與光合特性的關(guān)系[J]. 棉花學(xué)報(bào), 2012, 24(4): 341-347.

[26] R. Zakaluk, R. Sri Ranjan. Artificial Neural Network Modelling of Leaf Water Potential for Potatoes Using RGB Digital Images: A Greenhouse Study[J]. Potato Research, 2007, (4): 255-272.

[27] 陳宏. 基于形態(tài)特征的圖像檢索[D]. 陜西：西安電子科技大學(xué), 2010.

[28] 王曉靜, 張炎, 李磐, 等． 地面數(shù)字圖像技術(shù)在棉花氮素營(yíng)養(yǎng)診斷中的初步研究[J]． 棉花學(xué)報(bào)，2007，19( 2) : 106-113．

[29] Farshad Vesali, Masoud Gharibkhani, Mohmmad Hasan Komarizadeh. An approach to estimate moisture content of apple with image processing method[J]. Australian Journal of Crop Science, 2011, 5(2): 111-115.

[30] 高洪燕, 毛罕平, 張曉東, 等. 基于多信息融合的番茄冠層水分診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(16)：140-144.

[31] 孫俊, 武小紅, 張曉東, 等. 基于高光譜圖像的生菜葉片水分預(yù)測(cè)研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2013, 33(2): 522-526