法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2016-04-06
授权
授权
2014-08-20
实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/25 申请日:20140310
实质审查的生效
2014-07-23
公开
公开
技术领域
本发明属于农业技术领域,尤其涉及一种基于高光谱技术的柑橘冠层 含氮量预测与可视化的方法。
背景技术
氮素是果树生长发育过程中的必须元素,它不仅直接参与蛋白质、叶 绿素和酶等许多重要化合物的合成,而且可以通过影响光合作用间接地影 响果树的新陈代谢。因此,及时准确地检测果树氮素水平可以为果树定量 施肥方案的制定提供有效信息。这些精细农业管理措施不仅可以保证水果 质量和果园的产出效率,而且可以缓和了由过量氮肥引起的水资源污染问 题。
柑橘是世界上广泛种植的主要果树之一,然而目前大多数的柑橘果园 都采用均一管理方式,没有考虑到果园生长的时空变异性。对果园进行均 一的施肥管理无法满足不同果树个体的需求,导致果树施肥量过高或过 低。因此,获取每棵果树的含氮水平信息并绘制相应的含氮量分布图像对 成功实现每棵果树的定量施肥具有十分重要的意义。
传统用于氮含量检测的有凯氏定氮法和外观判断法,前者处理过程复 杂、成本高,后者由于人眼识别的主观性容易产生误判,都难以满足目前 大规模果园精细管理的需求。
发明内容
为克服现有技术中存在的不足,本发明提供了一种基于高光谱技术的 柑橘冠层含氮量预测与可视化方法,通过试验数据的相关分析寻找最佳波 段组合建立反演模型,相比以往依据经验选取特征波段更具科学性,可实 现柑橘冠层叶片含氮量低成本、快速检测。
一种基于高光谱技术的柑橘冠层含氮量预测与可视化的方法,包括以 下步骤:
1)采摘覆盖不同叶龄在内的若干新鲜柑橘叶片样品,获取各样品的 高光谱图像数据;
2)利用高光谱成像仪获取柑橘的冠层高光谱图像数据;
3)根据凯氏定氮法测得每个叶片样品中的含氮量;
4)从各样品的高光谱图像数据中,提取每个样品的平均反射光谱曲 线;
5)在各样品的高光谱图像数据中,选取不同窄波段波长组(λn,λm), 利用每组波长在平均反射光谱曲线中对应的反射值(Rλn,Rλm),计算双波段 植被指数再计算TVBI值与含氮量的相关性,选取相关性 最高时对应的TVBI值和(λn,λm);
6)根据所有叶片样品相关性最高时对应的TVBI值和对应含氮量,建 立含氮量预测模型;
7)根据所述的冠层高光谱图像数据,计算波长为λn和λm时的TVBI 值;
8)根据步骤6)中的含氮量预测模型反演冠层含氮量,并对得到含氮 量数据进行归一化处理,以归一化后的含氮量数据作为冠层每个像素元的 灰度强度显示图像,实现柑橘冠层叶片含氮量的可视化。
在步骤3)中,将各样品烘干至恒重后再测量每个叶片样品中的含氮 量。
在步骤5)中,相关性最高时对应的TVBI值所在的波长组为 λn=856nm,λm=811nm。
在步骤6)中,所述的含氮量预测模型为
Y=-102.89X+2.0058
其中,X为相关性最高时对应的TVBI值,Y为含氮量。
在步骤1)中,叶片样品的采摘应处于植株旺盛的营养生长期。
在步骤1)和步骤2)中,叶片样品的高光谱图像数据和冠层高光谱 图像数据中,光谱范围均为都是380nm到1030nm,光谱分辨率为2.8nm。
在步骤2)中,利用高光谱成像仪获取的是柑橘冠层的原始RGB图像, 所述的冠层高光谱图像数据为去除背景信息后的原始RGB图像。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)本发明通过试验数据的相关分析寻找最佳波段组合建立反演模 型,相比以往依据经验选取特征波段更具科学性,可实现柑橘冠层叶片含 氮量低成本、快速检测;
(2)本发明将柑橘冠层叶片含氮量分布进行可视化的直观表达,对 于柑橘果园精细养分管理具有重要意义;
(3)可根据实际的需要,利用该方法选择其它的植被指数或其它的 营养元素或其它的植物,建立相应的模型。
附图说明
图1为高光谱仪采集柑橘林的遥感图像示意图;
图2为180个柑橘叶片样本的平均光谱曲线;
图3为柑橘叶片在各个波段的平均光谱反射率和含氮量的相关性分析 结果;
图4为TBVI和叶片含氮量的相关系数的二维分布图;
图5为基于856nm和811nm波长的窄波段TVBI的柑橘叶片氮含量 校正模型;
图6为基于856nm和811nm的窄波段TVBI的柑橘叶片含氮量预测 模型;
图7(a)为柑橘林原始RGB图(R:660nm,G:550nm,B:460nm);
图7(b)为去除背景信息后的柑橘林RGB图像;
图7(c)为选取波长865nm和811nm的TVBI图;
图7(d)根据图(c)中TBVI图反演得到的柑橘林含氮量预测图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明,但本发明的实施方式不限于此。
一种基于高光谱技术的柑橘冠层含氮量预测与可视化的方法,具体步 骤如下:
(1)柑橘叶片采集,叶片和冠层高光谱图像获取
选择温州蜜橘(Citrus unshiu Marc.)作为对象,该对象是产于亚洲东南 部的一个柑橘品种。在柑橘果园处于活力生长期时采摘包括嫩叶、中叶、 老叶在内共180个新鲜叶片样本。叶片采摘后立即在实验室内用ImSpector V10E(Spectral Imaging Ltd.,Oulu,Finland)扫描进行高光谱图像的获取。此 外,用同样的设备在柑橘果园内获取冠层高光谱图像,采集示意图如附图 1,高光谱成像仪3位于柑橘树木远方一侧,到植株的距离恰好能拍摄到 整个树木冠层,校正白板2竖立在树旁,计算机4用于数据存储与分析。 叶片和冠层图像的光谱范围都是380nm到1030nm,光谱分辨率为2.8nm, 空间分辨率取决于传感器和被测物体之间的距离。
将光谱反射数据提取出来之后,为了除去由仪器引起的噪声,将低于 380nm和高于900nm的波长截去。图2显示了180个柑橘叶片样本的平 均光谱曲线。结果表明,虽然所有样本在总的波长范围内呈现出类似的趋 势,但不同样本之间的光谱数据呈现出很大的差别。这说明光谱特征可以 为评估柑橘叶片中的含氮量提供有效的信息。
(2)测定柑橘叶片的氮含量
在实验室对叶片进行光谱扫描后立刻把这些新鲜叶片储藏于温度高 达105℃的烘箱中快速烘干,这之后再将叶片放置于80℃的烘箱中慢慢烘 干直至恒重。随后,将180个叶片样本研磨成粉末,用快速定氮仪 (Elementar Analytical,Germany)根据杜马斯燃烧法测定每个叶片样本中 的氮含量。取每个样本中50mg的粉末进行测量,根据百分比计算每单位 叶片干重中的氮含量。
(3)光谱数据提取,叶片含氮量建模和冠层含氮量可视化
用ENVI软件提取每个叶片样本取波长范围为500-900nm(划分为316 个波段)的平均反射光谱曲线,分析所提取的光谱数据和每个叶片样本含 氮量之间的相关性。通过简单的相关性分析获取双波段植被指数 (TVBI),在此基础上建立基于光谱数据的含氮量预测模型。
图3显示了柑橘叶片在各个波段的平均光谱反射率和含氮量的相关性 分析结果。由图可知,在低于755nm的光谱范围内,光谱反射率与氮含量 成正相关,而在高于755nm光谱范围内成负相关。其中,在550nm和702nm 处的叶片平均反射光谱与氮含量的相关系数最高,分别是0.6867和 0.6861。
近年来,双波段植被指数TBVI被用来代替传统的归一化植被指数 (NDVI)来评价各种农作物的特性。此次研究利用TVBI来确定能够准 确预测柑橘叶片含氮量的两个最佳波长。TVBI可以按下列公式计算:
其中Rλm和Rλn分别表示公式中波长λn,λm处的反射值。由于此次研究 中的高光谱图像数据中包含316个波长,因此可以根据不同窄波段波长两 两组合来计算TVBI的值。
图4显示了TBVI和叶片含氮量的相关系数的二维分布图。TBVI值 根据上述公式来计算,在叶片高光谱数据的316个窄波段中选取两个波段 λn(500~900nm)和λm(500~900nm)并把它们的光谱反射值代入公式。 结果表明,计算发现在R-NIR范围内(650~725nm)获取的TBVI值与含 氮量均有较高的相关性。然而,由856nm和811nm计算得到的TBVI值 与含氮量的相关性最高(r=0.81806071)(见图5)。根据上述的TBVI建立 含氮量的预测模型精度如图6所示,该模型对整个数据库的预测达到了比 较合理准确的精度。
冠层含氮量可视化详细步骤如下:
首先,选取波长范围为500-900nm(划分为316个波段)的柑橘叶片 样本光谱反射数据,并用凯氏定氮法测得对应样本的含氮量,定义 对实测含氮量数据与任意两波段Rλm,Rλn组合的TBVI进 行相关分析,发现856nm和811nm波长计算得到的TVBI值与氮含量的 相关性最高(R=0.818);
其次,建立实测含氮量Y与用856nm和811nm波长计算得到的TVBI 值X的回归模型Y=-102.89X+2.0058(R=0.818);
最后,根据柑橘冠层高光谱图像计算基于865nm和811nm波长的 TVBI图像,依据上步中建立的模型反演冠层含氮量,并用matlab对每个 像素元的含氮量数据进行归一化处理,以归一化后的含氮量数据作为冠层 每个像素元的灰度强度显示图像,实现柑橘冠层叶片含氮量的可视化。
如图7所示,图7a是柑橘冠层的原始RGB图像,图7b是去除背景 信息后的柑橘冠层图像,图7c是TVBI(856nm和811nm)在冠层的可视 化图像。结果显示,淡绿色嫩叶的TBVI值比中叶和老叶的TBVI值要低。 图7d显示了整个树木冠层的含氮量分布情况,仔细观察图像可以发现, 具有较低TBVI值的淡绿色嫩叶显示出较高的含氮量,相反地,图中的中 叶和老叶显示的颜色较淡,说明含氮量较低。
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