树冠光截获率的检测统一方法

摘要

本发明提供了一种树冠光截获率的检测统一方法，包括如下步骤：S1：采集获得太阳角度信息，进而结合太阳角度信息，建立实际树冠位置与树冠投影位置之间的关系模型；S2：针对树冠的至少两个感兴趣区域，确定其区域特征；S3：基于所述区域特征和步骤S1确立的关系模型，建立同感兴趣区域的关系模型；S4：在不同检测基准下，检测得到不同太阳角度下的树冠投影，进而得到不同基准下的树冠光截获率值和投影占地区域空洞率；S5：基于步骤S1和S3分别确定的关系模型和步骤S2得到的区域特征，建立检测基准统一化指数，从而依据该基准统一化指数对不同检测基准下的光截获率值进行统一化处理。

说明书

技术领域

本发明涉及园艺领域，尤其涉及一种树冠光截获率的检测统一方法。

背景技术

太阳辐射中波长为400-700nm的可见光波段被绿色植物吸收用于光合作用，因此这一波段的太阳辐射被定义为光合有效辐射。通常作物的光截获率指的就是作物对太阳辐射中光合有效辐射的截获率。研究表明，光截获率表征作物对太阳辐射的截获能力，与其生长情况、产量有正相关关系，是指导园艺操作与管理的重要指标。

目前对于果园果树光截获率的检测通过传感器测量完成，通过检测树冠底部的透射光来计算被树冠截获的光量，进而获取光截获率。现有已完成的相关工作有，Jingjin Zhang等基于传感器技术的樱桃果园光截获率连续检测方法，效果较好(可参见：Zhang,J.,Zhang,Q.,Whiting,M.D.Mapping interception of photosynthetically active radiation in sweet cherry orchards.Computers and Electronics in Agriculture,2015,111:29–37.)。受太阳角度一天之中的变化以及不同季节不同地理位置太阳角度的差异的影响，即使同一个树冠，因不同的检测基准，在不同太阳角度下所测得的光截获率有所差异。对于大面积果园，检测光截获率需要一定的测量时间，期间，太阳角度发生了改变，引起了检测基准的变化，降低了光截获率数值的客观性、准确性和可比性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对检测基准的变化，如何提高光截获率数值的客观性、准确性和可比性。

为了解决这一技术问题，本发明提供了一种树冠光截获率的检测统一方法，包括如下步骤：

S1：采集获得太阳角度信息，进而结合太阳角度信息，建立实际树冠位置与树冠投影位置之间的关系模型；

S2：针对树冠的至少两个感兴趣区域，确定其区域特征；

S3：基于所述区域特征和步骤S1确立的关系模型，建立不同感兴趣区域的关系模型；

S4：在不同检测基准下，检测得到不同太阳角度下的树冠投影，进而得到不同基准下的树冠光截获率值和投影占地区域空洞率；

S5：基于步骤S1和S3分别确定的关系模型和步骤S2得到的区域特征，建立检测基准统一化指数，从而依据该基准统一化指数对不同检测基准下的光截获率值进行统一化处理。

可选的，在所述步骤S1中，所述实际树冠位置与树冠投影位置之间的关系可以表示为：

$\left(\begin{array}{c}{x}_p=z_a\times tan\beta \times sin(\alpha -180)\\ y_p=y_a+z_a\times tan\beta \times cos(\alpha -180)\end{array}\right)$

其中，太阳方位角为α，太阳入射角为β，树冠投影位置P_p沿X、Y、Z三个轴向的位置分别表示为x_p、y_p和z_p；树冠实际位置P_a沿X、Y、Z三个轴向的位置分别表示为x_a、y_a和z_a。

可选的，在所述步骤S2中，所述感兴趣区域包括树墙区域、地面投影区域和投影占地区域。

可选的，所述区域特征包括区域长度、区域宽度、区域面积和区域空洞率。

可选的，在所述步骤S3中，还包括对不同感兴趣区域之间的关系模型进行矫正的过程，该矫正过程进一步包括基于树冠在垂直于行方向上的宽度，对地面投影区域的面积进行矫正。

可选的，在所述步骤S4中，检测得到不同太阳角度下的树冠投影的过程进一步包括检测得到不同太阳角度下的树冠投影的数据点，进而对其进行可视化和畸变矫正的过程。

可选的，在所述步骤S4中，进一步利用图像处理技术和矩阵计算实现对树冠投影的可视化和畸变矫正；其再进一步包括：

将数据点转化为灰度图，实现树冠投影的可视化，进而进行灰度图二值化处理，然后基于此进行矩阵计算，实现畸变矫正。

可选的，在将数据点转化为灰度图时，通过将光截获率检测数据点的值等比放大至0-255的区间内，得到树冠投影的灰度图，实现了树冠投影的可视化；在对灰度图进行二值化处理时，将灰度图的空白区域标记为1，阴影区域标记为0，在得到投影占地区域空洞率时，依据标记为0的区域在总区域中的占比得到。

可选的，在所述步骤S5中，进行矩阵计算，实现畸变矫正的过程进一步使得矫正后的数据点满足以下：

$\left(\begin{array}{c}{x}_{p(i,j)}=0.1j\\ y_{p(i,j)}=0.01(i-1)\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{x}_{c(i,j)}=x_{p(i,j)}\\ y_{c(i,j)}=y_{p(i,j)}-\frac{x_{p(i,j)}cos(180-\alpha )}{sin|180-\alpha |}\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{m}_{c(k,v)}=m_{(i,j)}\\ k=[100\times y_{c\left(i,j\right)}]\\ v=\frac{x_{c(i,j)}}{0.1}\end{array}\right)$

其中，树冠投影二值化后对应的矩阵为m，下标p表示矫正前的数据点，下标c表示矫正后的数据点。

可选的，在所述步骤S5中，检测基准统一化指数ψ和将检测基准为θ₁的光截获率转化到统一检测基准θ₂下的光截获率f_IPAR分别可表示为:

${\psi }_{\left({\theta }_2:{\theta }_1\right)}=\frac{1-C_{p,g\left({\theta }_2\right)}}{1-C_{p,g\left({\theta }_1\right)}}$

$f_{IPAR\left({\theta }_2\right)}={\psi }_{\left({\theta }_2:{\theta }_1\right)}{f}_{IPAR\left({\theta }_1\right)}$

其中，C_p,g为投影占地区域空洞率。

本发明针对现有技术中光截获率数值的缺点，创造性地想到了需要对不同基准下的光截获率数值进行统一，再进一步的，为这种统一提供了一个可靠的解决方案。进一步来说：

本发明的方法利用太阳与树冠的相对位置信息，对树冠地面投影进行了可视化和畸变矫正，较大提高了树冠光截获率检测的准确度和光截获率信息的利用度，为树冠空洞率的计算提供了新的方法；基于树冠及其相应第地面投影的区域特征，结合太阳角度信息，建立了实际树冠与树冠投影的三维数学关系模型，树冠建模等相关研究提供了参考；基于树冠与其相应投影的三维数学关系模型，建立了检测基准统一化指数，对不同检测基准下的光截获率值进行统一化，较大提高了树冠光截获率检测的客观性、准确性和可比性。

附图说明

图1为本发明可选方案中提供的建立树墙型果树树冠实际位置与投影位置之间的三维数学关系模型的示意图；

图2为本发明可选方案中提供的树墙型果树树冠投影可视化与畸变矫正的示意图；

图3为本发明可选方案中提供的感兴趣区域空洞率计算的示意图；

图4为本发明可选方案中提供的建立感兴趣区域之间的三维数学关系模型的示意图。

具体实施方式

以下将结合图1至图4，将通过具体的实施例，对本发明提供的树冠光截获率的检测统一方法进行详细的描述，其为本发明可选的实施例，可以认为，本领域技术人员在不改变本发明精神和内容的范围内，能够对其进行修改和润色。

为获取客观、准确和具有可比性的树冠光截获率信息，本发明提出了基于树冠和投影的三维数学模型的光截获率检测基准统一的方法。该方法根据太阳角度、树冠及相应投影区域的特征和树墙型树冠的紧凑特点，构建了树冠与其相应投影区域之间的三维数学关系模型，在此基础上建立了光截获率检测基准统一化指数，对不同检测基准下的光截获率进行统一化处理，提高了树墙型果树树冠光截获率的准确性和可比性。

本发明用于检测树冠光截获率的系统包括线性光传感器、编码器、数据采集箱、便携式计算机和田间行走平台(可参见：Zhang,J.,Zhang,Q.,Whiting,M.D.Mapping interception of photosynthetically active radiation in sweet cherry orchards.Computers and Electronics in Agriculture,2015,111:29–37.)，数据采集箱与光传感器和编码器相连接，进行数据读取，并同时与便携式计算机相连接，进行数据存储。线性光传感器为美国Decagon Devices公司的AccuPAR LP-80，长80cm，宽1cm，在长方向上每10cm为一个输出，即一个光传感器有8个输出，编码器为日本Koyo Electronics Industries公司的TRD-S，数据采集箱包括的数据采集卡为美国National Instrument公司的NI 9205和NI 9401。编码器用于检测田间行走平台移动速度，数据采集程序将此移动速度设定为数据采集卡的实时采集速率，用于保持数据精度的一致性。

本发明提供了一种树冠光截获率的检测统一方法，包括如下步骤：

S1：采集获得太阳角度信息，进而结合太阳角度信息，建立实际树冠位置与树冠投影位置之间的关系模型；其中，太阳角度信息包括太阳方位角和入射角，树冠位置指的是树墙型果树树冠在垂直平面上的相对位置，投影位置指的是树冠投影在水平平面上的相对位置。

在本发明可选的实施例中，如图1所示，定义行方向为y轴，垂直于行方向为x轴，竖直方向为z轴，太阳方位角为α，太阳入射角为β，则树冠投影位置(P_p)与树冠实际位置(P_a)之间的三维数学关系可表示为：

$\left(\begin{array}{c}{x}_p=z_a\times tan\beta \times sin(\alpha -180)\\ y_p=y_a+z_a\times tan\beta \times \cos (\alpha -180)\end{array}\right)$

太阳和树冠的相对位置不同引起了树冠投影位置的变化，即光截获率检测基准的变化，这一变化可由太阳入射光方向与树冠的夹角(θ)表征，计算式为：

sinθ＝|sin(α-180)|sinβ

S2：针对树冠的至少两个感兴趣区域，确定其区域特征；

在本发明可选的实施例中，在所述步骤S2中，所述感兴趣区域包括树墙区域、地面投影区域和投影占地区域。所述区域特征包括区域长度、区域宽度、区域面积和区域空洞率。

进一步来说，树墙区域定义为垂直平面上树墙型果树树冠覆盖的最大平行四边形，地面投影区域定义为水平平面上树墙型果树树冠投影覆盖的最大平行四边形，投影占地区域定义为包含地面投影区域的高度为行间距离的平行四边形，上述三个区域的区域特征为区域面积、区域长度、区域高度和区域空洞率，其中区域空洞率定义为一个区域中空白部分所占的比例。

S3：基于所述区域特征和步骤S1确立的关系模型，建立不同感兴趣区域的关系模型；

本发明可选的实施例中，在所述步骤S3中，还包括对不同感兴趣区域之间的关系模型进行矫正的过程，该矫正过程进一步包括基于树冠在垂直于行方向上的宽度，对地面投影区域的面积进行矫正。

进一步具体来说，建立不同感兴趣区域之间的关系模型的过程具体包括：

S3.1、根据步骤S1中的实际树冠位置与树冠投影位置之间的三维数学关系模型，得到地面投影区域与树墙区域的面积关系表达式；

S3.2、针对树墙型果树树冠在垂直于行方向上有一定的宽度，对步骤(3.1)中的面积表达式进行修正；

S3.3、根据所定义的三个感兴趣区域及相应的区域特征，得到投影占地区域空洞率与地面投影区域面积的关系表达式；

S3.4、定义树冠吸收系数为树冠枝叶对太阳辐射的吸收能力的表征指数，根据树墙型果树树冠的紧凑特征，得到树墙型果树树冠光截获率与投影占地区域空洞率的关系表达式；

S4：在不同检测基准下，检测得到不同太阳角度下的树冠投影，进而得到不同基准下的树冠光截获率和投影占地区域空洞率；

在本发明可选的实施例中，在所述步骤S4中，检测得到不同太阳角度下的树冠投影的过程进一步包括检测得到不同太阳角度下的树冠投影的数据点，进而对其进行可视化和畸变矫正的过程。

进一步可选的实施例中，在所述步骤S4中，进一步利用图像处理技术和矩阵计算实现对树冠投影的可视化和畸变矫正；其再进一步包括：

将数据点转化为灰度图，实现树冠投影的可视化，进而进行灰度图二值化处理，然后基于此进行矩阵计算，实现畸变矫正。

进一步来说，在将数据点转化为灰度图时，通过将光截获率检测数据点的值等比放大至0-255的区间内，得到树冠投影的灰度图，实现了树冠投影的可视化；在对灰度图进行二值化处理时，将灰度图的空白区域标记为1，阴影区域标记为0，在得到投影占地区域空洞率时，依据标记为0的区域在总区域中的占比得到。

其中，可视化和畸变矫正的过程也可描述为如下步骤：

S4.1、将传感器测得的每个测量点的光截获率值等比放大至0-255区间；

S4.2、将每个测量点作为一个像素点，应用图像处理技术，得到树冠投影的灰度图；

S4.3、根据步骤S1的实际树冠位置与树冠投影位置之间的三维数学关系模型，对树冠投影的灰度图进行畸变矫正，计算树冠的光截获率。

S5：基于步骤S1和S3分别确定的关系模型和步骤S2得到的区域特征，建立检测基准统一化指数，从而依据该基准统一化指数对不同检测基准下的光截获率值进行统一化处理。

进一步来说，统一化的过程可以包括：

S5.1、整合步骤S3.3和步骤S3.4的关系表达式，得到检测基准统一化指数，其定义为将某一检测基准下的树墙型果树树冠光截获率转化到统一的检测基准下的光截获率的转化系数；

S5.2、根据步骤S3和S4得到的树墙型果树树冠光截获率、投影占地区域空洞率和检测基准统一化指数，对不同检测基准下的光截获率值进行统一化处理。

在本实施例中，如图2所示，树墙区域为R_w，长L_y，宽H，空洞率C_p,w，地面投影区域为R_p，长L_y，空洞率C_p,p，投影占地区域为R_g，长L_y，宽L_x，空洞率C_p,g。R_w的面积S_w、R_p的面积S_p和R_g的面积S_g分别可表示为：

S_w＝L_yH

S_p＝tanβsin|180-α|S_w

S_g＝L_xL_y

虽然树墙型树冠具有紧凑的特点，但在垂直于行方向上仍有一定的宽度(W)，据此，修正后的R_p的面积S_p*可表示为：

S_p*＝S_p+0.5WL_y

树冠投影的阴影面积和投影占地区域的空洞率分别可表示为：

$S_{s,p}=(1-C_{p,p})S_p^{*}$

$C_{p,g}=1-\frac{S_{s,p}}{S_g}$

由于树墙型树冠的紧凑特性，C_p,p可近似等于C_p,w。引入树冠入射光吸收系数ε，树冠光截获率和投影占地区域空洞率C_p,g的关系可表示为：

f_IPAR＝ε(1-C_p,g)

综合上述各表达式，以θ表示检测基准，则检测基准统一化指数ψ和将检测基准为θ₁的光截获率转化到统一检测基准θ₂下的光截获率分别可表示为：

${\psi }_{\left({\theta }_2:{\theta }_1\right)}=\frac{1-C_{p,g\left({\theta }_2\right)}}{1-C_{p,g\left({\theta }_1\right)}}$

$f_{IPAR\left({\theta }_2\right)}={\psi }_{\left({\theta }_2:{\theta }_1\right)}{f}_{IPAR\left({\theta }_1\right)}$

本发明可选实施例中，使用3个线性光传感器，采用首尾相连的连接方式，在垂直于行方向上覆盖240cm的检测范围，数据精度保持在1cm，即每个数据点的精度为1cm×10cm(行方向×垂直于行方向)。将每个数据点作为一个像素点，应用图像处理技术，将数据点的值等比放大至0-255区间，得到树冠投影的灰度图，对树冠投影进行可视化。为得到更为精确的树冠光截获率值，如图3所示，对因太阳位置造成的树冠投影畸变进行几何矫正，得到矫正后的树冠光截获率。由于数据精度一致，可将树冠投影视为矩阵(m)进行操作。具体矫正方法如以下一系列表达式所示，其中下标p表示矫正前的数据点，下标c表示矫正后的数据点：

$\left(\begin{array}{c}{x}_{p(i,j)}=0.1j\\ y_{p(i,j)}=0.01(i-1)\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{x}_{c(i,j)}=x_{p(i,j)}\\ y_{c(i,j)}=y_{p(i,j)}-\frac{x_{p(i,j)}cos(180-\alpha )}{sin|180-\alpha |}\end{array}\right)$

$\left(\begin{array}{c}{m}_{c(k,v)}=m_{(i,j)}\\ k=[100\times y_{c\left(i,j\right)}]\\ v=\frac{x_{c(i,j)}}{0.1}\end{array}\right)$

投影占地区域空洞率可由树冠投影可视化图，经图像处理得到，如图4所示。对可视化图进行二值化处理，将空白区域标记为1，阴影区域标记为0，计算标记为0的区域在总区域中占的比值，即为空洞率。

本实施例对10个树冠样本区域进行了17个不同检测基准下的光截获率测量，θ变化范围为3.2°-35.4°。分别以上述17个检测基准为统一检测基准对光截获率进行统一化，总的均方根误差为0.03，平均绝对百分误差为7.85％。

综上所述，本发明针对现有技术中光截获率数值的缺点，创造性地想到了需要对不同基准下的光截获率数值进行统一，再进一步的，为这种统一提供了一个可靠的解决方案。进一步来说：

本发明的方法利用太阳与树冠的相对位置信息，对树冠地面投影进行了可视化和畸变矫正，较大提高了树冠光截获率检测的准确度和光截获率信息的利用度，为树冠空洞率的计算提供了新的方法；基于树冠及其相应第地面投影的区域特征，结合太阳角度信息，建立了实际树冠与树冠投影的三维数学关系模型，树冠建模等相关研究提供了参考；基于树冠与其相应投影的三维数学关系模型，建立了检测基准统一化指数，对不同检测基准下的光截获率值进行统一化，较大提高了树冠光截获率检测的客观性、准确性和可比性。