葉片顏色與含水率的關(guān)系研究畢業(yè)論文-wenkub
2023-07-03 20:32:19 本頁面
【正文】 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。 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)對番茄進行 了缺素判別 , 分別對 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)進行了采集和分析 , 取得了顯著的效果 。結(jié)果表明隨著綠色和紅色的統(tǒng)計天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計 3 值與高氮水平的供應(yīng)狀況成正比； 相比于 藍色的統(tǒng)計值 ， 紅色和綠色的統(tǒng)計值更能預(yù)測植物的供氮水平 。 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計 4 2 理論準備 MATLAB 介紹 MATLAB 是美國 MathWorks 公 司推出的商業(yè)數(shù)學軟件。 MATLAB 的功能非常強大，它簡單易用，擁有很強的數(shù)據(jù)和圖像處理能力。它可以幫助我們用一個或多個自變量的值去估計因變量的值。如果回歸分析中的自變量不止一個，有兩個或兩個以上，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。 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)學分析求極值方法，解得 xbya ?? ， 2121xnxyxnyxb niiniii??????? （ 22） 相對應(yīng)的多元線性回歸方程的一般 形式為 : ...2211 xbxbay ??? （ 23） (2)模型檢驗：對所建立的回歸模型進行檢驗，通過顯著性檢驗來驗證回歸方程的線性關(guān)系是否顯著。 (3)模型驗證：針對給出的樣本，利用求得的回歸方程對因變量進行預(yù)測并比 較預(yù)測值與真實值的誤差，以誤差大小來衡量回歸模型的合理性。因為我們一般搜集的都是 RGB 彩色圖像，所以 要 對二值化 圖像 進行 處理與分析，首先要把圖像二值化，得到二值化圖像，這樣 才能 對圖像做 下 一步 的處理 。如果 一個 特定物體的灰度值 是 均勻一致并且處在一個均勻 的 背景下，使用 閾值 法就可以 得到較好的分割效果 。 圖像處理中所使用的函數(shù)： Imread：將圖像導入到 MATLAB 中； Im2bw(A,a)：將圖像二值化（ A 代表像素矩陣， a 代表選取的閾值）； Imshow：輸出圖像； Mean：求平均值； Std：求標準差。即 Matlab 中的 LinearModel 函數(shù)可以同時實現(xiàn)模型建立和模型檢驗。 （ a） 正面 （ b） 反面 圖 31 葉片圖像的正反面 葉片含水率的測定 用烘干法測梧桐樹葉的葉片含水率，具體做法為： 首先對鮮葉片進行三次稱重，然后記錄葉片的稱重結(jié)果。 葉片含水率的計算公式： %1 0 0121 ??? w wwv (31) 公式 （ 31） 中 , v 為梧桐葉片樣本的含水率 , 1w 是 梧桐葉片的鮮重 , 2w 是 烘干后梧桐葉片的干重。 將梧桐葉片的圖像導入 Matlab 并將其二值化，圖所 示是原圖和二值化后的圖片對比。 A=im2bw(A,)。 （ 2） 標準差是方差的算術(shù)平方根。標準差計算公式： ?? ??ni ixN 12)(1 ?? （ 33） （ 33）中 ? 代表數(shù)據(jù)集的平均值， N 是數(shù)據(jù)的個數(shù)， ix 為數(shù)據(jù)的值）。變異系數(shù)可以用來消除和減輕不同度量標準和（或）平均值對兩個或多個樣本的變異程度的影響。結(jié)果如表 32 所示。（數(shù)據(jù)見表 32，代碼和運行結(jié)果見附錄 3） 擬合曲線如圖 41 所示： 0 . 1 6 0 . 1 8 0 . 2 0 . 2 2 0 . 2 4 0 . 2 6 0 . 2 8 0 . 30 . 6 5 50 . 6 5 5 10 . 6 5 5 20 . 6 5 5 30 . 6 5 5 40 . 6 5 5 50 . 6 5 5 60 . 6 5 5 70 . 6 5 5 8y v s . x 1變異系數(shù)葉片含水率 D a t aF i tC o n f i d e n c e b o u n d s 圖 41 變異系數(shù)和葉片含水率擬合曲線 分析：由上述運算結(jié)果可知變異系數(shù)和葉片含水率的一元回歸模型為： 00 10 67 55 ??y （ 41） 同時結(jié)果顯示 ??p 。 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計 14 基于 RGB 圖像統(tǒng)計量的回歸模型 模型二：以圖像標準差 s 為自變量的一元回歸模型 將圖像標準差 s 作為自變量，葉片含水率作為因變量建立一 元回歸模型（數(shù)據(jù)見表 33，代碼和運行結(jié)果見附錄 3） 擬合曲線如圖 42 所示： 80 82 84 86 88 90 92 94 96 980 . 6 5 4 90 . 6 5 50 . 6 5 5 10 . 6 5 5 20 . 6 5 5 30 . 6 5 5 40 . 6 5 5 50 . 6 5 5 60 . 6 5 5 70 . 6 5 5 8y v s . x標準差 S葉片含水率 D a t aF i tC o n f i d e n c e b o u n d s 圖 42 標準差和葉片含水率擬合曲線 分析：由上述運算結(jié)果可知標準差和葉片含水率的一元回歸模型為： xey *0562 ??? （ 42） 同時結(jié)果顯示 ??p 。 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設(shè)計 15 模型三：圖像平均值和標準差的二元回歸模型 分別以 RGB 圖像的平均值和標準差為自變量，葉片含水率為因變量建立二元回歸模型。 模型四：分量平均值和圖像的標準差四元回歸模型 分別將 RGB 圖像三原
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