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摘要:本发明公开了用于大田烟叶叶绿素预测的光谱特征提取方法及系统,涉及烟草生产技术领域。其中,该用于大田烟叶叶绿素预测的光谱特征提取方法,包括:获取烟叶在大田生长各关键阶段的无人机高光谱图像;对所述高光谱图像进行预处理,并对预处理后的图像分别提取若干小区纯烟草像素的平均光谱反射率;对所述平均光谱反射率进行平滑处理,以获取平滑处理后的光谱曲线一阶导数数据。本发明,解决现有的高光谱数据的特征提取方法存在光谱利用率太低,高光谱信息有太多损失,且受阴影、土壤、冠层结构外界因素影响;不同的参数组合导致不同的筛选结果,进而导致不同的建模性能;以及,提取的特征中不包含高光谱曲线的形状特征的问题。
主权项:1.用于大田烟叶叶绿素预测的光谱特征提取方法,其特征在于,包括:获取烟叶在大田生长各关键阶段的无人机高光谱图像;对所述高光谱图像进行预处理,并对预处理后的图像分别提取若干小区纯烟草像素的平均光谱反射率;对所述平均光谱反射率进行平滑处理,以获取平滑处理后的光谱曲线一阶导数数据;根据所述一阶导数数据对初步划分的光谱区域进行再次划分,并剔除受叶片水影响和高噪声影响较大的光谱区域;对每个光谱区域的光谱曲线采用预设的函数进行拟合,再根据拟合好的函数计算每段光谱曲线的定积分,并以每个光谱区域的定积分值作为特征变量结合RF算法构建叶绿素反演模型;对所述平均光谱反射率进行平滑处理,以获取平滑处理后的光谱曲线一阶导数数据包括:根据叶绿素的吸收和反射特性,以及对叶绿素影响较大的氮素的光谱响应,将整个光谱曲线初步划分为六个部分:线性区域1、洛伦兹区域、线性区域2、高斯区域、线性区域3和丢弃区域;利用一阶导曲线上的数据进一步细化光谱区域的划分,并剔除受叶片水影响和高噪声影响较大的光谱区域;其中,保留的五个区域的具体区间分别为:λP3-500nm、500-600nm、600-λP3nm、λP3-λP5nm、λP5-900nm,λPn指的是Pnn=1,2,3,4,5所在位置的波段;对每个光谱区域的光谱曲线采用预设的函数进行拟合包括:线性区域1,线性区域2和线性区域3均使用线性函数拟合,洛伦兹区域则使用洛伦兹函数拟合,高斯区域则使用倒高斯函数拟合;其中,洛伦兹函数和倒高斯函数分别记为Lλ和Gλ,表达式分别如下: 式中,λ表示光谱波段,λl表示500-600nm区域内叶绿素反射峰值所在波段,γ表示半高宽;Rg是叶绿素强吸收带红光区的最小反射率值,即P3所在波段的反射率值,Rs是近红外区域肩反射最大值,即P5所在波段的反射率值,σ是高斯函数的标准差系数。
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