[發(fā)明專利]一種測量農作物葉面積指數的方法

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• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107727010A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發(fā)明（設計）人: 王傳宇;郭新宇;杜建軍
• 申請（專利權）人: 北京農業(yè)信息技術研究中心
• 主分類號: G01B11/28
• 分類號: G01B11/28
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩,吳歡燕

技術領域

本發(fā)明涉及農業(yè)信息技術領域，尤其涉及一種測量農作物葉面積指數的方法。

背景技術

葉面積指數(leaf area index，簡稱LAI)影響作物光合輻射截獲量，水分的吸收，潛熱和感熱通量，地表生態(tài)系統與大氣的CO2交換。在一些作物生長模型中，LAI也是重要輸入參數和條件變量。LAI是光子-植被互作冠層輻射傳輸模型的決定因素，在遙感數據同化中，它已被作為冠層反射與作物生長模型的關鍵聯系。測量作物整個生育時期的LAI指數時間變化規(guī)律，有助于作物產量、生物量預測模型的校正。

LAI獲取方法主要分為直接法和間接法兩類，所謂直接法就是對直接組成部分進行量測，通常采用格點法，格點法是將在采樣區(qū)域植株上采集到的葉片平攤在水平面上，在葉片上覆蓋一塊透明方格紙，然后統計在葉內的格點數和葉邊緣的格點數計算葉片的面積，不足半格者不計，超過半格者按一格記，最后合計葉片所占的總格數作為葉面積，通過計算出的葉面積計算LAI。間接方法是用一些測量參數或用光學儀器得到葉面積指數，測量方便快捷，但仍需要用直接方法所得結果進行校正，其中半球圖像法通過冠層半球圖像的冠層孔隙度計算冠層LAI，同時還能獲取作物形態(tài)、密度、生育時期等長勢長相數據，這種圖像分析系統通常由魚眼鏡頭、數碼相機、冠層圖像分析軟件和數據處理器組成。其原理是通過魚眼鏡頭和數碼相機獲取冠層圖像，利用軟件對冠層圖像進行分析，計算太陽輻射透過系數、冠層空隙大小、間隙率參數等，進而推算有效葉面積指數。

但是，格點法需要大范圍的破壞性采樣，消耗大量人力物力，測量指標主觀依賴性強。半球圖像法對測試環(huán)境要求較高，需要測量時需要均一的光環(huán)境，如黎明、黃昏、陰天等，晴天會使魚眼鏡頭低估或者高估太陽輻射或散射，并且需要對圖形進行后期處理和分析，通過實驗確定合適的圖像二值化閾值，最終得到的LAI的測量結果準確性較低。

發(fā)明內容

(一)要解決的技術問題

本發(fā)明的目的是提供一種測量農作物葉面積指數的方法，解決了現有技術中LAI的測量結果受測量環(huán)境影響較大，測量結果準確性較低的技術問題。

(二)技術方案

為了解決上述技術問題，一方面，本發(fā)明提供一種測量農作物葉面積指數的方法，包括：

對葉面積指數計算模型進行校正，獲得校正后的葉面積指數計算模型；

將農作物的頂視冠層紅外圖像輸入至所述校正后的葉面積指數計算模型，輸出所述農作物的葉面積指數。

進一步地，所述葉面積指數計算模型包含頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀和常數a，其中，所述常數a是需要校正的參數。

進一步地，所述葉面積指數計算模型為：

LAI＝-a*ln(P₀)

其中，LAI為葉面積指數，P₀為頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度，a為常數。

進一步地，所述對葉面積指數計算模型進行校正，獲得校正后的葉面積指數計算模型具體為：

分別測量農作物的N個采樣區(qū)域的葉面積指數LAI，并分別根據每個采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像計算每個采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀，獲取N組校正數據，每組校正數據包括每個采樣區(qū)域對應的葉面積指數LAI和頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀；

將所述N組校正數據輸入至所述葉面積指數計算模型LAI＝-a*ln(P₀)，利用最小二乘法對常數a的數值進行計算，獲得校正后的常數a的數值；

將所述校正后的常數a的數值輸入至所述葉面積指數計算模型LAI＝-a*ln(P₀)，輸出校正后的葉面積指數計算模型；

其中，N為正整數。

進一步地，所述將農作物的頂視冠層紅外圖像輸入至所述校正后的葉面積指數計算模型，輸出所述農作物的葉面積指數具體為：

根據農作物的頂視冠層紅外圖像計算農作物的頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀；

將所述農作物的頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀輸入至所述校正后的葉面積指數計算模型，輸出所述農作物的葉面積指數。

進一步地，所述分別根據每個采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像計算每個采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像的冠層孔隙度P₀具體包括：

根據所述采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像確定采樣區(qū)域的頂視冠層紅外圖像的直方圖；