[發明專利]一種葉綠素含量預測方法

有效

• 申請號: 201810078724.6
• 申請日: 2018-01-26
• 公開（公告）號: CN108399650B
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 劉剛;馬曉丹
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T15/50;G06N3/08;G06T7/90;G06Q10/04
• 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

1.一種葉綠素含量預測方法，其特征在于，包括：

S1，獲取待測樹木的三維冠層模型，將所述三維冠層模型劃分為若干個立方單元，獲取任一立方單元的顏色值；

獲取任一立方單元的相對光照強度；根據各立方單元的相對光照強度將各立方單元劃分為若干個光照區域；

S2，將任一立方單元的顏色值和相對光照強度輸入葉綠素含量預測模型，獲取該立方單元的葉綠素預測值，將該立方單元的葉綠素預測值作為該立方單元對應的光照區域的葉綠素預測值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2前還包括：

S01，獲取若干個樣本樹木的三維冠層模型，將各三維冠層模型分別劃分為若干個立方單元，獲取各立方單元的顏色值；

S02，獲取各立方單元的相對光照強度和葉綠素含量；

S03，將各立方單元的顏色值、相對光照強度和葉綠素含量輸入BP神經網絡進行訓練，直至所述BP神經網絡的精度達到目標精度或訓練次數達到訓練次數閾值；

S04，將訓練得到的BP神經網絡作為葉綠素含量預測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中，獲取待測樹木的三維冠層模型，將所述三維冠層劃分為若干個立方單元，獲取任一立方單元的顏色值，進一步包括：

S11，應用三維激光掃描設備獲取待測樹木的三維冠層模型；

S12，根據所述三維冠層模型中的距離信息，將所述三維冠層模型劃分為若干層，并將各層劃分為若干行×若干列的立方單元；

S13，獲取任一立方單元的R分量、G分量和B分量，應用下式計算該立方單元的顏色值；所述顏色值包括第一顏色值和第二顏色值；

X₁＝(R-B)/(R+B)

式中，X1為第一顏色值，X2為第二顏色值，R、G和B分別為R分量、G分量和B分量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中，獲取任一立方單元的相對光照強度，進一步包括：

獲取任一立方單元任一時刻的光照強度；獲取該時刻的外界光照強度；

將該立方單元的光照強度和外界光照強度的商作為該立方單元的相對光照強度。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟S02中，任一立方單元的葉綠素含量的獲取方法包括：

在任一立方單元中任意選取若干個葉片；

應用葉綠素含量測量儀分別測量各葉片的頂端、中部和底部的葉綠素含量；

將所述各葉片的頂端、中部和底部的葉綠素含量的均值作為該立方單元的葉綠素含量。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述葉綠素含量預測模型為三層BP神經網絡；

其中，第一層為輸入層，所述輸入層由三個輸入節點構成；所述輸入層用于輸入任一立方單元的第一顏色值、第二顏色值和相對光照強度；

第二層為隱含層，所述隱含層由若干個神經元構成；

第三層為輸出層，所述輸出層為一個輸出節點，所述輸出節點用于輸出該立方單元的葉綠素預測值。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中，獲取任一立方單元任一時刻的光照強度，進一步包括：

在任一立方單元的水平面上設置若干個光照度傳感器，將任一時刻各光照度傳感器測量值的均值作為該立方單元任一時刻的光照強度。