智能手机RGB图像检测植物叶片叶绿素含量的通用方法
2021-02-19李修华卢显杰奚金阳张云皓张木清
农业工程学报 2021年22期
李修华,卢显杰,奚金阳,张云皓,张木清
•农业信息与电气技术•
智能手机RGB图像检测植物叶片叶绿素含量的通用方法
李修华1,2,卢显杰1,奚金阳1,张云皓1,张木清2
(1. 广西大学电气工程学院,南宁 530004;2. 广西甘蔗生物学重点实验室,南宁 530004)
为提高RGB(Red, Green, Blue)图像方法在检测植物叶片叶绿素含量的预测精度、普适性和实用性,该研究提出了一种智能手机结合辅助拍照装置获取植物叶片RGB图像并即时检测叶绿素含量的低成本方法。设计了一种内置主动光源的低成本便携式拍照装置,用以降低环境光及拍照角度等因素对成像质量的影响;并采用了基于24色Macbeth标准色卡的二阶多项式回归法构建色差校正矩阵以减小不同手机所获取图像的色差;最后开发了基于微信小程序的远程诊断系统以实现植物叶片叶绿素含量的原地、实时及无损检测。以甘蔗叶片为例,采用了3款不同品牌的手机进行了试验,首先分析了叶片39种颜色特征与其叶绿素含量的相关性及色差校正方法对其的影响。结果表明,该方法获取的叶片颜色特征与叶绿素含量大多具有较强的相关性(相关系数>0.8),同时,色差校正可明显提升多手机混合数据集的颜色特征与叶绿素含量的相关系数,其中RGB色彩空间下三个颜色通道亮度值、、的代数运算特征(--)/(+)的提升最明显,达到了0.842 4,比校正前提高了89%。进一步结合主成分分析构建了色差校正前与色差校正后的叶绿素含量多元线性回归(Multivariate Linear Regression,MLR)和支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型。多……
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