[发明专利]一种作物光谱信息采集装置及作物植被指数获取方法

权利要求书

1.一种基于作物光谱信息采集装置获取生物植被指数的方法，所述作物光谱信息采集装置包括面阵光谱传感器和设置在所述面阵光谱传感器左右两侧的两个点阵光谱传感器；所述面阵光谱传感器，用于采集自身下方的面状区域内的作物冠层的光谱图像信息；所述点阵光谱传感器，用于采集自身正下方的多个点状区域内的作物冠层的多组反射光信号；其中，每一个点状区域具有一组反射光信号；所述多个点状区域位于所述面状区域内；其特征在于，包括：

S1，根据所述两个点阵光谱传感器正下方的多个点状区域内的作物冠层的多组反射光信号，获取每一组反射光信号在对应的一个特定波长处的反射率；

S2，根据多组反射光信号在对应的多个特定波长处的反射率，利用插值算法，获取所述面阵光谱传感器正下方区域内的作物冠层在所述多个特定波长处的反射率；

S3，将所述面状区域划分为三个小区；对于每一小区，根据每一小区内的作物冠层的反射光信号在对应的特定波长处的反射率，获取第一实际植被指数和第二实际植被指数；

S4，对于每一小区，通过每一小区内的光谱图像信息，获取每一小区内的作物覆盖率参数；并根据所述作物覆盖率参数，对所述第一实际植被指数和第二实际植被指数进行修正，以获取第一修正植被指数和第二修正植被指数；

S5，根据每一小区的第一修正植被指数和第二修正植被指数，获取面状区域内的第一植被指数和第二植被指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中的第一实际植被指数NDVI_实和第二实际植被指数NDRE_实，通过以下公式获取：

其中，R_nir为近红外光在对应的特定波长处的反射率，R_re为红边在对应的特定波长处的反射率，R_r为可见光在对应的特定波长处的反射率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

S41，对面阵光谱传感器采集的光谱图像信息进行滤波平滑处理；

S42，根据经过滤波平滑处理后的光谱图像信息，基于HIS彩色空间模型的H分量，分割出作物的冠层叶片图像信息；

S43，根据作物的冠层叶片在近红外光波段内的反射光的反射灰度级高于土壤背景的反射光的反射灰度级的特征，对所述冠层叶片图像信息进行二次分割，对经过二次分割的冠层叶片图像信息进行二值化处理；

S44，根据经过二值化处理后的冠层叶片图像信息，获取每一小区内的作物覆盖率参数；并根据所述作物覆盖率参数，对所述第一实际植被指数和第二实际植被指数进行修正，以获取第一修正植被指数和第二修正植被指数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S44中的每一小区作物覆盖率参数C，通过以下公式获取：

其中，L_P为任一小区内冠层叶片像素点数，A_p为任一小区内总像素点数；

所述第一修正植被指数NDVI_修和第二修正植被指数NDRE_修，通过以下公式获取：

其中，NDVI_实为第一实际植被指数，NDRE_实为第二实际植被指数，NDVI_s为裸土区的第一植被指数，NDRE_s为裸土区的第二植被指数，C为作物覆盖率参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中所述面状区域内的第一植被指数NDVI和第二植被指数NDRE，通过以下公式获取：

NDVI＝K_A·NDVI_A+K_B·NDVI_B+K_C·NDVI_C；

NDRE＝K_A·NDRE_A+K_B·NDRE_B+K_C·NDRE_C；

其中，NDVI_A为第一小区的第一修正植被指数，NDVI_B为第二小区的第一修正植被指数，NDVI_C为第三小区的第一修正植被指数，NDRE_A为第一小区的第二修正植被指数，NDRE_B为第二小区的第二修正植被指数，NDRE_C为第三小区的第二修正植被指数，K_A、K_B、K_C均为加权系数。