大豆叶片形态模拟模型建立方法的研究
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言植物叶片作为植物生理生态的重要体现，其形态、颜色、纹理等特征是植物识别和分类的重要依据。
随着计算机视觉技术的快速发展，自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法的研究已成为植物学、计算机科学和人工智能等领域的研究热点。
本文旨在探讨自然生长状态下植物叶片特征提取的方法及识别技术，以期为植物分类、生态环境监测等提供有效工具。
二、植物叶片特征提取方法1. 形态特征提取形态特征是植物叶片最直观、最明显的特征，包括叶片的形状、大小、边缘等。
通过图像处理技术，可以提取出叶片的轮廓、面积、周长、长宽比等形态特征。
此外，还可以利用边缘检测算法提取叶片的边缘特征，如边缘的曲率、分叉点等。
2. 颜色特征提取植物叶片的颜色是反映其生理状态和生长环境的重要特征。
通过颜色空间转换和颜色直方图等方法，可以提取出叶片的颜色特征。
常见的颜色空间包括RGB、HSV、Lab等，可以根据不同的需求选择合适的颜色空间进行特征提取。
3. 纹理特征提取纹理特征是描述植物叶片表面细节的重要特征，包括叶片表面的粗糙度、纹路等。
通过灰度共生矩阵、自相关函数等方法，可以提取出叶片的纹理特征。
此外，还可以利用小波变换等信号处理方法对叶片纹理进行多尺度分析。
三、植物叶片识别方法1. 传统识别方法传统识别方法主要依赖于人工设计的特征描述符和分类器。
例如，通过提取叶片的形态、颜色、纹理等特征，结合支持向量机、随机森林等分类器进行识别。
然而，这种方法需要大量的手工设计和调参工作，且对不同种类植物的识别效果可能存在差异。
2. 深度学习识别方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的植物叶片识别方法逐渐成为研究热点。
通过构建卷积神经网络等深度学习模型，可以自动学习和提取叶片的特征，实现端到端的识别。
这种方法无需手动设计特征描述符和分类器，具有较高的识别准确率和鲁棒性。
四、实验与分析为了验证上述方法的有效性，我们进行了实验分析。
大豆叶发育的研究进展
大豆叶发育的研究进展作者：周彦辰杨学珍来源：《种子科技》2021年第18期摘要：近20年来，我国大豆需求量不断攀升、进口额持续扩大，成为对外依存度最高的农产品之一。
叶片形态作为大豆重要外观特征和农艺性状，既影响日光捕获效率，又影响“氮”库的吸收效率，可调节产量。
因此，对叶发育过程和激素、环境影响因素进行总结，有助于解析大豆叶片调控网络，对加速基于理想株型的育种选择进程、提高大豆单产具有重大意义。
关键词：大豆;叶片发育;激素;环境影响文章编号：1005-2690（2021）18-0013-02 中国图书分类号：S565 文献标志码：B1 概述大豆（Glycine max（L.）Merr.）起源于我国，是四大粮食作物之一，对中华民族的繁衍生息和东方饮食文化的形成发挥了不可替代的作用[1]。
大豆本身蛋白质和脂肪含量丰富，可通过土壤微生物固定氮，也是豆科植物研究的模范植物。
在当今世界，大豆是粮、油、饲、蔬菜兼用的重要农作物，种植面积仅次于小麦、水稻和玉米等經济粮食作物，而贸易额则高居各种农产品之首。
大豆叶片正常均为三出复叶，叶片形状对阳光穿透力、光照吸收、CO2固定和光合效率有直接影响，进而影响作物产量和品质特性[2]。
通过对叶发育过程及影响叶发育的内部环境因素进行综述，为构建叶发育调控网络打下良好基础，对大豆株型改良有重要意义。
2 叶发育过程大豆是典型的双子叶植物，其叶片形态发育共分为4个阶段。
首先，以茎尖分生组织（SAM）的外周区域（PZ）起始发育成叶原基[3]。
其次，在叶片原基的萌发之后，以维体轴极性为基础发生远端生长，并建立近轴-轴和近轴-远端轴。
再次，叶片沿中-外轴（始于边缘附近）生长，将叶片与叶柄区分开，主要分化成叶柄、叶片和托叶等各个组织。
最后，随着边缘分生组织发育停止，整个叶片开始细胞增殖和向外扩张，致使远端和侧部叶片整体扩张。
在部分双子叶植物中，叶片附着在茎上的连接为叶柄。
如拟南芥，在叶基附近产生托叶，保护正在发育的幼叶，并在叶片发育早期作为植物激素生长素的来源。
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展，作物生长模拟模型作为一种研究作物生长、优化农业生产过程的技术手段，已得到了广泛的关注和应用。
通过对作物生长环境的模拟和预测，这种模型可以帮助农业科学家和农民更好地理解作物生长的规律，优化农业资源利用，提高作物产量和品质。
本文将对作物生长模拟模型的研究和应用进行综述。
二、作物生长模拟模型的基本原理和分类作物生长模拟模型是一种基于数学、生物学和生态学原理的计算机模型，用于模拟作物的生长过程和环境影响。
根据不同的研究目的和应用领域，作物生长模拟模型可以分为多种类型。
常见的分类方式包括：基于过程的模型、基于统计的模型和混合模型等。
基于过程的模型主要关注作物的生理生态过程，如光合作用、呼吸作用、水分吸收等，通过数学方程描述这些过程，模拟作物的生长和发育。
基于统计的模型则主要依据历史数据和统计方法，预测作物的生长和产量。
混合模型则结合了两种模型的优点，既考虑了作物的生理生态过程，又利用了历史数据和统计方法。
三、作物生长模拟模型的研究进展近年来，作物生长模拟模型的研究取得了显著的进展。
一方面，模型的复杂性和精度不断提高，能够更准确地模拟作物的生长过程和环境影响。
另一方面，模型的应用范围也在不断扩大，从单纯的科研工具发展成为农业生产的重要工具。
此外，随着计算机技术的发展，作物生长模拟模型已经成为现代农业信息技术的重要组成部分。
四、作物生长模拟模型的应用作物生长模拟模型在农业生产和研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助农民优化种植计划，提高作物的产量和品质。
通过模拟不同种植条件下的作物生长情况，农民可以制定出更合理的种植计划，包括品种选择、播种时间、施肥策略等。
其次，它还可以帮助农业科学家研究作物的生理生态过程，揭示作物对环境变化的响应机制。
此外，作物生长模拟模型还可以用于农业气候适应、农业政策制定、农业资源管理等方面。
五、作物生长模拟模型的挑战与展望尽管作物生长模拟模型已经取得了显著的进展和应用，但仍面临一些挑战。
植物生长模型的建立与仿真
植物生长模型的建立与仿真植物是地球上最为重要的生物之一，它们在维持生态平衡、提供食物和氧气等方面发挥着重要的作用。
为了更好地了解和研究植物的生长过程，科学家们发展出了植物生长模型与仿真技术。
本文将介绍植物生长模型的建立与仿真，以及其在农业、生态学和计算机图形学等领域的应用。
首先，我们来了解植物生长模型的基本原理。
植物生长模型是一种数学模型，通过模拟和描述植物在生长过程中的各种形态和结构变化，揭示植物生长的规律性和机制。
该模型基于植物的生物学特征和生理过程，结合数学和物理原理，通过计算机算法来模拟植物的生长过程。
在建立植物生长模型时，首先需要收集并分析植物的生物学数据和形态特征。
这些数据包括植物的种类、根系结构、茎干和叶片的形状、大小和生长速度等。
通过统计和分析这些数据，可以建立起植物生长过程中的数学模型。
一些常用的数学模型包括L-system、agent-based模型和有限元素模型等。
接着，科学家们将植物的生长规律转化为计算机算法，并通过编程实现这些算法。
这些算法包括植物的生长方向和速度、生长点的生成和变化、分支和枝叶的扩展等。
通过在计算机上运行这些算法，可以模拟和预测植物在不同环境条件下的生长过程。
植物生长模型的仿真是通过计算机图形学技术将植物的生长过程可视化。
利用三维建模和渲染技术，可以根据模型算法生成逼真的植物模型，并模拟植物生长的各个阶段。
通过调整模型参数和环境条件，可以观察和预测不同因素对植物生长过程的影响。
这对于农业科学家和生态学家来说，是一种重要的工具，可以帮助他们研究植物生长的规律、优化农作物的种植方式，以及改善生态环境。
植物生长模型与仿真技术在农业领域有着广泛的应用。
农业科学家通过建立植物生长模型，可以研究不同环境条件下农作物的生长规律和养分需求，优化种植方式，提高农作物的产量和质量。
同时，他们还可以通过模拟和预测灾害（如干旱、病虫害）对农作物的影响，及时采取措施保护农作物。
作物生长模型的建立与模拟实验研究
作物生长模型的建立与模拟实验研究作物生长模型是用来描述作物在不同环境条件下生理、生化和生态过程的数学模型该模型对于指导农业生产、提高作物产量和质量具有重要意义作物生长模型的建立与模拟实验研究的方法和步骤1. 模型建立的基本原理作物生长模型建立的基本原理是基于作物生长的生理、生化和生态学原理，通过实地观测和试验，获取作物生长相关参数，构建数学模型，并利用计算机技术进行模拟和预测2. 模型建立的方法和步骤作物生长模型的建立主要包括以下几个步骤：（1）收集数据：通过实地观测、试验和文献资料收集，获取作物生长相关的基础数据，如生育期、株高、叶面积指数、干物质积累等（2）选择模型类型：根据作物生长特点和研究目的，选择合适的模型类型，如过程模型、经验模型或组合模型等（3）构建数学模型：根据模型类型和基础数据，构建描述作物生长过程的数学模型，包括生物学过程和环境因素的影响（4）参数估计：利用收集的数据，通过统计分析方法估计模型参数，如生长系数、环境阈值等（5）模型验证和优化：通过实地观测和试验数据，对模型进行验证和优化，提高模型的准确性和可靠性3. 模型模拟实验研究模型模拟实验研究是检验和应用作物生长模型的重要环节主要包括以下几个方面：（1）实验设计：根据研究目的和模型需求，设计实验方案，包括试验地点、品种、施肥、灌溉等农艺措施（2）数据采集：在实验过程中，严格按照数据采集标准，实时监测作物生长相关指标，如株高、叶面积指数、干物质积累等（3）模型应用：将建立的作物生长模型应用于实验数据，进行模拟预测，分析模型在不同环境条件和农艺措施下的适用性（4）结果分析：对比模型模拟结果与实际观测数据，评估模型的准确性和可靠性，为农业生产提供科学依据本文对作物生长模型的建立与模拟实验研究进行了探讨，为进一步提高作物产量和质量、优化农业生产提供理论支持和实践指导以上内容为文章的相关左右，主要包括了作物生长模型建立的基本原理、方法和步骤，以及模型模拟实验研究的重要性后续内容将详细介绍具体模型类型、参数估计方法以及模型在农业生产中的应用等4. 常见作物生长模型类型及特点4.1 过程模型过程模型是基于作物生长的生理过程，模拟作物生长过程中的关键参数，如光合作用、呼吸作用、养分吸收和运输等这类模型的优点是能够详细描述作物生长的内在生理机制，但需要较多的参数和复杂的计算4.2 经验模型经验模型是基于作物生长观测数据，通过统计方法构建的模型这类模型的优点是参数较少，计算简便，但可能无法准确描述作物生长的内在生理机制4.3 组合模型组合模型是将过程模型和经验模型相结合，取长补短，提高模型的准确性和适用性这类模型在实际应用中得到了广泛应用5. 参数估计方法参数估计是作物生长模型建立的关键环节，常用的参数估计方法有：（1）经验公式法：通过实测数据，拟合参数的的经验公式（2）优化算法：利用计算机技术，采用遗传算法、粒子群优化算法等，寻找最优参数（3）人工神经网络：利用人工神经网络模型，模拟作物生长过程，自动获取参数6. 模型在农业生产中的应用作物生长模型在农业生产中具有广泛应用，主要包括：（1）品种筛选：通过模型模拟，评估不同品种在特定环境条件下的产量和品质表现，筛选适宜品种（2）栽培管理：根据模型模拟结果，制定合理的施肥、灌溉、病虫害防治等农艺措施，提高作物产量和品质（3）产量预测：利用模型模拟，预测不同栽培管理条件下作物的产量表现，为农业生产决策提供依据（4）适应性研究：通过模型模拟，研究作物对不同环境变化的适应性，为培育适应性强的品种提供理论支持7. 模型发展趋势与挑战随着计算机技术和大数据的发展，作物生长模型呈现出以下发展趋势：（1）模型精细化：通过引入更多的生物学和环境因素，提高模型的精细化程度，使其更准确地描述作物生长过程（2）模型集成化：将作物生长模型与其他模型（如气象模型、土壤模型等）相结合，实现多模型集成，提高模型的适用性和准确性（3）模型智能化：利用技术，如深度学习、机器学习等，构建智能化的作物生长模型，实现模型的自动学习和优化然而，作物生长模型在发展过程中也面临一些挑战，如模型参数的获取和验证、模型的普适性和移植性、模型的实时监测和调控等需要进一步研究和解决这些问题，以推动作物生长模型的发展和应用8. 模型参数的获取和验证模型参数的获取和验证是作物生长模型建立的关键环节获取准确的参数对于模型的准确性和可靠性至关重要参数的获取主要依赖于实地观测和试验，包括生育期、株高、叶面积指数、干物质积累等指标的测定此外，通过文献资料和数据库收集也是获取参数的重要途径参数的验证通常采用模型模拟与实际观测数据对比的方法，评估模型的准确性和可靠性对于验证不合格的模型，需要重新调整参数，直至满足要求9. 模型的普适性和移植性模型的普适性和移植性是衡量作物生长模型应用价值的重要指标普适性指的是模型在不同地区、品种和栽培条件下的适用性为了提高模型的普适性，需要收集更多的数据，优化模型参数，使模型能够适应更广泛的环境条件移植性指的是模型在不同作物和生态系统中的应用能力对于具有较高普适性和移植性的模型，可以应用于更多的作物和环境，为农业生产提供更大的价值10. 模型的实时监测和调控模型的实时监测和调控是作物生长模型在农业生产中的关键应用通过对作物生长过程的实时监测，可以了解作物的生长状态，及时发现潜在的问题，为农业生产提供决策依据模型的调控功能可以通过制定合理的农艺措施来实现，如施肥、灌溉、病虫害防治等此外，利用物联网技术和遥感技术，可以实现对作物生长过程的远程监控和智能调控，提高农业生产的智能化水平11. 结论作物生长模型是描述作物生长过程的重要工具，对于指导农业生产、提高作物产量和质量具有重要意义本文对作物生长模型的建立与模拟实验研究进行了探讨，包括模型建立的基本原理、方法和步骤，模型模拟实验研究的重要性，常见模型类型及特点，参数估计方法，模型在农业生产中的应用，模型发展趋势与挑战，模型参数的获取和验证，模型的普适性和移植性，以及模型的实时监测和调控为进一步提高作物产量和质量、优化农业生产提供理论支持和实践指导。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，植物学研究逐渐与计算机视觉、图像处理等跨学科领域结合，推动了植物叶片特征提取与识别技术的迅速发展。
叶片作为植物的基本构成单元，其特征蕴含了丰富的生物学信息。
本文将探讨自然生长状态下植物叶片特征提取与识别的方法，分析并优化当前的研究策略。
二、自然生长状态下植物叶片特征分析1. 叶片的形态特征：自然生长状态下的植物叶片形态各异，包括形状、大小、边缘轮廓等。
这些形态特征是植物分类和识别的重要依据。
2. 叶片的纹理特征：叶片的纹理特征反映了叶片表面的微观结构，如叶脉分布、细胞排列等。
这些特征对于植物种类的区分具有重要意义。
3. 叶片的光谱特征：叶片的光谱特征包括其反射和吸收的光谱信息，反映了叶片的化学成分和生理状态。
这些信息在植物生态学和农学等领域具有重要应用价值。
三、植物叶片特征提取方法研究1. 基于图像处理技术的特征提取：通过图像处理技术，提取叶片的形态、纹理等特征。
例如，使用边缘检测算法提取叶片边缘信息，使用纹理分析算法提取叶脉分布等。
2. 基于光谱分析的特征提取：利用光谱仪器获取叶片的光谱信息，分析其反射和吸收的光谱特征。
这些特征可以用于植物的种类识别、病虫害诊断等。
3. 深度学习在特征提取中的应用：近年来，深度学习在植物叶片特征提取中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习并提取叶片的高维特征，提高识别的准确性。
四、植物叶片识别方法研究1. 基于传统机器学习算法的识别方法：利用已提取的叶片特征，结合传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）进行识别。
这些方法在特定条件下具有较高的识别率。
2. 基于深度学习的识别方法：利用深度神经网络对叶片图像进行端到端的识别。
通过训练大量的图像数据，深度神经网络可以自动学习和提取有效的特征，实现高精度的植物叶片识别。
五、实验与分析本文通过实验验证了上述方法的有效性。
实验数据集包括多种自然生长状态下的植物叶片图像和光谱信息。
叶片建模方法
叶片建模方法Creating a 3D model of a blade is a significant process that requires precision and attention to detail. 叶片的三维建模是一个复杂的过程，需要精确的操作和对细节的关注。
There are several methods that can be used to create a blade model, each with its advantages and disadvantages.有几种方法可以用来创建叶片模型，每种方法都有其优点和缺点。
One of the most common methods is using computer-aided design (CAD) software to create a digital model of the blade.其中最常见的方法之一是使用计算机辅助设计（CAD）软件来创建叶片的数字模型。
This method allows for precise measurements and the ability to easily make changes to the model.这种方法可以进行精确的测量，并且可以很容易地对模型进行修改。
Another method is using 3D scanning technology to create a digital model of an existing blade.另一种方法是使用3D扫描技术来创建现有叶片的数字模型。
This method is useful for reverse engineering or replicating existing blades.这种方法对于逆向工程或复制现有叶片非常有用。
Finally, some blades may be handcrafted using traditional modeling techniques.最后，一些叶片可能是使用传统的建模技术手工制作的。
大豆高产栽培研究及高产模型的建立
配 方 施 肥 ） 利 用 旋 转 回 归 设 计 的 方 法 进 行 试 验 ， ，
并通 过 Ｄ Ｓ软件 分析 ， 立大 豆高产 栽培模 型 。 Ｐ 建
１ 材 料 和 方 法
１ １供 试 材 料 ．
［ Ｏ 周 冀衡 ， 虹 琦 ， 桂 华 ， ． 国 不 同 烤 烟 产 区烟 叶 １］ 杨 林 等 我
中 主要 挥 发 性 香 气 物 质 的 研 究 Ｅ ７ 湖 南 农 业 大 学 学 Ｊ．
武 丽 ， 晓 燕 ， 小 茜 ， 我 国不 同 生 态 烟 区 烤 烟 的 部 徐 朱 等．
分 化 学 成 分 和 多 酚 类 物 质 含 量 的 比 较 ［ ］ 华 北 农 学 Ｊ．
报 ，０ ８ ２ （ 刊 ）１ ３１６ ２０ ，３ 增 ：５ — ５ ．
报 ： 自然 科 学 版 ， ０ ４ ３ （ ） ２ — ３ ２ ０ ， ０ １ ：０ ２ ．
［ １ 汪耀 富， １］ 高华军 ， 国顺 ， 不 同基 因型烤 烟叶片 致 刘 等．
香 物 质 含 量 的对 比分 析 ［］ 中 国 农 学 通 报 ，０ ５ ２ Ｊ． ２０ ，１
大 豆 １号 和 石 大 豆 １号 ， 量 分 别 达 到 ５ ５ ． 产 ６２ ９
ｋ ／ ｍ。 ５ ０ ． ｇ ｈ ＿ 。此 外 ， 大 豆 栽 培 方 ｇ ｈ 和 ７ ８ ／ ｍ。１ ４ ｋ ］ 在
泛 豆 ５号 ， 由地 神种业 农科 所提 供 。多效 唑 （ 建 农 牌 ） １ 可湿 性 粉 剂 ， ，５ 由江苏 建 农 农 药 化 工有 限 公 司生产 ； 素 ， Ｎ≥４ ． ， 尿 含 ６ ４ 由天 脊 中化 高平 化
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图像 在拍 摄 、扫 描 以 及传 输 过 程 中 ，不 可 避 免 地 存 在 着 外 部 干 扰 和 内部 干扰 ，产 生 一些 噪 声 ，影
响 图 像 的 质 量 ，甚 至 给 分析 带来 困难 。 因此 ，需 要 进 行 去 除 噪声 处 理 。
收 稿 日期 ：２ ０ — ２ ０ ０７ ０— ５
随着 计 算 机 技 术 的 迅 速 普 及 ，它 在 农业 科 研 和 生 产
上 的应 用 Ｅ趋 广 泛 。 ｌ
叶是 种 子 植 物 制 造 有 机 养 料 的重 要 器 官 ，也 是
进 行 光 合 作 用 的 重 要 场 所 。 光 合作 用 的 产物 不 仅 供
理 就 是 使 图像 由 彩 色转 化 为灰 度 颜 色 的过 程 ， 即彩 色 Ｒ ，Ｂ分 量 值 相 等 。 由 于 Ｒ ，Ｂ的权 值 范 围 ，Ｇ ，Ｇ
是 ０～２ ５ ５ ，所 以灰 度 的级 别 只 有 ２ ６级 ，即灰 度 图 ５ 像 仅 能 表 现 ２ ６种 颜 色 （ 度 ） 且 灰 度 图 中只 有 灰 ５ 灰 ， 度而没有色彩。
植 物 自身 生 命 活 动 使 用 ，而 且 所 有 其 它 生 物 （ 括 包
人 类 在 内 ）都 是 以植 物 的 光 合 作 用 的产 物 为 食 物 的 最 终 来 源 。光 合 作 用 和 叶 绿体 的 存 在 以 及 整 个 叶 片
对 图 像 的 去 噪 处 理 可 以 在 空 间域 进 行 ，也 可 以
在 频 率 域 进 行 。 空 间 域 上 的 处 理是 以对 图像 像 素 的 直 接 处 理 为 基 础 的 ，频率 域 处 理是 以修 改 图像 的傅
氏 变换 为 基 础 的 。而 所 获得 叶 片 的 图像 是 将 叶 片 放 在 白色 背 景 下 用 数 码 相 机 获 得 的 ，噪声 很 小 。 因此 只 需 在 空 间 域 进 行 滤 波 ，即 可 达 到 去 噪 的 目的 。 １２ 图像 灰 度 化 处 理 ． 获 取 的 叶 片 图 像 是 彩 色 的 。 为 了加 快 速 度 ，便 于 后 续 步 骤 的 处 理 ，首 先 对 图像 进 行 灰 度 化 处 理 。 图 像 的 颜 色 分 为 黑 白色 和彩 色 。 Ｒ Ｂ颜 色 模 型 中 ， 在 Ｇ 当 Ｒ Ｇ： ： Ｂ时 即表 示 一 种 黑 白颜 色 ，此 时 Ｒ ，Ｇ ，Ｂ 的 值 叫 做 灰度 值 ，黑 白色 叫 做 灰度 颜 色 。灰 度 化 处
维普资讯
２０ 年 １ 月 ０７ １
农 机 化 研 究
第 １ 期 １
大 豆 叶 片 形 态 模 拟 模 型 建 立 方 法 的 研 究
孙 红 敏 ，李 晓 明
（东北 农 业 大 学 工 程 学 院 ，哈 尔 滨 １ ０ ３ ０ ０） ５
摘 要 ：叶 片是 大 豆 的重 要 器 官之 一 ，对 大 豆 叶 片结 构 模 型 的研 究 ，有 助 于 对 大 豆 叶 片 功 能 的 研究 。为此 ， 从 大 豆 叶 片 轮 廓 的提 取方 法 和模 拟 模 型 的 建 立方 法 两个 方 面进 行讨 论 ，提 出 了 大 豆 叶 片进 行 数 字 化 处 理 的
的形 态 结 构 有 着 密 切 的 联 系 。 因 此 ，对 叶 片 形 态 模 型 的研 究 有 着 重 大 的 意 义 。
由于人 眼 对 绿 色 的 敏感 度最 高 ，对 红 色 的敏 感
度 次 之 ，对 蓝 色 的 敏感 度 最 低 ，因此 使 Ｗ ＞ｗ ＞Ｗ ｃ Ｒ Ｂ
１ 叶片 轮 廓 的 提 取
基 本 方 法 ，应 用 Ｌ系 统 ，成 功 地 建 立 了大 豆 叶片 结 构 模 拟 模 型 ，解 决 了 大 豆 生 长 模 拟 模 型 建 立 过 程 中 的一 个 关 键 问题 ，对 大 豆 植 株模 型 的建 立 有 着 重 要 的指 导 意 义 。
关 键 词 ：计 算 机应 用 ； 叶 片模 型 ；理 论 研 究 ；大 豆
计 算 机 模 拟 程 序 。作 物 生 长 模 拟 是 作 物 学科 和 计 算
机 学 科 新 兴 的交 叉 研 究 领 域 。作 物 生 长 模 拟 模 型 反 映 的 是 作 物 生 长 和 发 育 的 基 本 生 理 生 态 机 理 和 过 程 ，与 传 统 的反 映 因果 关 系 的 统 计 回归模 型 有 着 显 著 的差 别 ，具 有 系统 性 、动 态 性 、机 制 性 与 预 测 性 。
中图 分 类 号 ：Ｔ ３ １４ ： ２ Ｐ ９ ． １ Ｓ１ ６ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ Ｏ — １ ８ ２ ０ ） １一 Ｏ ８ Ｏ Ｏ３ ８ Ｘ（ ０ ７ １ ＿ Ｏ ４ 一 ３
Ｏ 引 言
作 物 生 长 模 拟 模 型 是 指 能 定 量 和 动 态 地 描 述 作 物 生 长 、发 育 和 产 量 形 成 过 程 及 其 对 环境 反 应 的
１１ 叶片 图像 预 处 理 ．
将 得 到 较 合 理 的 灰度 图像 。 实 验 和理 论 推 导 证 明 ，
当 Ｗ ：． Ｒ ０ ０， Ｗ ＝ ． ３ ６ ０ ９， Ｗ ＝ ．１ ， 即 当 Ｖ ｒ ＝ ５ Ｂ ０１ 时 ｇａ ｙ ０ ０ ＋ ． Ｇ ０１ ． Ｒ ０ ９ ＋ ． Ｂ；Ｒ…Ｇ Ｖ ｒ 时 ， 够 得 到 最 ３ ５ Ｉ Ｂ ｇ ｙ ａ 能
合 理 的 灰度 图 像 。
ห้องสมุดไป่ตู้１３ 叶 片 图 像 分 割 ．
图 像 分 割 是 依 据 图像 的 灰度 、颜 色 、几 何 性质 等 因 素 ，将 图 像 分 割 成 具 有 不 同含 义 的 区域 。这 些 区域 是互 不 相 交 的 ，每 一 个 区 域 内 部 图像 的某 种 特 征 保 持 一致 或 相 近性 ，不 同 区域 的 图像 特 征 则 有 明 显 差 别 。 笔 者 所 要 处 理 的 图 像 ，是绿 色 叶 片在 白色