葉片顏色與含水率的關(guān)系研究畢業(yè)論文(已修改)
2025-07-16 20:32 本頁面
【正文】 天津科技大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)論文 1 畢業(yè)論文 葉片顏色與含水率的關(guān)系研究 天津科技大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 1 前 言 作為一種重要的元素 ， 植物 的含水率影響著整個(gè)植物的生理狀態(tài)。 我國(guó)是一個(gè)較為缺乏水資源的國(guó)家，同時(shí)我國(guó)又是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，有效地提取并且利用農(nóng)作物體內(nèi)的水分信息有助于轉(zhuǎn)變我國(guó)目前傳統(tǒng)的灌溉方式，提高水資源在我國(guó)的利用率，改善居民用水緊張的現(xiàn)狀。 植 物葉片的含水率 可以 用來 檢測(cè)植 物的 生理狀態(tài) ，而 實(shí)時(shí)了解植 物的 生理 狀 態(tài) ,可以 在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域 、 干旱監(jiān)測(cè)和森林火災(zāi)預(yù)測(cè)方面 提供 非常 有用的信息 。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域， 植 物葉片 含水 率 可以用來推斷 農(nóng)作物是否缺水以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，從 而 提供信息用于灌溉決策 ,收益率估計(jì) 以及 干旱條件評(píng)估。 作為 林業(yè)的一個(gè)重要因素 ，葉片含水率可以 確定火災(zāi)磁化率 ，預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生。 現(xiàn)有的植物葉片含水率的判別方法是比較傳統(tǒng)的。 一些研究 是 基于水分含量和 葉綠素之間的關(guān)系 ，也有一些是基于葉片含水率 和光譜之間的關(guān)系 。而針對(duì) 植物葉片含水率的預(yù)測(cè)， 基于 圖像處理技術(shù)的相關(guān)研究是比較少的。 楊勇，張冬強(qiáng)在《基于光譜反射特征的柑橘葉片含水率模型》 [1]中 采用了構(gòu)造光譜指數(shù)和光譜逐步回歸分析兩種方法，分析了葉片圖像的光譜 (380~2500nm)反射率與葉片含水率之間的定量關(guān)系并建立了 葉片含水率與葉片圖像光譜反射率之間的模型。結(jié)果顯示，基于柑橘葉片含水率與葉片圖像反射光譜的模型證明了了二者之間的相關(guān)性較強(qiáng)。 徐騰飛，韓文霆在《基于圖像處理的玉米葉片含水率診斷方法研究》 [2]中研究了 玉米葉片的圖片 , 對(duì)缺水的玉米葉片圖像進(jìn)行了分析 , 研究了以圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的農(nóng)作物缺水診斷方法 ,。利用 RGB圖像繪制了灰度直方圖 , 采集了關(guān)于玉米葉片顏色的特征參數(shù) , 對(duì)玉米葉片的含水率進(jìn)行了判定和分析。 張偉和毛罕平等在《 缺素葉片圖像顏色和紋型特征參數(shù)提取的研究》 [3]中采用圖像處理技術(shù)對(duì)番茄進(jìn)行 了缺素判別 , 分別對(duì) 缺鉀、缺鐵、缺氮和正常 4 種情況下番茄葉片圖像的特征參數(shù)進(jìn)行了采集和分析 , 取得了顯著的效果 。 穗波，信雄在《 根據(jù)圖像提取植物的生長(zhǎng)信息》 [4]中提取了茨菇缺鈣、鎂、鐵 3 種元素時(shí)葉片圖像的顏色特征 , 繪制灰度直方圖并 分析了其特征 , 利用閾值法將葉片的病態(tài)部分和正常部分分割出來 ,將病態(tài)面積占整個(gè)葉片的百分比作為特征參數(shù) , 但 其效果并不好。此外，由于該模型只有一個(gè)特征參數(shù) , 所以不足以進(jìn)行模式判別。 Blackmer 和 Schepers 在 《 Analysis of aerial photography for nitrogen stress within corn fields》 [22]中 改進(jìn)了穗波信雄等的實(shí)驗(yàn) , 通過 把 8位彩色航拍圖像分解成紅色、綠色、藍(lán)色三原色來處理數(shù)字化的航拍圖像 , 然后分別對(duì)紅色、綠色、藍(lán)色三原色的特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果表明隨著綠色和紅色的統(tǒng)計(jì)天津科技大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 值與高氮水平的供應(yīng)狀況成正比； 相比于 藍(lán)色的統(tǒng)計(jì)值 ， 紅色和綠色的統(tǒng)計(jì)值更能預(yù)測(cè)植物的供氮水平 。 本研究以梧桐樹的葉片為例 , 研究了葉片顏色與葉片含水率 之間的關(guān)系。 對(duì)基于 葉片顏色 的 葉片含水率的判定 方法進(jìn)行了研究。首先利用 圖像處理 的方法 , 對(duì)梧桐葉片的 RGB圖像 提取了葉片顏色的三原色紅色、綠色、藍(lán)色的特征參數(shù) ,然后 建立了多個(gè)一元和多元 回歸分析的數(shù)學(xué)模型， 對(duì)葉片含水率和葉片顏色的關(guān)系進(jìn)行了分析和總結(jié)。 天津科技大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 4 2 理論準(zhǔn)備 MATLAB 介紹 MATLAB 是美國(guó) MathWorks 公 司推出的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件。它是一種科學(xué)的計(jì)算軟件，它將數(shù)據(jù)以矩陣的形式存儲(chǔ)并處理。在 MATLAB 中集合了 高性能的數(shù)值計(jì)算和可視化，同時(shí)提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，這些內(nèi)置函數(shù)被調(diào)用來實(shí)現(xiàn)我們所需要的功能，因此 MATLAB 被用來進(jìn)行 科學(xué)計(jì)算，同時(shí)也被廣泛地應(yīng)用于系統(tǒng)控制、信息處理等領(lǐng)域的分析、仿真和設(shè)計(jì)工作。 MATLAB 主要包括 MATLAB和 Simulink 兩大部分。 MATLAB 的功能非常強(qiáng)大，它簡(jiǎn)單易用，擁有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)和圖像處理能力。它集成了數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大的功能，并將這些功能放在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué)領(lǐng)域提供了一個(gè)全面的解決方案，與此同時(shí) MATLAB 在很大程度上脫離了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語言（如C、 Fortran） 的編輯模式，很大程度上代表了現(xiàn)今國(guó)際科學(xué)計(jì)算軟件的先進(jìn)水平。本研究使用的是 MATLAB 中的圖像處理和數(shù)據(jù)處理中的回歸分析功能。 回歸分析的思想 回歸分析是研究數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、怎樣相關(guān)與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型，找出最能夠代表因變量和自變量之間關(guān)系的函數(shù)（回歸方程）。它可以幫助我們用一個(gè)或多個(gè)自變量的值去估計(jì)因變量的值。回歸分析按照自變量的個(gè)數(shù)可以分為一元回歸分析和多元回歸分析；而按照自變量和因變量之間的不同關(guān)系，它又可以分為線性回歸分析和非線性回歸 分析。本研究的主要內(nèi)容是一元和多元的線性回歸分析。 在回歸分析中，如果數(shù)據(jù)集只包含單一的自變量和因變量，同時(shí)自變量和因變量之間具有線性的關(guān)系，那么這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中的自變量不止一個(gè)，有兩個(gè)或兩個(gè)以上，且因變量和自變量之間的關(guān)系是線性的，則稱為多元線性回歸分析。 回歸分析的主要步驟為： (1)模型建立：針對(duì)給定的數(shù)據(jù)集，確定其中某些變量之間的定量關(guān)系式，即建立自變量與因變量之間的回歸模型并估計(jì)其中的未知參數(shù)的值。 對(duì)于一元線性回歸分析， 若在 X 與 Y 的散點(diǎn)圖中，數(shù)據(jù)點(diǎn)大都分布在一條直天津科技大學(xué) 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 線附近，說明這兩個(gè)變量之間的關(guān)系是線性的 。 這樣的直線可以有許多條，但我們希望其中的一條能最準(zhǔn)確的反映 X 與 Y 之間的關(guān)系，即我們要找出一條直線，使盡可能多的數(shù)據(jù)點(diǎn)落在這條直線上，記此直線方程為 : bxay ?? （ 21） 其中 x 稱為自變量， y 稱為因變量 。 ba, 的值通過最小二乘法法求得，即求 ba,使得 21( , ) ( )niiiQ a b y a bx?? ? ??取最小值，其中 ( , )iixy ( 1,2,..., )in? 為樣本數(shù)據(jù)，稱該方程為一元直線回歸方程 ． 利用數(shù)學(xué)分析求極值方法，解得 xbya ?? ， 2121xnxyxnyxb niiniii
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