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基于RGB图像的设施番茄冠层覆盖度估算方法研究

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以番茄为试材,采用设施实验箱育苗的方式,通过设施环境下桁架搭载可见光(RGB)相机系统获取图像数据,研究了不同植被指数算法分割番茄冠层图像的精度,并实现设施番茄冠层覆盖度提取方法的评估,以期为其他设施作物的冠层覆盖度估算提供方法指导.结果表明:EXG算法、EXGR算法和CIVE算法均可用于估算设施番茄的冠层覆盖度,与真值之间的均方根误差(RMSE)分别为0.049、0.078、0.088,决定系数(R2)分别为0.911、0.845、0.841,不同植被指数分割算法估算的设施番茄冠层覆盖度之间存在差异,与真值图像相比,EXGR算法在定植10 d的图像分割时,分割精度较低,冠层覆盖度估算值偏大,CIVE算法在定植66 d的图像分割时,由于分割过度,导致冠层覆盖度估算值偏小,而EXG算法在各时期的分割精度较高,冠层覆盖度的估算值与真值之间的吻合度最好.这表明EXG算法能够更有效的实现设施番茄的植土分割且估算精度更高.
Study on Estimation Method of Canopy Coverage for Facility Tomato Based on RGB Images

facility tomatoRGB imagevegetation indexcanopy coveragethreshold segmentation

邹伟杰、华珊、徐志福、许敏界、李双伟、鲍文娜

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浙江科技学院 生物与化学工程学院,浙江 杭州 310023

浙江省农业科学院 农业装备研究所,农业农村部东南丘陵山地农业装备重点实验室,浙江 杭州 310021

设施番茄 RGB图像 植被指数 冠层覆盖度 图像分割

国家自然科学基金资助项目

32201658

2024

10.11937/bfyy.20232618

北方园艺
黑龙江省农业科学院 黑龙江省园艺学会 黑龙江省农业科学院编辑出版中心

北方园艺

CSTPCD北大核心
影响因子：0.506
ISSN：1001-0009
年,卷(期)：2024.(3)
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