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摘要：本发明专利公开基于无人机多光谱影像淡水养殖坑塘水草快速检测方法，包括a.以多光谱影像为数据源，采用目视解译方法筛选纯水与水下水草各不少于20个样本点，提取各样本点的DN值光谱数据；b.利用步骤a中提取的每个样本点的光谱数据，计算多个样本点的水‑草分离指数θf；c.基于步骤b中计算的水‑草分离指数θf，当θf小于1时为水下水草，当θf大于1时为纯水；d.基于步骤c中得到的水‑草分离指数θf值图像生成二值化处理并得到二值图像；e.基于步骤d中得到的二值图像作为掩膜文件，对多光谱原始图像进行掩膜处理，得到水下水草覆盖区的多光谱影像数据；本发明能实现水下水草信息的实时、精准检测，为淡水养殖区水塘的智能化、数字化管理提供技术支撑。

主权项：1.基于无人机多光谱影像淡水养殖坑塘水草快速检测方法，其特征在于，包括：a.以多光谱影像为数据源，采用目视解译方法筛选纯水与水下水草各不少于20个样本点，并提取每个样本点的各波段DN值光谱数据；每个样本点的光谱数据包含为蓝、绿、红、红边、近红外共5个波段，将各波段的中心波长设为X坐标，以各中心波长对应的光谱DN值为Y坐标，构建波长、光谱DN值的二维空间坐标系，将蓝、绿、红、红边、近红外5个波段对应的中心波长与光谱DN值构成的二维空间坐标坐标设置为AWa,DNa，BWb,DNb，CWc,DNc，DWd,DNd，EWe,DNe，其中W表示为中心波长，DN表示为光谱DN值；b.利用步骤a中提取的每个样本点的光谱数据计算光谱指标，将每个样本点的两个光谱指标相乘得到一个水-草分离指数θf；以AWa,DNa，BWb,DNb，CWc,DNc三点坐标进行向量法求弧度值得出一个光谱指标θ，以CWc,DNc，DWd,DNd，EWe,DNe三点坐标进行向量法求弧度值得出另一个光谱指标θ′，其中水-草分离指数θf计算公式如下：θf＝θ*θ′采用上述方法依次计算多个样本点的水-草分离指数θf；c.基于步骤b中计算的水-草分离指数θf，依据θf的阈值，对光谱特征指标进行阈值分割，当θf小于1时为水下水草，当θf大于1时为纯水；d.基于步骤c中得到的水-草分离的阈值范围，将水-草分离指数θf值图像生成二值化处理，得到纯水和水下水草的二值图像；e.基于步骤d中得到的二值图像作为掩膜文件，对多光谱原始图像进行掩膜处理，提取得到水下水草覆盖区的多光谱影像数据，实现淡水养殖坑塘检测水下水草的目的。

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