[發(fā)明專利]基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2017-02-06
• 公開（公告）號: CN106951824A
• 公開（公告）日: 2017-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉哲;封偉;張蕊;蘇偉;黃健熙;李紹明;張曉東;朱德海
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11002
• 代理人: 湯財寶

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在玉米種質(zhì)資源鑒定及新品種測試性狀調(diào)查中，葉片顏色作為主要表型性狀被廣泛的使用。同時，葉色在一定程度上能反映葉片內(nèi)部的生理生化特征。當(dāng)前獲取玉米葉色的方法多為人工調(diào)查，該方法耗費時間、人力和物力，且效率低下，不利于大面積地塊的信息獲取。并且隨著農(nóng)藝標(biāo)準(zhǔn)的提高，對于精細農(nóng)業(yè)的要求也會越來越高，通過葉色反映玉米生長狀況以及缺肥種類對于精確施肥等精細農(nóng)業(yè)手段有著十分重要的基礎(chǔ)作用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法及系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法，包括：

S1，獲取玉米育種基地的無人機遙感影像；

S2，對所述無人機遙感影像的待分析區(qū)域進行RGB到HSI的色彩空間變換；

S3，對變換得到的HSI色彩空間影像，提取多種不同顏色類別的葉色特征集；

S4，根據(jù)所述葉色特征集建立規(guī)則集，并根據(jù)不同顏色種類的所述葉色特征集，使用決策樹法對玉米葉色進行分類，得到玉米葉色分類圖。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的系統(tǒng)，包括：

影像獲取模塊，用于獲取玉米育種基地的無人機遙感影像；

變換模塊，用于對所述無人機遙感影像的待分析區(qū)域進行RGB到HSI的色彩空間變換；

特征集提取模塊，用于對變換得到的HSI色彩空間影像，提取多種不同顏色的葉色特征集；

規(guī)則集建立模塊，用于根據(jù)所述葉色特征集建立規(guī)則集；

分類模塊，用于根據(jù)所述葉色特征集，使用決策樹法對玉米葉色進行分類，得到玉米葉色分類圖。

本發(fā)明的有益效果為：利用無人機遙感技術(shù)以及計算機圖像處理技術(shù)，對玉米植株的葉色進行提取，相比現(xiàn)有的采用人力進行識別，自動化程度高，識別出的玉米植株葉色準(zhǔn)確度高，該方法將在玉米田間調(diào)查和管理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，為育種家田間生產(chǎn)操作提供決策支持，并為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)手段提供了基作用。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一個實施例的基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法流程圖；

圖2為使用決策樹的方法進行玉米植株葉色分類的示意圖；

圖3為本發(fā)明另一個實施例的基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的系統(tǒng)框圖；

圖4為基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的整個系統(tǒng)框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

參見圖1，為本發(fā)明一個實施例的基于無人機遙感影像提取玉米植株葉色的方法，包括：S1，獲取玉米育種基地的無人機遙感影像；S2，對所述無人機遙感影像的待分析區(qū)域進行RGB到HSI的色彩空間變換；S3，對變換得到的HSI色彩空間影像，提取多種不同顏色類別的葉色特征集；S4，根據(jù)所述葉色特征集建立規(guī)則集，并根據(jù)不同顏色類別的所述葉色特征集，使用決策樹法對玉米葉色進行分類，得到玉米葉色分類圖。

在本實施例的步驟S1中，采用無人機對玉米育種基地進行遙感影像的采集。具體的，采用無人機在玉米育種基地的上方拍照獲取玉米育種基地的遙感影像，通過在無人機上搭載可見光相機，控制無人機在玉米育種基地上方的預(yù)設(shè)垂直高度上按照預(yù)定軌跡飛行，并定點拍照，獲取玉米育種基地的整個RGB遙感影像。

上述步驟S1中采集到整個玉米育種基地的RGB遙感影像后，由于RGB顏色空間的R、G、B三分量具有較高的相關(guān)性，不易于提取分類特征，而HSI色彩空間模型是一種面向視覺感知的色彩模型，與人類顏色視覺感知比較相近，且各分量相關(guān)性較低。因此，本實施例中將玉米育種基地的無人機RGB遙感影像變換為HSI色彩空間影像。

由于RGB遙感影像的R、G、B三個分量的數(shù)據(jù)差異較大，因此，在變換之前，對RGB色彩空間影像的R、G、B三個波段進行歸一化處理，使得R、G、B三個顏色值的數(shù)值范圍在[0,1]之間，然后再進行色彩空間變換。

具體的，通過如下公式將RGB影像變換為HSI影像：

I＝(R+G+B)/3；

式中，R、G、B為RGB色彩空間影像的分量值，H、S、I為HSI色彩空間影像的分量值。