基于SVM的植物叶片缺水和缺肥状况分析研究开题报告

2022-01-09 22:38:43

全文总字数：1807字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：在作物生长过程中，常会出现作物缺水等状况，水分亏缺会直接影响作物的生化过程和形态结构，这种影响可以从植物叶片的颜色变化上表现出来。

目前对植物叶片含水率进行诊断主要是以一些传统方法为主，利用图像处理技术来对植物叶片含水率诊断的相关研究较少,利用图像处理的方法可以发现在植物表现出缺水症状的早期，肉眼很难分辨出的一些细小差别，及早对植物叶片含水率进行诊断，降低缺水对植物生长造成的影响。

植物含水量是影响植物生长发育的主要指标,作物缺水与否对其生长发育、抗逆性及产量高低有很大影响。

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1．学会对数字图像进行处理分析，对基于图像处理的植物缺水诊断方法进行研究，并将其正确的运用于系统设计。

2．学习并可以熟练使用matlab、学习matlab编程。

3．研究由于缺水对于植物叶片图像的影响、了解数字图像处理技术在植物、农作物叶片含水量检测方面的运用。

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实行方案：

收集多种实验样本，例如当植物缺水时，它的叶片能够清晰显著的反应缺水状态的。

收集每个品种的多个样本图像信息，用matlab对其提取的颜色特征和叶片含水率进行相关性分析，筛选出与叶片含水量关系显著的颜色特征量，来确定出该植物样本叶片含水量情况从而得出植物是否需要浇水的结论。

进度：

1、2018.1.1-2.18进行调研，明确设计任务，完成任务书等工作。

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[1] 王方永、王克如、王崇桃等基于图像识别的棉花水分状况诊断研究[j] .石河子大学学报， 2017，25（4） .

[2]于常乐. 基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究[d] . 长春：吉林大学， 2005.

[3] 孙瑞东，于海业，于常乐等. 基于图像处理的黄瓜叶片含水量无损检测研究[j] .农机化研究， 2008.（ 07 ）

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