决定叶面积指数发展曲线形状的作物参数ah怎么求

作物参数ah是叶面积指数发展曲线形状的一个重要参数，它通常由植物学家或农业专家根据实验数据拟合得出。具体来说，可以通过以下步骤求得作物参数ah：

1. 首先选取一定数量的同一品种的作物进行实验，测量它们在不同生长阶段的叶面积指数（LAI）和生长时间。

2. 将这些数据用图表表示出来，可以得到一个生长曲线，即LAI随时间的变化曲线。

3. 根据实验数据，拟合出一个数学模型来描述LAI随时间的变化。通常使用的是logistic函数或Gompertz函数等。

4. 在数学模型中，作物参数ah代表了生长曲线的形状，可以通过拟合得到。

需要注意的是，不同品种的作物ah值可能存在差异，因此在实际应用中，需要根据具体品种的数据进行求解。

相关问题

envi叶面积指数计算

envi叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是衡量植物叶片覆盖程度和叶片总面积的重要指标之一。通过envi软件进行envi叶面积指数的计算可以提供植被生长和植物群落结构等方面的信息。

首先，需要使用遥感影像数据，如卫星或无人机获取的高分辨率遥感影像。这些影像中可以通过不同的波段信息获取植被的反射和辐射特征。

其次，通过envi软件中的图像处理工具，可以进行影像的预处理。比如，进行大气校正、辐射定标以及影像配准等操作，以确保获取准确和可靠的数据。

然后，通过envi软件中的植被指数计算工具，可以计算envi叶面积指数。常用的计算方法有比例植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、归一化差分植被指数（Normalized Difference Water Index, NDWI）等。

最后，根据计算得到的envi叶面积指数结果，可以进行相应的分析和应用。例如，可以评估植被覆盖程度、生长状况以及监测植被变化等。

总而言之，通过envi软件进行envi叶面积指数的计算，可以获得植物叶片覆盖程度和叶片总面积的信息。这为研究植被生长、评估植被状况以及监测植被变化等提供了有效的工具和方法。

matlab 形态学 图像分割 求复杂形状植物叶片面积

1. 读取图像并将其转换为二值图像。

I = imread('plant.jpg');
gray = rgb2gray(I);
bw = imbinarize(gray, 'adaptive','Sensitivity',0.5);

2. 对二值图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀等，以消除噪声并强化目标形状。

se = strel('disk',3);
bw_erode = imerode(bw,se);
bw_dilate = imdilate(bw_erode,se);

3. 对处理后的图像进行连通区域分析，以获取植物叶片的区域。

cc = bwconncomp(bw_dilate);
numPixels = cellfun(@numel,cc.PixelIdxList);
[biggest,idx] = max(numPixels);
leaf = false(size(bw_dilate));
leaf(cc.PixelIdxList{idx}) = true;

4. 计算叶片面积。

area = bwarea(leaf);

完整代码：

I = imread('plant.jpg');
gray = rgb2gray(I);
bw = imbinarize(gray, 'adaptive','Sensitivity',0.5);

se = strel('disk',3);
bw_erode = imerode(bw,se);
bw_dilate = imdilate(bw_erode,se);

cc = bwconncomp(bw_dilate);
numPixels = cellfun(@numel,cc.PixelIdxList);
[biggest,idx] = max(numPixels);
leaf = false(size(bw_dilate));
leaf(cc.PixelIdxList{idx}) = true;

area = bwarea(leaf);
fprintf('叶片面积为：%d\n',area);

注意：这里假设该植物只有一个叶片，如果有多个叶片，需要对每个叶片都进行以上步骤。