【摘 要】
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【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
【机 构】
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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
【基金项目】
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林业公益性行业重大项目(20140430102)
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【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。
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