[发明专利]基于高光谱成像技术的茶树营养信息快速探测方法及装置

权利要求书

1.一种基于高光谱成像技术的茶树营养信息快速探测方法，其特征在于：

(1)建立预测模型：选取茶树叶片样本，先测量样本叶片中N、P、K三种主要营养元素的含量，作为参考测量结果组成一个数据库；通过基于滤波片式高光谱成像系统获取茶树叶片样本在不同可见光和近红外波段的高光谱图像数据，数据经图像采集卡传入计算机；计算机对数据进行预处理，完成相应的特征提取，然后将这些特征变量与前述建立的数据库中测定的N、P、K含量相关联，建立叶片中N、P、K含量的预测模型；

(2)进行样本测试：对于待测鲜叶样本，按照步骤(1)中相同的方式获取待测样本高光谱图像数据、数据预处理、特征提取，然后将提取的特征变量代入上述建立的N、P、K含量预测模型，得出N、P、K含量预测结果，完成对待测鲜叶样本的实时检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所说的高光谱图像数据的采集的具体操作是：将茶树叶片样本均匀地平铺在光源箱内的载物台上方，光源箱内卤素灯提供稳定的光照条件，卤素灯发出的光均匀地照射在载物台上的茶树叶片上，光在叶片上进行漫反射，漫反射出来的光通过滤光片获取特定波长光进入可见光-近红外摄像头，摄像头将采集得到的图像数据通过采集卡传输到计算机；然后，通过轮盘的旋转，分别让漫反射光通过不同波长滤光片进入可见光-近红外摄像头，得到不同波长下的图像，然后进行叠加，形成一个三维数据块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的原始数据预处理和特征信息提取，是先通过标准的白板对原始图像进行黑白校正；对三维数据块进行降维处理，从中提取图像信息和光谱信息；接着从图像信息中提取能描述茶叶叶片的外部特征的纹理、颜色和形状等特征变量；从光谱信息提取能放映茶树叶片内部特征的主成分特征变量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的特征变量融合和预测模型建立，就是将提取得到光谱特征信息和图像特征信息进行融合构建联合特征变量，再将这些特征变量与测量的N、P、K含量值相关联，通过非线性多变量校正方法构建N、P、K含量预测模型。

5.一种实现茶树营养信息快速探测方法的滤波片式高光谱成像系统，包括可见光-近红外摄像头、卤素灯光源、光源箱、载物台、图像采集卡和计算机，其特征在于：

还具有滤光片、自动旋转轮盘和RS-232；在光源箱的正上方设有一个可自动旋转的轮盘，在该轮盘上沿周向开有圆孔，圆孔中设有不同可见光和近红外波段的滤光片，可见光-近红外摄像头安装在自动轮盘上方，自动轮盘通过RS-232控制其旋转，轮盘每旋转一次，刚好使轮盘上的滤光片与摄像头的镜头完全对准；卤素灯光源和载物台设置在光源箱内；图像采集卡与可见光-近红外摄像头及计算机相连接，将可见光-近红外摄像头采集到的数据传入计算机；计算机用于存储数据，对数据进行预处理，完成相应的图像信息和光谱信息特征变量的提取，然后将这些特征变量相互融合，并与数据库中测定的N、P、K含量相关联，建立叶片中N、P、K含量的预测模型；实测时根据提取的待测样本特征变量代入建立的叶片中N、P、K含量的预测模型，得出N、P、K含量预测结果。