[發明專利]一種冬小麥葉綠素含量的預測系統及方法

有效

• 申請號: 202110398607.X
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN113514402B
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 耿洪偉;王偉;顏安;任毅;程宇坤
• 申請（專利權）人: 新疆農業大學
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/47;G01B11/24;G01K13/00;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 孫楠

本發明涉及一種冬小麥葉綠素含量的預測系統及方法，其包括：預先設置的預測系統中的無人機按照設定的航線和高度飛行，由搭載在無人機上的多光譜相機對田間進行高空影像數據采集，同時采集冬小麥地里預先設定的小區內的冠層葉面積性狀數據；通過影像攜帶的地理坐標信息對影像進行拼接，然后進行降噪及白板矯正，獲取ROI的反射率；根據各個小區反射率，結合植被系數方程，計算出各個小區的不同植被指數的值；根據地表溫度傳感器獲取到地表溫度值，采集從種植當天到無人機的飛行數據的溫度積累量；根據計算的不同植被指數，結合地表溫度和測試的葉綠素表型數據，采用神經網絡的算法構建葉綠素的估測模型，實現對冬小麥的葉綠素進行預測。

技術領域

本發明涉及一種智慧農業技術領域，特別是關于一種融合地表溫度傳感器和無人機多光譜遙感數據預測冬小麥葉綠素含量的系統及方法。

背景技術

葉綠素是植物生長的必要色素，是農作物生長狀況監測的重要指標。通過非破壞性的測量，研究葉綠素含量與冬小麥生長發育的關系，對于提高冬小麥質量，把握小麥在生長過程中的趨勢具有重要參考價值。研究發現，作物葉片及冠層光譜指數與其葉綠素含量密切相關。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種冬小麥葉綠素含量的預測系統及方法，其能得到不同生育期作物的葉綠素含量，獲取小麥的表型，同時也實現了多傳感融合的農業應用。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種冬小麥葉綠素含量的預測方法，其包括：步驟S1、預先設置的預測系統中的無人機按照設定的航線和高度飛行，由搭載在無人機上的多光譜相機對田間進行高空影像數據采集，同時采集冬小麥地里預先設定的小區內的冠層葉面積性狀數據；步驟S2、通過影像攜帶的地理坐標信息對影像進行拼接，然后進行降噪及白板矯正，獲取ROI的反射率；步驟S3、根據各個小區反射率，結合植被系數方程，計算出各個小區的不同植被指數的值；步驟S4、根據地表溫度傳感器獲取到地表溫度值，采集從種植當天到無人機的飛行數據的溫度積累量；步驟S5、根據計算的不同植被指數，結合地表溫度和測試的葉綠素表型數據，采用神經網絡的算法構建葉綠素的估測模型，實現對冬小麥的葉綠素進行預測。

進一步，所述步驟S1中，多光譜相機包括5個通道。

進一步，所述步驟S1中，打開多光譜相機的5個通道同時進行影像的拍攝，拍攝時鏡頭垂直向下；同時地面的冬小麥應按照種植圖分別對每個小區進行地面葉綠素數據采集。

進一步，所述步驟S2中，降噪采用椒鹽噪聲處理，獲取平滑的影像。

進一步，所述步驟S2中，利用ENVI掩膜處理獲取各個小區的5個通道反射率；5個通道反射率分別為：紅光反射率記做R_red，藍光反射率記做R_blue，綠光反射率記做R_green，近紅外光反射率記做R_nir，紅邊光譜反射率記做R_rededge。

進一步，所述步驟S2中，采用白板進行校正從像素的DN值轉換為反射率，反射率計算公式為：

式中，R為該小區對應的光譜通道的反射率，DN_多光譜為該小區所對應的多光譜單一通道的DN值，DN_白板為該通道拍攝白板提取的DN值。

進一步，所述步驟S3中，植被系數方程包括：

式中，NDVI是歸一化植被指數，GNDVI綠色歸一化植被指數，EVI是增強型植被指數，NDRE是歸一化差異紅色邊緣指數，NDRGI是歸一化綠紅差異指數。