研究背景

水稻是我国的重要农作物之一，其生长过程中叶片年龄的测算对于农业生产至关重要。传统的测算方法需要专业人员进行手动操作，而且需要严格的实验条件，这给农业生产带来了很大的不便。因此，如何在野外环境下自动、准确地测算水稻叶片年龄成为了当前研究领域的一个难点。

研究内容

为了解决上述问题，本文提出了一种基于语义分割和最短距离算法的水稻叶脉曲线偏转测算方法。首先，构建了一个名为RLNet的语义分割模型，用于分割叶片结构曲线区域（LSCR）。然后，采用基于坐标的算法对这些区域进行聚类和合并，并拟合出叶片结构曲线（LSCL）。最后，使用最短距离算法测算出中间叶片结构曲线的偏转角度，从而得出水稻叶片年龄。与传统的测算方法相比，本方法不需要复杂的手动操作和严格的实验条件，只需要在野外环境下拍摄水稻叶片即可。在实验中，本方法的LSCR分割精度为84.71%，水稻叶脉曲线偏转测算精度为95%。实验结果表明，本方法能够在野外环境下自动、准确地测算水稻叶片年龄，减少了对专业人员的依赖。

研究意义

本文提出的方法在水稻叶片年龄测算领域具有创新性，能够解决传统方法所存在的问题，具有广泛的应用前景。该方法不仅可以提高测算水稻叶片年龄的准确性和效率，还可以减少对专业人员的依赖，为农业生产提供便利。