南京土壤所利用图像处理技术对水稻氮素进行无损监测
图像处理是信号处理在图像域上的一个应用，也与计算机科学、人工智能等领域有密切的关系。利用图像处理技术对作物进行氮素诊断具有无损、快速、取样面积大，以及操作简单等诸多优点，是近年来农作物监测方面研究的又一个热点。
目前，利用图像处理技术对农作物进行监测的研究还主要集中在设施作物及果品类分拣方面，所涉及的大部分大田作物也集中在小麦、玉米上，而对水稻的研究鲜有报道。中国科学院南京土壤研究所王德建研究员课题组以大田长期氮肥试验与氮肥系列梯度试验为基础，利用商用数码相机拍摄了水稻不同生长时期的冠层图像。首次提出根据图像绿色通道和红色通道差值(GMR)的大小及分布设定阈值对图像进行分割的方法，并分别对图像分割前后的特征参数与生物量、含氮量和叶面积指数(LAI)间的关系进行了分析。水稻图像的GMR值与作物的生物量、含氮量和LAI间的相关系数分别达到0.93**，0.93**，0.94**;图像冠层覆盖度与生物量、含氮量和LAI间的相关系数分别达到0.90**，0.91**，0.95**。这种图像分割方法具有处理速度快(1幅1500万像素的图像处理时间小于1秒)，适应性强(也可用于其它绿色植物与背景图像的分割)，图像分割前后的特征参数与作物氮素营养状况间都有良好的相关关系。
相关研究结果发表在Field Crops Research(149 2013 33–39)
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