玉米叶倾角提取算法：基于Freeman链码的图像处理与应用

本文主要探讨了基于图像的玉米叶倾角提取算法及其在农业生产中的应用。研究由包聪聪等人进行，发表于《河南农业科学》2023年第52卷第8期，重点关注如何利用数字图像处理技术来精确测量玉米叶片的倾斜角度，这对于优化植物光能利用和提升农作物产量具有重要意义。 作者们首先介绍了叶倾角作为玉米冠层结构的关键参数，它对作物生长和产量有着直接的影响。他们采用了灰度化、直方图均衡化、中值滤波等预处理技术，以改善图像质量并减少噪声。接着，引入了Otsu分割方法进行图像二值化，以便更清晰地区分叶片和背景。随后，通过形态学操作如膨胀和腐蚀，以及连通区识别，对茎叶连接点进行定位。这些步骤中，关键的部分是利用Freeman链码算法来识别出植株的茎叶连接点，这一步骤的识别率达到了94.47%和93.94%，显示了算法的有效性。 提取玉米叶倾角的核心技术是通过链码对叶尖点的追踪，进而计算出叶片的角度。实验结果显示，实测的叶倾角与计算值之间的相关系数高达0.94，这意味着算法能够实现高效且准确的叶倾角测量。研究还发现，随着叶片位置的下降，叶倾角通常呈现降低的趋势；而在归一化植被指数（NDVI）增加时，不同层位的叶倾角也随之增大，这反映了光合作用效率与叶倾角之间可能存在的关联。 论文的研究成果对于农业遥感和精准农业有着实际应用价值，特别是在玉米种植管理中，可以通过自动化的图像分析来优化灌溉、施肥和收割策略。此外，作者们还提及了研究得到的基金支持，包括内蒙古自治区科技重大专项、内蒙古自然科学基金项目和内蒙古师范大学的基本科研业务费专项，这表明该领域的研究得到了学术界和政策层面的重视。 最后，文章作者包聪聪和张宝林分别作为在读硕士研究生和环境遥感研究的教授，他们的研究方向和专业背景为本工作的理论与实践提供了有力支撑。整篇论文展示了在信息技术和农业生产实践相结合的背景下，如何通过图像处理技术解决实际问题，并推动农业生产的现代化进程。