张 佩，陈郑盟，马顺登，尹 帝，江海东※

（1.南京农业大学农业部作物生理生态与生产管理重点实验室、江苏省现代作物生产协同创新中心、国家信息农业工程技术中心，南京 210095；2. 江苏省气象局，南京 210008；3. 福建省烟草公司龙岩市公司，龙岩 364000）

0 引言

随着数码图像技术的成熟和高分辨率相机设备的普及，通过分析彩色数码图像来描述植物表型性状和生长状况的工作越来越多[1-4]。数字彩色图像包含丰富的植物形态、结构和颜色信息[5-6]，已经被用来研究作物叶绿素含量[7]、营养状况[8]、逆境胁迫程度[9]。由于数码图像信息与植物生长已经被证实有着较好的相关性，因此，逐渐有学者开始利用作物图像来开展产量估测[10-11]。

加色混色模型（Red-Green-Bule，RGB）模型是数码图像最常用的颜色分析方法[12]，其叶色分布模式有两种：正态分布或者偏态分布[13-15]。在统计学中，常用的偏态分布特征参数有均值、中位数、众数、偏度和峰度等，正态分布是一种特殊的数据分布模式，其特点是均值、中位数、众数三者合一，偏度为0[16]。在以往的多数研究中，研究人员把植株冠层叶色分布当作正态分布或者近似正态分布处理[17-19]，这导致获得的统计量只有各通道均值一项，信息量较少，只能以各通道均值及其组合参数近似描述植物叶色深浅情况。同时，也忽略了其他参数在叶色定量描述中的意义，无法真实、准确地描述叶色分布情况，极大地限制了RGB模型的应用。仅有少量研究者开展了叶色色阶按偏态分布进……