崔世鋼等
摘要:采用數(shù)字圖像處理方法對(duì)油菜葉片進(jìn)行長(zhǎng)、寬、面積測(cè)算,建立了葉片長(zhǎng)、寬、長(zhǎng)寬積和葉片面積的回歸方程,為植物葉片面積快速估算提供了比較好的方法。
關(guān)鍵詞:葉片面積;數(shù)字圖像處理;油菜;植物生長(zhǎng)柜
中圖分類號(hào):S126;S565.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):0439-8114(2015)18-4591-02
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.18.051
中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó),人口密集、土地資源形勢(shì)日趨嚴(yán)峻、可耕地面積大量減少、淡水資源緊張、自然災(zāi)害(旱、澇、風(fēng)、雪等)頻發(fā)以及土地沙漠化等問(wèn)題在很大程度上制約了中國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。藥物殘留超標(biāo)問(wèn)題日益突出,人們對(duì)安全食品的需求也越來(lái)越迫切。中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨著利用有限的資源滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的對(duì)食品需求的重大挑戰(zhàn)。植物生長(zhǎng)柜是現(xiàn)代科技集成創(chuàng)新的產(chǎn)物,是一種新興生產(chǎn)模式,為未來(lái)農(nóng)業(yè)向垂直空間發(fā)展提供了有效的技術(shù)支撐,以后將會(huì)面對(duì)不具備栽培專業(yè)知識(shí)的人群,從而得到廣泛利用。
葉片是作物進(jìn)行光合作用的主要器官,其面積的大小直接影響作物的受光,是作物種群結(jié)構(gòu)的一種標(biāo)志性參數(shù)[1]。葉片的大小對(duì)水分蒸發(fā)量、土壤水分平衡、物質(zhì)循環(huán)、生長(zhǎng)發(fā)育、抗逆性、產(chǎn)量以及經(jīng)濟(jì)效益有著顯著的影響[2],也是衡量植物生產(chǎn)狀況和對(duì)光能利用的重要指標(biāo)。因此,需要建立簡(jiǎn)便、精確的方法用來(lái)測(cè)定葉片面積。關(guān)于葉片面積的測(cè)量方法有坐標(biāo)法、拋物線擬合法、復(fù)印稱重法、葉面積儀法等,坐標(biāo)紙法是最原始、最準(zhǔn)確的葉片面積測(cè)量方法,但因其操作步驟繁瑣和巨大的工作量而不適合用于平時(shí)的操作,更多地用于在特定的場(chǎng)景中進(jìn)行測(cè)量[3,4];拋物線法對(duì)葉子的規(guī)則程度有著一定的要求;復(fù)印稱重法操作繁重復(fù)雜、工作量較大,紙片的質(zhì)量和復(fù)印機(jī)的質(zhì)量影響測(cè)量精度,應(yīng)用范圍較窄。葉面積儀測(cè)量法會(huì)受到葉片大小的制約,使得測(cè)量值與實(shí)際值有著一定的偏差。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)圖像處理在各個(gè)領(lǐng)域的全面發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術(shù)的日益成熟,利用圖像處理技術(shù)對(duì)植物葉片面積的分析和測(cè)量研究已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了很多[5]。本研究通過(guò)觀察油菜葉片形狀類型,擬定利用數(shù)字圖像處理可以測(cè)定葉片長(zhǎng)和寬[6],再結(jié)合回歸相關(guān)法建立回歸方程,提供測(cè)定油菜葉片面積便捷方法,為生產(chǎn)和研究工作服務(wù)。
1 測(cè)定原理
像素點(diǎn)的累積構(gòu)成一幅幅數(shù)字圖像,每個(gè)像素點(diǎn)代表一定的實(shí)際面積值,而其所代表的實(shí)際面積值可以由已知參照物面積求得。因此,葉片面積可由下列公式求得:
S=m1×■
式中,S代表葉片的面積,S0代表實(shí)際面積,m0代表參照物的像素個(gè)數(shù),m1代表葉片的像素個(gè)數(shù)。
在測(cè)量葉片面積時(shí),首先需要摘下待測(cè)葉片,置于有參照物的背景板上,用透明的玻璃板壓平其上面,然后在嚴(yán)格的物距下進(jìn)行葉片的采樣,以保證每個(gè)像素代表的真實(shí)面積不變。拍攝葉片時(shí)應(yīng)該讓數(shù)碼相機(jī)與被測(cè)葉片保持較遠(yuǎn)的距離,使拍攝的焦距拉長(zhǎng),這樣可以使人為誤差大大地減少。同時(shí)要求被測(cè)葉片與標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量參照物在同一時(shí)刻進(jìn)行拍攝,而且還要求被測(cè)葉片和標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量參照物出現(xiàn)在同一幅圖像上,即把葉片信息轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的圖像信息。
2 硬件組成
葉片面積的硬件測(cè)量部分主要有數(shù)碼相機(jī)、計(jì)算機(jī)、參照物(本研究中選用一個(gè)黑色圓片,直徑為1 cm的圓,能與葉片有很大的顏色差別,參照物要與相機(jī)有足夠的距離,參照物的面積對(duì)測(cè)量精度有著決定的影響)和背景板(紙板選用白色的,這樣可以使背景顏色與葉片有很大的差別)。通過(guò)數(shù)碼相機(jī)(500萬(wàn)像素以上的)來(lái)取得數(shù)字圖像,在不損毀油菜的整體結(jié)構(gòu)情況下,檢測(cè)油菜葉片的生長(zhǎng)周期和規(guī)律[7]。
3 圖像處理參數(shù)計(jì)算流程
如圖1所示,即為油菜葉片面積參數(shù)計(jì)算的基本流程。根據(jù)圖像中葉片面積A,最小外接矩形的長(zhǎng)L和寬W以及比例系數(shù),可計(jì)算得到實(shí)際的葉片面積AR,葉片長(zhǎng)LR和葉片寬WR。
4 實(shí)際應(yīng)用
4.1 試驗(yàn)環(huán)境
本試驗(yàn)在智能植物生長(zhǎng)柜環(huán)境下進(jìn)行,以先優(yōu)7號(hào)油菜幼苗為研究對(duì)象。為保證植物生長(zhǎng)所必需的各種營(yíng)養(yǎng)元素以及提供適宜的生長(zhǎng)環(huán)境,試驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)營(yíng)養(yǎng)液水培的方式,并通過(guò)智能控制面板調(diào)節(jié)柜內(nèi)環(huán)境參數(shù),將LED光源為紅藍(lán)組合光源,光照度為3 000 lx,溫度為23 ℃,濕度為65%,二氧化碳濃度設(shè)置為700 mmol/L。
4.2 試驗(yàn)方法
分別選用植物生長(zhǎng)柜中油菜生長(zhǎng)的3個(gè)階段,每個(gè)階段隨機(jī)取30片大小不同的葉片,測(cè)量每個(gè)葉片的葉長(zhǎng)(葉柄到葉尖的距離)、最大葉寬(與中間主脈垂直的寬度)和油菜的葉片面積作為參照數(shù)據(jù),分別以所選取的葉片長(zhǎng)、葉片寬、葉片長(zhǎng)寬積作為回歸方程的自變量,葉片面積作為因變量,進(jìn)行相關(guān)性分析,并計(jì)算出油菜葉片長(zhǎng)度、葉片寬度以及葉長(zhǎng)寬積與葉片面積的決定系數(shù)和最適關(guān)系的回歸方程[8-10]。再選取不同階段各20片大小不同的葉片分別將測(cè)量的參數(shù)(葉片長(zhǎng)、葉片寬),對(duì)方程進(jìn)行驗(yàn)證。
4.3 結(jié)果與分析
4.3.1 相關(guān)性分析 回歸分析結(jié)果表明,各個(gè)參數(shù)(葉片長(zhǎng)、葉片寬、葉片長(zhǎng)寬積)與葉片面積的最佳適應(yīng)的函數(shù)為冪函數(shù),均可以反映出良好的相關(guān)性(表1至表3)。由表1至表3可以看出,以葉片長(zhǎng)、葉片寬與葉片面積做回歸相關(guān)性擬合,并不是每個(gè)階段都可以達(dá)到很好的效果。以葉片的長(zhǎng)寬積來(lái)與葉片面積做相關(guān)擬合的話,每個(gè)生長(zhǎng)階段的函數(shù)關(guān)系大致是相近的,因此,用葉片的長(zhǎng)寬積測(cè)定先優(yōu)7號(hào)油菜的葉片面積更好。
4.3.2 回歸方程的檢驗(yàn) 分別取每個(gè)階段20片大小不同的油菜葉片測(cè)定其葉片長(zhǎng)、寬,用求得的回歸方程對(duì)模擬值和測(cè)量值作分析,檢驗(yàn)回歸方程的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,3個(gè)生長(zhǎng)階段的葉片模擬值與測(cè)量值是比較相近的,決定系數(shù)R2均在0.85 以上,既可以使用葉片長(zhǎng)寬積擬合的油菜的回歸方程,并且可以利用該方程來(lái)計(jì)算出先優(yōu)7號(hào)油菜的葉片面積。
5 小結(jié)與討論
回歸相關(guān)法是一種對(duì)植物無(wú)損害估算葉片面積的方法,該方法使得測(cè)量油菜葉片面積變得更加方便、簡(jiǎn)單。本研究中用長(zhǎng)寬積對(duì)先優(yōu)7號(hào)油菜的葉片面積進(jìn)行估算效果是最好的,但是在特定的條件下,準(zhǔn)確地估算出不同品種的油菜葉片面積差異仍然存在著局限性。
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