摘要

为实现植物水分状况的实时在线监测,该研究采用非接触式双目摄像仪获取草莓叶片的深度图像并转换为点云数据,从中抽取叶片三维(Three-Dimension,3D)形态信息,用以建立草莓叶片含水率的预测模型。采用随机采样一致算法与整体最小二乘法相结合的点云平面拟合方法拟合叶片平面从而获取叶倾角,采用代数拟合球面法以估计叶片的拟合球半径,从而可以定量分析草莓叶片的几何参数与不同含水率的关系。在建模集的一元线性回归分析中,叶倾角与叶片含水率、余弦值与叶片含水率、球半径与叶片含水率均线性相关,决定系数分别为0.842 9、0.854 6和0.880 8;采用多元线性回归分别分析了球半径和叶倾角、球半径和叶倾角的余弦值与叶片含水率,两者与叶片含水率之间关系都十分显著(P<0.001),修正决定系数分别为0.914 3和0.912 9。对所建立的单变量含水率预测模型和双变量预测模型在验证集上进行了验证,结果表明,利用球半径和叶倾角建立的回归模型预测叶片含水率效果最好,均方根误差仅为0.015 8,决定系数达0.953 4。该试验研究结果可以快速检测草莓叶片含水情况,为草莓含水状况的非接触式测量提供一种有效的方法,为农情信息精准获取提供技术支持。