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摘 要

本实验在淮安凌桥实验田进行冬小麦田间试验，采用相机地面获取冬小麦叶冠层图像及相应的图像色彩处理技术。研究了运用颜色空间技术诊断冬小麦氮含量状况的获取方法，筛选出适合研究冬小麦氮含量最佳的颜色空间类型。研究表明颜色空间技术可以作为冬小麦氮含量营养诊断的方法，其中发现RGB颜色空间与HSB颜色空间存在缺陷，无法明确说明氮含量的走势。Lab颜色空间是其中最适合诊断冬小麦氮含量走势的空间，其中|a|/L² 与氮含量呈线性关系。

关键词：颜色空间，氮含量，RGB颜色空间，Lab颜色空间

Abstract: This experiment was carried out in winter wheat field experiment in Huaian Lingqiao experimental field, the camera ground for winter wheat canopy images and image color corresponding processing technology. Study on the methods of obtaining the use of color space for winter whert nitrogen content of the best. Research shows that color space can be used as a method for nitrogen nutrition diagnosis of winter wheat.Which found that RGB color space and the HSB color space defects. Unable to clear the nitrogen content of the trend. Lab color space is one of the most suitable for the diagnosis of winter wheat nitrogen content trend of space. Where |a|/L² is Linear with nitrogen content.

Keywords: Color Space，Nitrogen Content，RGB Color Space，Lab Color Space

目录

1 前言 4

2 实验材料与方法 7

2.1 实验材料 7

2.2 试验田处理 7

2.3 颜色空间图像的采集与处理 7

2.4 小麦样品的采集与处理 8

2.5 凯氏定氮法 8

2.5.1 凯氏定氮法的方法步骤 8

2.5.2 凯氏定氮法试剂配制 8

2.6 数据处理 9

3 实验结果与分析 9

3.1 叶冠层氮含量分析 9

3.2 氮含量与叶冠层RGB颜色空间的相关分析 10

3.3 氮含量与叶冠层HSB颜色空间的相关分析 11

3.4 氮含量与叶冠层Lab颜色空间的相关分析 12

结果与讨论 14

参考文献 15

致谢 16

1 前言

随着全球人口的不断增加，农作物的重要性愈加明显。现在世界各地农业生产率的缓慢增长与20世纪60年代到70年代的“绿色革命”形成了鲜明反差。在“绿色革命”之前，耕地缩减,土壤退化, 有效水资源日益紧缺^[1]。随着人口增长,人均供水量在减少，农业劳动力大量向非农产业转移。直至曼谷召开的世界粮食理事会部长级会议上正式发出“开展第二次绿色革命”的号召。之后新的人工化肥、农药和种植技术等方面被优化并且广泛应用，使得亚洲作物的产量大幅增加。“绿色革命”导致许多亚洲国家人口高速增长，经济发展速度超前。但现在，其影响开始逐渐消失，这发出了一个警告：满足未来的人口增长需求可能会更艰难^[2]。小麦是面粉的原料，也是北方人的主食，其地位不言而喻，具有重要的研究价值与意义。

本实验主要对农作物生长中的氮素进行了部分研究。氮元素是构成农作物一切器官的基本元素.它不但是细胞原生质体的主要成分,也是体内叶绿素、蛋白质的重要组成部分，它还存在于许多维生素、核酸、磷脂等物质中。没有氮素，光合作用无法持续进行。氮素肥料能促进根、茎、叶等营养器官的生长，扩大绿色光合面积，并且加强光合产物的积累。于分蘖期，能促进提高成穗数；于幼穗分化期，能增加结实粒数；于子粒形成期，能促进灌浆、增加粒重，提高子粒中蛋白质含量，改进其质量^[3]。氮是小麦一生中需求量最大的矿质营养元素。在生产中，不论低、中、高产区，都需要氮素的供应，所以我们可以通过施用氮肥来改善农作物的生长。

氮肥是全世界使用最多的肥料，无论什么时间什么地点，氮肥的施用都是最高效、最方便、最重要的增产措施。我国使用的氮肥量占世界的30%，氮肥在我国农业发展中发挥关键作用。在这种趋势下，提高氮肥施用效率、增产效果，是我国农业发展的必然要求。然而在研究氮含量变化趋势的过程中，取样、测定、数据分析等方面需要消耗大量人力、物力，消耗大量时间与费用，并且我国大多为农户分散经营，不利于推广使用^[4]。

所以我们需要建立与时俱进的农业技术体系。在农业领域，农业信息化非常重要，完美的农业技术体系是成为发达国家必须的农业生产方式，在农业技术体系中，叶色是象征作物生长的重要信息。植物缺肥会引起叶片颜色、厚度、水分含量及形态结构等发生一系列变化，成为植物氮素实时监测和快速诊断的可能手段。叶片在伸出、扩展、维持、衰老等过程中其颜色呈明显变化。其变化与氮含量密切相关。快速无误和准确的获取叶色研究可以为生长诊断与追肥提供便利^[5]。

本文主要通过基于颜色空间研究冬小麦生长各个时期叶冠层的叶色从而对其氮含量进行预测。冬小麦的叶色可通过颜色空间进行研究，近年来随着计算机技术的发展数字图像处理和分析与数码相机等被应用于诸多农业领域。色彩处理技术在数字图像处理中广泛的应用^[6]。我们通过在淮安凌桥实验田进行冬小麦田间试验，采用相机地面获取冬小麦冠层图像及相应的图像色彩处理技术。研究了运用颜色空间技术诊断冬小麦氮含量变化。

颜色是可见光对视觉系统影响的结果，波长在380-780nm之间的电磁波为可见光，我们看到的大多数的光都是由许多不同波长的光组合起来^[7]。颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统），是表示颜色的数学方法，它的用途大体上概括成在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以表达。颜色空间大体上分为RGB颜色空间、LAB颜色空间、HSB颜色空间等^[8]。

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