基于多光谱图像的水稻穗颈瘟严重度识别研究

摘要

为实时获取作物病害程度信息,研究了水稻穗颈瘟的多图像分割方法,并利用分割结果来估测穗颈瘟的发病程度.由于图像中背景复杂,从获取的多光谱图像中提取IR、R、G分量,难以将水稻穗颈从背景中分割出来.采用IR-G和2IR-R-G分割方法将水稻穗预从图像中分离出来,31幅图像中水稻穗颈灰度值与病情指数呈极显著线性相关,由此建立了水稻穗颈瘟严重度的多光谱图像预测模型,实现了对水稻水稻穗颈瘟的快速、准确、非破坏性检测.