[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有效
申请号: | 201810857671.8 | 申请日: | 2018-07-31 |
公开(公告)号: | CN108982386B | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
发明(设计)人: | 陈珠琳;王雪峰 | 申请(专利权)人: | 中国林业科学研究院资源信息研究所 |
主分类号: | G01N21/31 | 分类号: | G01N21/31 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 毛燕生 |
地址: | 100091*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 檀香 叶片 含量 光谱 图像 确定 方法 系统 | ||
一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统,属于计算机及检测技术领域。建立檀香叶片全铁含量预估模型并确定方程参数:采集叶片样本;获取多光谱图像前进行黑白板校正;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。用多光谱相机获取叶片的多光谱图像;采用原子吸收分光光度法测定全铁含量;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。本发明的优点是与普通的可见光图像相比,多光谱图像的近红外波段可以更好的反应叶绿素含量以及叶片内部构造的变化;与手持光谱仪技术以及星载、机载高光谱成像技术相比,多光谱成像降低了成本,减少了数据冗余,更适合小尺度、精细营养诊断。
技术领域
本发明涉及一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统,属于计算机及检测技术领域。
背景技术
檀香是一种典型的珍贵树种,由于其极高的经济价值和药用价值,在我国华南地区大力推广种植。但檀香生长周期长,易受养分胁迫影响,从而遭受病虫害侵蚀,例如常见的白粉病、炭疽病以及咖啡豹蠹蛾等。所以实时的监测植物体内的营养含量是保证合理施肥、提高檀香存活率和成材率的前提。
铁作为一种需求量最大的植物矿物元素,在多种生化反应中起着重要作用。它是许多功能蛋白的重要辅助因子,并直接参与机体的生理生化活动。虽然铁在土壤中含量丰富,但可溶性低,所以可供植物直接利用的Fe2+含量并不高。此外,铁自身具有高度的氧化还原特性,对细胞具有潜在的毒性,因此,在天然的酸性土壤或者矿区附近,土壤中过多的Fe2+会产生铁毒,迫使植物发生生理病变,从而导致其色谱和纹理发生变化。不同的植物对铁胁迫的响应不同,例如,茄子缺铁时整片叶子呈现黄白色,叶脉不留一丝绿色;番茄缺铁时则因叶脉仍保持绿色而出现网目状黄化;水稻在铁过量时,可见光波段光谱反射率升高,下位叶片的叶绿素含量降低;玉米的绿峰反射率和红遍蓝移程度则与叶片铁浓度呈现正相关。
由于铁胁迫下植物出现的颜色及纹理变化,为人们通过颜色纹理推断其全铁含量信息提供了可能。随着多光谱图像采集的便捷化、廉价化,从客观上推动了基于多光谱图像反演叶片全铁含量的研究。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统,通过研究抽取檀香叶片多光谱图像和全铁含量数据,建立以图像参数作为自变量的模型方程,以此来估计叶片全铁含量。
一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法,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。
一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法,仅根据多光谱图像可以估测叶片全铁含量。由于前景图像分割影响着后续工作,所以良好的分割算法对图像信息获取的准确性具有较大的意义。
一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定系统,包括:
图像获取装置,用于获取黑白板和叶片的多光谱图像;
计算单元,用于从黑白板和叶片的多光谱图像中获得校正后的图像参数;
确定单元,用于根据校正后的图像参数利用檀香叶片全铁含量预估模型确定全铁含量。
本发明的优点是与普通的可见光图像相比,多光谱图像的近红外波段可以更好的反应叶绿素含量以及叶片内部构造的变化;与手持光谱仪技术以及星载、机载高光谱成像技术相比,多光谱成像降低了成本,减少了数据冗余,更适合小尺度、精细营养诊断。
附图说明
当结合附图考虑时,通过参照下面的详细描述,能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点,但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定,如图其中:
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