基于eCognition植物叶片气孔密度及气孔面积快速测算方法
2018-05-15分类号:S792.26;S792.32;S792.41
【部门】北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室干旱与半干旱地区森林培育及生态系统国家林业局重点实验室
【摘要】【目的】叶片气孔是植物与外界进行物质交换的重要窗口,对环境变化十分敏感。如何快速、精确地获得气孔密度和开放程度数据仍缺乏成熟的方法与技术,本研究旨在探索植物叶片气孔密度及气孔面积的快速测算方法,为今后植物气孔研究工作提供参考。【方法】以北京市常见绿化树种白蜡、臭椿和国槐叶片为研究对象,采用面向对象分类的eCognition图像处理软件,对叶片气孔显微图像进行多尺度分割和分类识别,根据对象的光谱特征、亮度特征和几何特征构建规则并进行气孔分类和提取。【结果】气孔分割的最佳参数及自动提取规则组合为:尺度参数120~125、形状参数0.7、紧凑度参数0.9、亮度值160~220、红光波段>95、形状-密度指数1.5~2.2。【结论】该方法提取气孔密度和气孔面积的精度分别达到99.2%、94.5%,结果较理想,适用于植物叶片气孔信息的快速提取。
【关键词】易康软件 气孔密度 气孔总面积 多尺度分割
【基金】林业公益性行业重大项目(20140430102)
【所属期刊栏目】北京林业大学学报
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