基于红外热成像的棉花叶片温度分布量化方法研究

摘要

[目的]叶片温度反映作物生长的生理过程和能量交换,是作物生长监测的重要指标.本研究旨在提出一种量化棉花叶片温度空间分布的方法.[方法]以水培条件下缺钾和正常棉花叶片的红外图片为研究对象,基于Stata和Surfer软件去除棉花红外图片中无关背景强化目标叶片的温度信息;应用地统计学空间网格法实现对叶片温度分布的数量化;最后统一红外图像的温度标尺实现不同处理间叶片不同区域的温度比较.[结果]经过处理后的图像能体现不同处理间的叶片温度差异.缺钾叶片平均温度、叶脉温度和叶脉外叶片温度分别高于正常叶片0.52℃、0.59℃和0.47℃.此外,缺钾处理叶片内部温度的变幅(0.76℃)及变异系数(0.38％)均高于正常叶片(0.54℃,0.27％),且以叶脉温度升高最多(0.53℃).叶片内部温度的概率分布分析表明,缺钾叶片温度分布的四分位差高于正常叶片0.07℃,说明正常叶片温度分布相对集中.[结论]这一方法的提出有助于进一步准确监测棉花长势,为指导棉花精准管理奠定基础.