付曉燕 江大勇 李微微 周 超

(1.河北小五臺山國家級自然保護區(qū)管理中心，河北 蔚縣 075700； 2.河北省張家口市林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，河北 張家口 075700； 3.河北省林業(yè)和草原科學(xué)研究院，石家莊 050500)

氮是植物生長的必要養(yǎng)分，缺氮會直接影響植物的氨基酸、蛋白質(zhì)及葉綠體內(nèi)的葉綠素合成，從而降低光合作用[1-2]，而氮過量則會造成土壤板結(jié)、酸化，進而增加地下水亞硝酸鹽的含量，從而污染水質(zhì)。所以如何保證植物優(yōu)生長的同時，又能防止或盡量避免環(huán)境污染，也是重要關(guān)鍵。林業(yè)資源及林木質(zhì)量的好壞直接影響國家的生態(tài)環(huán)境，但近年來，我國對林木需求量的增加，加之環(huán)境污染的加重，造成了天然資源的枯竭。因此，很多國家把發(fā)展林業(yè)資源作為重要的戰(zhàn)略性決策[3]。氮元素是林木生長發(fā)育必需的營養(yǎng)元素之一，并且在植物的生長發(fā)育、產(chǎn)量及品質(zhì)上起著非常重要的作用[4]。氮肥用量太大，則會使土壤肥力下降，對于植物是災(zāi)難性的，會引起鉀、鈣、鎂、磷等元素的缺素癥，甚至死亡。因此，準(zhǔn)確掌握植株的營養(yǎng)狀況，才能合理地進行肥料投入，防止污染[5]。

植物氮素營養(yǎng)診斷廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)中，早期的土壤氮素診斷需要在實驗室完成，耗費大量的人力物力，且實施效果較差.近些年，無損檢測技術(shù)的發(fā)展為營養(yǎng)快速診斷提供了方法，常用技術(shù)有葉綠素儀法、手持光譜儀技術(shù)、高光譜遙感技術(shù)和數(shù)字圖像技術(shù)等。但葉綠素儀法測定面積小，測量位置受測量人主觀影響[6];手持光譜儀得到的數(shù)據(jù)解釋度低，且由于天氣、光照、土壤背景等因素產(chǎn)生加性或乘性誤差[7];高光譜技術(shù)受太陽高度角、風(fēng)速和土壤濕度等的影響，且設(shè)備昂貴，目前僅在研究階段.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的營養(yǎng)診斷方法快捷方便，且價格低廉。近年來，許多學(xué)者利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集的作物葉片圖像進行了分析，為診斷農(nóng)作物營養(yǎng)狀況提供決策支持[8]。

1 土壤養(yǎng)分檢測

定期對植物進行營養(yǎng)診斷，能夠掌握植物不同生長階段植物對氮元素的需求量，探尋地上和地下相互關(guān)系，進而能對植物進行合理的栽培和管理。進行土壤分析有以下作用：(1)可反映樹體平衡和失調(diào)狀況。(2)利于探尋缺素原因。(3)為預(yù)測植物所需要的最低限制因子找出依據(jù)。但單純的把植物營養(yǎng)診斷與土壤養(yǎng)分檢測劃上等號，這種理解是非常片面的。實施管理植物時首先要考慮土壤養(yǎng)分含量，土壤診斷具體工作是收集植物種植區(qū)域的土壤并放到實驗室進行化學(xué)診斷，診斷儀器用先進的植物養(yǎng)分測速儀，如Reflex養(yǎng)分測速儀對土壤養(yǎng)分進行研究，然后提取植物數(shù)字圖像的顏色特征進行整理及分析[9]。

2 植物影像分割

圖像分割是將圖像中有意義的區(qū)域提取出來，目的是使各區(qū)域有一致性，區(qū)域之間有明顯差別[10]。作為植物營養(yǎng)診斷的關(guān)鍵一步，直接影響到后續(xù)的特征提取和目標(biāo)識別，凡是涉及各種類型的目標(biāo)提取、測量工作都離不開圖像分割。通過閱讀文獻總結(jié)了一些圖像分割方法，主要分為傳統(tǒng)的和結(jié)合特定理論的分割方法。

2.1 傳統(tǒng)的分割方法

傳統(tǒng)的分割方法分為基于區(qū)域的和基于邊緣的分割方法，以及這兩者結(jié)合的分割方法[11]?；趨^(qū)域閾值分割一般對圖像都要有一定的假設(shè)，即基于一定的圖像模型，此外，最優(yōu)閾值的取值也是比較繁瑣的一項工作，所以這種方法的應(yīng)用推廣幾乎是不可能。通過一系列的實驗，基于邊緣的檢測方法能夠獲得灰度值的局部變化強度，尤其是對噪聲及其敏感度方面。

2.2 基于特定理論的分割方法

隨著近幾年來對圖像分割研究的進一步深入，一些新的理論和方法相繼被提出來：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[12]是由法國數(shù)學(xué)家 Mathern G .和Serra J于1964年提出，隨后被人們應(yīng)用到圖像處理領(lǐng)域，最典型的就是分水嶺方法；基于模糊數(shù)學(xué)[13-14]的模式分類在圖像分割中得到了廣泛應(yīng)用，F(xiàn)CM 聚類算法成為圖像分割中重要的算法之一；基于遺傳算法[15]在圖像分割中的應(yīng)用，主要是幫助確定分割閾值；還有就是基于支持向量機的圖像分割方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法(主要是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、基于免疫算法的圖像分割方法等。

2.3 分割方法存在的問題及原因

盡管圖像分割技術(shù)已經(jīng)有了大量的研究，但是尚未有一種適合于所有圖像的分割方法[16]。綜合閱讀材料總結(jié)主要是因為分割方法的研究主要集中在基于傳統(tǒng)的和特定理論的研究或者作進一步的改進，而沒有充分認識到人類的視覺系統(tǒng)，或者說只是從功能上模擬而不是從結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)。

3 提取植物的顏色特征

圖像處理采用Matlab R2012a程序或者Adobe 獲取圖像的紅光、綠光、藍光深度絕對值R、G、B，并計算出相應(yīng)的紅光、綠光和藍光的標(biāo)準(zhǔn)化值NRI、NGI、NBI[17]。建立植物顏色特征和土壤養(yǎng)分關(guān)系，找出顏色特征的最佳比值范圍和土壤中氮的相關(guān)關(guān)系。

4 發(fā)展以及展望

4.1 圖像分割

要實現(xiàn)一種統(tǒng)一的適用于所有植物圖像的分割算法，必須研究視覺的認知原理，結(jié)合智能科學(xué)的最新理論對圖像分割作進一步的研究，達到提高計算效率、減少系統(tǒng)運行時間、優(yōu)化算法流程的研究目的[18]。

4.2 圖像營養(yǎng)診斷

基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的營養(yǎng)診斷方法快捷方便，且價格低廉。近年來，許多學(xué)者利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集的作物葉片圖像進行了分析，為診斷農(nóng)作物營養(yǎng)狀況提供決策支持,利用植物數(shù)字圖像處理技術(shù)提取圖像的顏色特征轉(zhuǎn)化成二維特征曲線，建立植物氮元素營養(yǎng)水平診斷模型，給出植物營養(yǎng)水平綜合評價，為以后多種營養(yǎng)水平的開發(fā)及發(fā)展提供參考[19]。

當(dāng)前在我國的農(nóng)林業(yè)施肥管理中，氮肥過量使用相對普遍，這種情況下不僅讓土壤的肥力下降導(dǎo)致肥料利用率底同時還會造成土壤板結(jié)嚴(yán)重，酸化，植物生長緩慢細弱抗病性差，使水體中的亞硝酸鹽增加水體富營養(yǎng)化等。近20年來，植物營養(yǎng)無損診斷發(fā)展迅速，其中數(shù)字圖像技術(shù)應(yīng)用廣泛[20-23]，有研究認為，數(shù)字圖像的顏色參數(shù)G.B與植株全氮含量有顯著的線性關(guān)系，植物顏色的變化是表征營養(yǎng)水平的重要信息，并具有相當(dāng)強的穩(wěn)定性。因此，通過圖像分割技術(shù)提取出植物數(shù)字圖像感興趣區(qū)的顏色特征作為特征參量可以實現(xiàn)對檀香營養(yǎng)水平的診斷。國內(nèi)外應(yīng)用植物數(shù)字圖像處理技術(shù)進行營養(yǎng)診斷探索已經(jīng)取得了一定的成果，這些成果也為我們今后的研究提供一定的理論基礎(chǔ)。但多集中在對氮素營養(yǎng)診斷，如Adamsen[24]等獲取了冬小麥冠層圖像，分析認為G /R 與 SPAD 讀數(shù)有極顯著的相關(guān)關(guān)系。張培松研究顯示番茄冠層圖像綠光標(biāo)準(zhǔn)化值G/(R+G +B)最能表征番茄氮素營養(yǎng)供應(yīng)狀況[25]。此后的多項研究表明，植物的顏色特征可以應(yīng)用于多種植物的營養(yǎng)元素診斷中，如特定時期小麥冠層、玉米冠層和棉花等植物中[26]。

5 結(jié)論

林木在生長時所需的主要營養(yǎng)元素來源于土壤，林木營養(yǎng)診斷可以為林木施肥提供理論依據(jù)，而明確林木所需的營養(yǎng)元素種類對科學(xué)配方施肥具有重要的指導(dǎo)意義。以林木營養(yǎng)診斷研究現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，通過圖像分割技術(shù)提取出圖像的感興趣區(qū)，探尋樹體營養(yǎng)元素濃度和林木生長量、產(chǎn)量的密切關(guān)系。詳細分析施肥效應(yīng)與不同營養(yǎng)元素對檀香生長的作用，以期為我國發(fā)展人工林中科學(xué)合理施肥提供理論依據(jù)。不同地區(qū)的土壤，營養(yǎng)成分的含量也存在著差異，部分營養(yǎng)元素的缺乏通常會導(dǎo)致林木的生長不良、顯著降低林木的生長速度以及林木質(zhì)量，有時土壤內(nèi)多種營養(yǎng)元素含量過多時，特別是微量元素含量過多時，會造成林木中毒，導(dǎo)致林木生長發(fā)育不良。因此，林木施肥中除了要對林木自身的營養(yǎng)元素的含量進行檢測與分析，同時還需要對土壤內(nèi)的營養(yǎng)元素的含量及種類進行相應(yīng)的檢測與分析，這樣對提高林木施肥的針對性具有重要作用。

再次對植物定期進行營養(yǎng)診斷，能夠掌握植物不同生長階段植物對氮元素的需求量，探尋地上和地下相互關(guān)系，反映樹體平衡和失調(diào)狀況，利于探尋缺素原因，為預(yù)測植物所需要的最低限制因子找出依據(jù)。