多光谱图像技术在土壤酸碱度检测中的应用

提出了一种利用多光谱图像的颜色特征对土壤酸碱度(pH值)进行快速无损检测的方法。首先,利用2CCD多光谱成像仪获取每个土壤样本的R、G、B、NIR图像各一幅,并对多光谱图像进行颜色空间转换,即从RGB色彩空间分别转换到HSV颜色空间和Lab颜色空间;然后提取不同颜色空间中多光谱图像的颜色特征;最后,分别将提取的颜色特征作为模型的输入变量,建立PLS和LS-SVM算法的土壤酸碱度预测模型。实验结果表明,利用多光谱图像技术对土壤酸碱度进行检测是可行的。预测模型的最佳结果如下:决定系数(R^2)为0.91,预测均方根误差(RMSEP)为0.34.

应用多光谱图像技术获取黄瓜叶片含氮量及叶面积指数

为了快速准确地获取黄瓜叶片的含氮量和叶面积指数等生长信息,提出了采用多光谱图像技术对黄瓜生长信息进行检测的新方法。利用标定板建立黄瓜叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性公式。通过多光谱相机对样本在绿光、红光和近红外三个通道的图像进行处理,获得叶片样本在每一通道的灰度值,然后根据标定板所建立的灰度值与反射率间的经验线性公式将对应的灰度值转为反射率值,并由反射率值计算出黄瓜的植被指数。采用最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立植被指数同叶片含氮景以及叶面积指数问的拟合模型。结果表明植被指数同叶片含氮量和叶面积指数的拟合相关系数分别为0.8665和0.8553。表明植被指数与黄瓜的叶片含氮量和叶面积指数具有紧密的相关性,也为快速采集黄瓜生长信息提供了一种新方法。

多光谱图像技术在食品品质检测中的应用与发展

多光谱技术与多光谱图像技术作为一种食品品质检测的新技术,其应用已越来越广泛。本文在阐述多光谱技术与多光谱图像技术的工作原理、系统组成和特点的基础上,介绍了国外多光谱图像技术在食品品质检测中的应用和最新研究动态,以促进我国利用多光谱图像技术进行食品品质检测的研究。