[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

本發明提供一種葉綠素含量預測方法，包括：S1，獲取待測樹木的三維冠層模型，將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。本發明提供的方法，基于三維冠層模型進行顏色采集，對不同光照區域的葉綠素含量進行預測，無破壞性，不影響樹木生長的連續性，效率更高、準確性更好，為不同光照區域的葉綠素含量的測量提供了快速、無損的途徑。

技術領域

本發明涉及冠層三維重建技術領域，尤其涉及一種葉綠素含量預測方法。

背景技術

葉綠素含量的多少不僅與光合作用有關，而且還影響作物的主要產量。果樹冠層不同光照區域葉綠素含量的研究一直是果樹學專家以及其他農業科研人員的研究熱點。

測量葉綠素含量的傳統方法是采用化學方法，即：將樣本葉片器官溶解并提取的方法。盡管這種基于實驗室的方法能夠精確測量葉綠素含量，但是具有破壞性，影響作物生長連續性，同時費時費力且成本高進一步限制了該方法的廣泛應用。手持式設備，例如SPAD葉綠素測量儀是有效測量葉綠素含量的非接觸式測量設備之一，該設備已經廣泛應用與許多作物葉綠素含量的測量。盡管這種測量儀非常便攜，但是不適合于測量樹木的葉綠素含量，因為樹木冠層器官較為復雜(枝干，葉子，花，果實等)而且較高，不利于測量者探測冠層內部。

此外，由于葉片顏色信息能夠有效反應植被指數，在大田領域，具有RGB顏色分量的二維照相機已經具有快速預測葉綠素的能力。然而具有顏色信息的二維成像系統，并不適合于獲取高大果樹冠層不同空間區域的顏色。因為拍攝過程中，其他物體，例如土壤，枝干會增加圖像分割的難度，降低葉綠素預測速度及準確性。

目前，在葉綠素的獲取過程中，不同光照區域也逐漸被考慮在內。如何快速無損的實現樹木冠層不同光照區域的葉綠素含量的測量，尤其是在果園自然環境中開展此項研究將是一個巨大的挑戰。

發明內容

本發明為解決現有技術中存在的問題，提供了一種葉綠素含量預測方法。

一方面，本發明提出一種葉綠素含量預測方法，包括：S1，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；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。

優選地，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。

優選地，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；S14，獲取該立方單元的相對光照強度。