青稞叶片色彩参数值与生长态势的研究

刘子恒 王娟娟

摘要：本研究以高原作物“甘青5号”青稞为研究对象，使用数码相机获取青稞叶片的数字图像，分析青稞叶片的色彩参数与生长态势之间的相关性。结果表明：在色彩参数值中，绿光（G）值均大于其他光的值，这是由于相较于其他光，绿色植物对绿光的反射更强，青稞叶片的长、宽和表面积会随着色彩参数的增大而改变。构建生长态势与色彩参数的线性模型，发现R值与叶片长度的模型较理想，判定系数均大于05，其中4月10日的样品拟合度最好，判定系数达到07795。

关键词：青稞叶片;生长态势;色彩参数;相关性

中图分类号：S126

文献标识码：A

文章编号：1008-0457（2019）06-0076-04国际DOI编码：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2019.06.014

Study on Color Parameters and Growth Trend of Hulless Barley Leaves

LIU Zi-heng*，WANG Juan-juan

（Department of Physics and Hydropower Engineering，Gansu Normal Univercity for Nationlities，Hezuo，Gansu 747000，China）

Abstract：In this study，the digital images of Hulless barley “Ganqing 5” were photographed with a digital camera，and the correlation between the color parameters of the barley leaves and the growth posture was analyzedThe results showed that the value of green （G）was greater than the values of other lights，which is due to the stronger reflection of green plantsThe length，width and surface area of the barley leaves growed over timeA linear model constructed of growth potential and color parameters showed that the model of R value and length of leaves is ideal，and the coefficient of determination is greater than 05The sample fitting degree in April 10 is the best，and their coefficient of determination reaches 07795.

Key words：Hulless barley; growth situation; color parameters; correlation

青稞（Hulless barley），是禾本科大麥属的一种农作物，它的内外壳分离，籽粒裸露，称米大麦。主要生产于中国西北地区，同时也是藏族人民的主要粮食。青稞具有很丰富的营养价值和显著的医药保健作用。

近年来，农业生产技术的快速发展，使得农作物的信息监测与品质评估建立在大数据之上[1-3]。计算机视觉技术是利用图像传感器获取物体图像，同时将图像转换成数字图像并利用计算机识别图像，以达到分析图像和得出结论的目的。多样化的计算机处理图像的模式，Photoshop自身默认的色彩模式是RGB色彩模式，计算机图像中的每一个像素都是通过RGB三种颜色分量混合而形成，RGB模式是表示色彩的一种数学方法。所有颜色中的红色、绿色和蓝色的色阶都是用亮度级来测量的，范围在0到255之间，亮度级越高，其颜色就越明亮。国内许多学者进行了

数字图像技术方面的研究。李俊[4]利用数字图像对番茄黄氏曲叶病毒病进行分析研究，发现色彩分析法对番茄黄化曲叶病毒病识别是可行的。陈宇熠等[5]利用图像处理技术应用于农学参数检测研究，得出利用图像饱和度、亮度信息及更深层次的图像特征来构建农这参数预测模型。青稞叶片的长度、宽度和叶面积是重要的指标[6-7]，其中叶面积是生态系统的一个结构参数，可以反映植物叶面数量、冠层结构变化、植物生命活力及其环境效应，能为我们提供重要的数据参数。本研究对农作物青稞叶片生长态势与色彩参数RGB进行分析，采集青稞叶片不同生长时期的图像，提取色彩参数RGB，利用数字图像技术研究色彩参数R值与生长态势的相关性[8-12]。

1材料与方法

11供试样品

试验于2019年3月在甘肃省合作市甘肃民族师范学院巨山养殖基地，地处青藏高原东北边缘，E102°92′，N34°98′，选取甘肃西南部地区‘甘青5号’青稞作为供试样品，选用10 cm×12 cm双层的塑料杯，10个重复，在室内温度为20℃的环境下，种植青稞种子，进行相同的水肥管理，青稞长出叶片后，以倒三叶作为测量对象，分别于4月3日、4月10日、4月17日进行3次采样，以下对3个采样时间分别简称第一期、第二期、第三期。

12青稞叶片色彩参数的获取

选取长势良好的青稞叶片作为样本，对样本进行编号，使用数码相机（佳能lxus105）采集图像信息。固定照相机与样本的距离为15 cm，利用图像处理软件Photoshop 80中的RGB模型提取图像的色彩参数值（即RGB值），记录数据。

13青稞叶片生长态势的测量

采用游标卡尺测量青稞叶片不同生长期叶片的长度和宽度，将叶片平摊在水平面上，在叶片上放一块透明的方格纸，统计格点数，计算叶片面积（少于半格的忽略不计，多余半格的按一格计算），记录数据填入表格。

14数据分析

采用photoshop80软件、Office2010软件进行数据处理和分析。

2结果与分析

21青稞叶片色彩参数值的获取

采集的供试样品图像用Photoshop 80软件中的RGB模型提取R（红）值、G（绿）值、B（蓝）值（见表1）。

从表1中可以看出：3个不同时间的色彩参数，普遍存在G（绿）值普遍大于R（红）值和B（蓝）值。这是由于绿色植物对可见的绿光反射比其他光强。

22青稞叶片的生长态势

利用米尺和格点法测量生长态势相关参数的数值，记录叶片在不同生长期的长、宽和表面积的值。再用Excel软处理分析数据，具体见表2。

由表2可知，三个不同时间段的青稞叶片的长、宽和表面积值逐渐增大，并且长和表面积变化较明显，叶片宽值增加较缓慢。在生长过程中青稞叶受生长素和光照的影响生长速度较慢，同时青稞初生根受到空间的限制生长不完整，从而影响青稞幼苗的生命力。

23色彩参数与生长态势的模型

对3个采样时间色彩参数R（红）、G（绿）、B（蓝）值与生长态势长、宽、表面积值构建线性模型，共计9个模型，发现R（红）值与叶片长度的线性模型较其他理想。

判定系数，又叫决定系数，是指在线性回归中，回归可解释离差平方和与总离差平方和之比值，其数值等于相关系数R。从图1、图2、图3可以看出，三个时间的样品的模型R2均达到05以上，具有一定的可解释程度，其中第二期的R值与叶片长度的模型的拟合度最好，判定系数达到07795。

3结论与讨论

青稞叶片的长、宽和表面积会随着生长期的变大而增大，其中宽的增大趋势最小。色彩参数值也呈增大趋势。构建生长态势与色彩参数的线性模型，发现R值与叶片长度的模型较理想，判定系数均大于05，其中第二期的样品拟合度最好，判定系数达到07795。说明利用数码相机获取青稞叶片色彩参数在一定生长期与青稞叶片生长态势存在某种定量的联系，在诊断青稞叶片生长态势方面具有一定的可行性[13-15]。

参考文献：

[1]黎瑞君，岳延滨，孙长青，等.不同氮肥水平下水稻的生长态势[J].贵州农业科学，2016，44（05）：63-67

[2]杨丽敏，陈书强，赵海新，等.不同插植密度对寒地水稻叶片生长态势的影响研究[J].北方水稻，2015，45（02）：10-13

[3]胡艳，杨瑞，戚玉娇基于混合像元分解植被类型提取—以塔河地区为例[J].山地农业生物学报，2018，37（5）：084-088.

[4]李俊，陈振德基于数字图像的番茄黄化曲叶病毒病色彩分析研究[J].中国农学通报，2013，29（31）：96-100

[5]陈宇熠，张富贵，吴雪梅，等.图像处理技术应用于农学参数检测研究进展[J].山地农业生物学报，2013，32（02）：176-180

[6]臧广鹏，魏玉杰，张梅秀，等.啤酒花脱毒苗生长态势及品质比较研究[J].北方园艺，2011，（13）：48-49

[7]张金恒，韩超，刘子恒，等.用图像色彩参数诊断SO2熏气对小麦的急性伤害[J].农业工程学报，2008，36（24）：36-38

[8]蒙秀菲，冯仕喜，曾涛，等.灌浆成熟期气温对稻米品质影响[J].山地农业生物学报，2019，38（4）：8-12.

[9]周佳璐基于机器视觉的小麦质量判别系统的研究[D].上海：同济大学，2006.

[10]范璐，展海军，周展明，等.图像分析测定白麦的角质率和硬度方法的研究[J].糧食与饲料工业，2002，（04）：44-45

[11]王博，王惠祥，潘泉，等.基于数码相机的图象数字变焦（视图插补）算法[J].中国图象图形学报，2002，（02）：85-87

[12]高建昌，郭广君，国艳梅，等.平台扫描仪结合ImageJ软件测定番茄叶面积[J].中国蔬菜，2011（2）：73-77

[13]周玉麟银耳香灰菌配合比及其生长态势与生产性能相关性的研究[J].中国食用菌，1990，（01）：4-7

[14]孙宇露，王德海，朱国建基于图像分析检测青菜叶绿素含量食品与发酵工业[J].食品与发酵工业，2016，42 （8）：194-198.