水稻植株生理生态信息快速无损检测方法的研究

植物生理生态信息主要包括养分信息（植物氮、磷、钾、蛋白质、叶绿素、糖、氨基酸、丙二醛 MDA及其它微量元素等）、理化信息（干鲜物重、水势、水分含量等）。长期以来，大部分植物生长信息是以有损的方式才有真正有效获取。而在本项目中，我们将以水稻为研究对象，以多光谱图像技术为核心，寻求无损测快速获取这些重要参数的方法。.本项目首先必须通过大量理想条件下的光谱实验，得到植物各参数理想光谱模型，从模型中确定敏感波段，并进一步获取相应的多光谱图像。考虑到植物三维立体信息与图像的平面信息之间的差异性、环境光强对植物多光谱图像灰度值的影响，提出将多光谱图像技术与表征植物形态的三维点云数据、表征环境光强的光照模型相结合，从而得到更为准确合理的整株植物的养分及分布情况。本项目的研究成果将为虚拟植物、数字农业等领域的信息测与估计提供新方法。