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申请/专利权人：浙江大学

摘要：一种利用多元运算优化图谱二维融合指数监测作物生物量方法，包括以下步骤：1作物生物量监测的多波段特征增强光谱指数构建；2作物生物量监测的多元谱信息增益纹理指数构建；3作物生物量监测的多元运算优化图谱二维融合指数STCI构建；4基于多元运算优化的图谱二维融合指数的作物生物量监测模型的构建；5作物生物量监测模型的精度验证。本发明综合考虑了作物生物量积累过程中光谱信息和纹理信息的内在动态联系，从机理的角度高效地耦合了光谱信息合纹理信息，搭建了一种多元运算优化图谱二维融合指数，为实现精准的作物生物量监测提供了一种全新的方法。

主权项：1.一种利用多元运算优化图谱二维融合指数监测作物生物量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1作物生物量监测的多波段特征增强光谱指数构建；多波段特征增强光谱指数采用先对两个波段的反射率进行平方，再对两者进行比值来构建，多波段特征增强光谱指数计算如公式1所示：R12R22#1式中，R1和R2代表影像中提取出的任一光谱波段的反射率。针对无人机成像高光谱数据中提取出的波段，采用穷举法将所有波段进行两两组合，将所有计算出的多波段特征增强光谱指数与作物生物量数据进行相关性分析，与作物生物量之间相关性系数绝对值最高的波段组合被作为最佳的多波段特征增强光谱指数的波段组合；2作物生物量监测的多元谱信息增益纹理指数构建；利用灰度共生矩阵，在3*3的窗口大小，以45°为间隔角度，移动步长为1个像素，分别计算八类典型的纹理特征，即对比度、方差、同质性、二阶矩、均值、熵、相关性、能量，取不同方向中各类纹理特征极值为各自最终采用的纹理特征值；多元谱信息增益纹理指数采用先对两个波段的纹理特征进行比值运算，再对其运算结果绝对值进行开方运算的形式所搭建，多元谱信息增益纹理指数计算如公式2所示： 式中，T1和T2代表影像中提取出的任意波段的任一纹理特征；3作物生物量监测的多元运算优化图谱二维融合指数构建；多元运算优化图谱二维融合指数计算如下公式3所示：STCI＝CVIoptimal,TI#3式中，VIoptimal为最佳的多波段特征增强光谱指数，TI为所有多元谱信息增益纹理指数，C代表用于两种变量耦合的最佳数学运算形式；利用相关性分析，计算所有多元运算优化图谱二维融合指数与作物生物量之间的相关性系数绝对值，并将计算出的相关性系数绝对值最高的波段组合作为最佳的多元运算优化图谱二维融合指数的波段组合；4基于多元运算优化的图谱二维融合指数的作物生物量监测模型的构建；利用最佳的多元运算优化图谱二维融合指数作为自变量，作物生物量作为因变量，建立作物生物量监测模型如下：Y＝fSTCIoptimal#4式中，Y为作物生物量，STCIoptimal为最佳的多元运算优化图谱二维融合指数，f代表用于建模的函数；5作物生物量监测模型的精度验证；将目标田块的STCIoptimal带入模型4获得监测的作物生物量Y监测，利用公式5进行作物生物量的监测精度验证：AEAGB＝|Y监测-Y实测|#5式中，AEAGB为作物生物量监测的绝对误差，Y监测为目标田块根据模型计算出的作物生物量，Y实测为目标田块实际测量得到的作物生物量。

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