简介:
本发明涉及一种叶片无损评价植物臭氧敏感性的方法,属于大气污染生物监测领域,可应用于臭氧敏感植物如大豆、杨树、白桦树、紫椴、辽东栎等伤害症状的无损伤、连续测定。方法包括:根据叶面图像对伤害类型分类,然后对叶面图像进行分割,提取和分析症状形状、面积大小等特征,建立基于Lab颜色模式下ISODATA算法的提取方法,得出伤斑率后进行受害程度分级(图1)。本发明的优点是,与现有肉眼观察或破坏性取样方法相比,本方法可以无损伤地分析叶面受害面积和比例,实现连续监测和准确分级,可以解决不同植物臭氧伤害症状存在差异而无法定量比较受害程度的问题,可以简单直接地判断植物臭氧伤害,具有快速、无损和连续观测等优点。
本发明涉及一种叶片无损评价植物臭氧敏感性的方法,属于大气污染生物监测领域,可应用于臭氧敏感植物如大豆、杨树、白桦树、紫椴、辽东栎等伤害症状的无损伤、连续测定。方法包括:根据叶面图像对伤害类型分类,然后对叶面图像进行分割,提取和分析症状形状、面积大小等特征,建立基于Lab颜色模式下ISODATA算法的提取方法,得出伤斑率后进行受害程度分级(图1)。本发明的优点是,与现有肉眼观察或破坏性取样方法相比,本方法可以无损伤地分析叶面受害面积和比例,实现连续监测和准确分级,可以解决不同植物臭氧伤害症状存在差异而无法定量比较受害程度的问题,可以简单直接地判断植物臭氧伤害,具有快速、无损和连续观测等优点。