作者：胡阳,朱姣姣 单位：信阳农林学院 出版：《信阳农林学院学报》2017年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXYNG2017030260 DOC编号：DOCXYNG2017030269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《利用数码相机和成像光谱仪估测棉花叶片叶绿素和氮素含量》PDF+DOC2010年第11期 王方永,王克如,李少昆,陈兵,陈江鲁 《应用两种近地可见光成像传感器估测棉花冠层叶片氮素状况》PDF+DOC2011年第06期 王方永,王克如,李少昆,高世菊,肖春华,陈兵,陈江鲁,吕银亮,刁万英 《无人机在大气环境监测中的应用》PDF+DOC2018年第02期 李琪 《便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验》PDF+DOC2019年第12期 杨彪,杜荣宇,杨玉,朱德宽,郭文川,朱新华 《基于厚度校准模型的叶绿素含量测量研究》PDF+DOC2020年第04期 张益菲,张立 《基于不同传感器的纽荷尔脐橙叶片叶绿素含量检测技术评价》PDF+DOC2018年第06期 李文涛,杨江波,张绩,王克健,邓烈,吕强,何绍兰,谢让金,郑永强,马岩岩,易时来 《数码相机好伴侣 Ulead Photo Explorer 7.0(相片E派)使用DIY》PDF+DOC2002年第02期 《产品推介》PDF+DOC2012年第03期 《基于嗅觉可视化和近红外光谱融合技术的海鲈鱼新鲜度评价》PDF+DOC2015年第08期 黄星奕,管超,丁然,吕日琴

    • 叶绿素含量是植物生长的重要指标。为了快速、无损地测定香樟树叶片中叶绿素含量分布情况，本研究基于数码相机和Field Spec 4便携式地物光谱仪2种不同传感器，对比分析了颜色参数和光谱与SPAD值的关系，分别建立了多种定量预测模型，并且借助图像处理软件，实现了基于数码影像香樟树叶片SPAD值的可视化。结果表明：红光和R720波段分别是数码相机和光谱仪对SPAD值最敏感的波段；光谱指数可以提高光谱与SPAD值的相关性，而且以红光和蓝光波段组合的差值指数(R-B和DI)相关性水平最高；R-B所建香樟树叶片SPAD值预测模型的均方根误差RMSE为3.9736，预测精度R~2为0.6197；而DI构建的模型对SPAD值的预测能力比R-B高，其均方根误差为2.002，且精度最高(R~2=0.7338)。基于数码影像的香樟树叶片SPAD值分布图在一定程度上可以有效描述叶片叶绿素分布状况，进而判断香樟树的生长情况。因此，可以利用数码相机的颜色参数监测香樟树叶片叶绿素含量及分布状况。

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