[发明专利]一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统

权利要求书

1.一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法,其特征在于含有以下步骤；通过采集叶片的多光谱图像，获取图像参数，建立图像参数与全铁含量之间的统计模型，再通过模型反演檀香叶片全铁含量；

还包括如下步骤：

步骤1)、建立檀香叶片全铁含量预估模型并确定方程参数：

檀香叶片全铁含量预估模型：

其中，

y：檀香叶片全铁含量；

x_B：校正后的图像前景像素的B均值；

x_G：校正后的图像前景像素的G均值；

x_R：校正后的图像前景像素的R均值；

x_NIR：校正后的图像前景像素的NIR均值；

x_NIRSM：NIR波段前景像素平均能量值；

x_NIREN：NIR波段前景像素平均熵值；

x_GCON：G波段前景像素平均对比度值；

n₁、n₂：虚拟变量；

a₁、a₂、a₃、a₄、a₅、a₆、p₀、p₁、p₂：待定标参数；

待定标参数通过实验获得；

步骤1-1、采集叶片样本；

步骤1-2、获取多光谱图像前进行黑白板校正；

步骤1-3、按相同的方向摆放叶片，并使每个叶片之间留有足够的空间，避免叶片粘连；

步骤1-4、用多光谱相机获取叶片的多光谱图像；

步骤1-5、将叶片放入烘箱内，70℃烘干24小时至恒重；

步骤1-6、将叶片碾成粉末，采用原子吸收分光光度法测定全铁含量；

步骤1-7、获取校正后的图像参数并建立图像与叶片全铁含量之间的关系；

关系如下：

步骤2)、利用图像数据估计叶片全铁含量；

步骤2-1、获取黑白板和叶片多光谱图像；

步骤2-2、从叶片的多光谱图像中提取图像参数；

步骤2-3、根据黑白板校正计算校正后的图像参数；

步骤2-3-①、分别获取白板和黑板的颜色均值，记为W_band和B_band；

步骤2-3-②、获取目标物的颜色均值，记为O_band；

步骤2-3-③、校正后的图像参数为

步骤2-4、根据校正后的图像参数利用檀香叶片全铁预估模型确定檀香叶片全铁含量，

步骤2-4①、获取叶片全铁含量；

步骤2-4②、根据按着分级原则确定虚拟变量n₁、n₂；

分级原则为：

将全铁含量分为y200mg/kg、200mg/kg≦y≦500mg/kg、y500mg/kg三级，对应n₁和n₂的值分别为n₁＝1，n₂＝0、n₁＝0，n₂＝1、n₁＝1，n₂＝1；

步骤2-4③、根据檀香叶片全铁含量预估模型估计檀香叶片全铁含量。

2.根据权利要求1所述的一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法，其特征在于在步骤1)中，为了从叶片的多光谱图像中获得图像参数，首先需要从图像的背景中分割出前景图像，然后计算图像参数；

所述图像参数包括：校正后的图像前景像素的B均值、校正后的图像前景像素的G均值、校正后的图像前景像素的R均值、校正后的图像前景像素NIR均值、NIR波段前景像素平均能量值、NIR波段前景像素平均熵值、G波段前景像素对比度值。