Формирование высокого урожая сельскохозяйственных растений является результатом фотосинтеза, в процессе которого из простых веществ образуются богатые энергией сложные и разнообразные по химическому составу органические соединения. Как известно, интенсивность накопления органических веществ зависит от величины листовой поверхности, которая определяется биометрическими параметрами растений и существенно зависит от режима их питания, а также продолжительности активной деятельности листьев. В статье изложены результаты научных исследований по изучению фотосинтетической деятельности растений льна масличного в Степи Украины. Авторами предложена методика по определению площади листовой поверхности льна масличного, которая заключается в фотографировании листовой пластины и обработке полученных графических файлов с помощью специального программного обеспечения. Изложены результаты сравнительной оценки существующих методов определения площади листовой поверхности на примере льна масличного. Выявлено преимущество использования методов компьютерного зрения перед другими известными методиками.
Formation of high yields of agricultural crops is the result of photosynthesis, the process in which simple substancesturn into energetically rich and complex organic compounds varying in their chemical composition. It is well known thatthe intensity of organic substances accumulation depends on the size of leaf surface, which is defined by the biometric parameters of plants and largely depends on their nutrition regime and also on the duration of leaf activity period. This paper presents the results of scientific investigations on the photosynthetic activity of linseed plants in the Steppe of Ukraine. The authors proposed a method to determine the leaf surface area of linseed, which consists of photographing leaf lamina and processing the obtained graphic files using a special software. The results of comparative assessment of the existing methods for determining leaf surface area on the example of linseed are presented. The advantage of using the methods of computer vision compared to other known methods was highlighted.