一種油菜需水信息的快速探測(cè)方法技術(shù)

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)涉及一種油菜需水信息的快速探測(cè)方法，所用的近紅外超光譜成像裝置由光箱、鹵鎢燈光源、控制器、計(jì)算機(jī)、近紅外相機(jī)、攝譜儀、鏡頭、Ｙ分支線(xiàn)性和電控位移臺(tái)組成。利用近紅外超光譜成像裝置采集油菜葉片的超光譜數(shù)據(jù)立方體；比較不同波長(zhǎng)下超光譜圖像中目標(biāo)與背景差異，采用背景差異較大的970nm圖像進(jìn)行目標(biāo)背景分割；提取油菜含水率的最優(yōu)波長(zhǎng)，利用ENVI軟件抽取720nm、960nm、1450nm處的主成分圖像數(shù)據(jù)；建立主成分圖像的灰度、紋理和反射強(qiáng)度分布特征空間，結(jié)合葉片含水率數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘法，建立油菜含水率預(yù)測(cè)模型，參考標(biāo)準(zhǔn)化管理的對(duì)照組樣本和實(shí)時(shí)環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)，給出油菜的需水量和灌溉參考信息，實(shí)現(xiàn)了油菜需水信息的快速無(wú)損探測(cè)。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專(zhuān)利技術(shù)涉及一種針對(duì)油菜需水信息的無(wú)損探測(cè)方法，特指基于近紅外超光譜成像技術(shù)對(duì)油菜水分脅迫狀態(tài)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)，結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境信息探測(cè)，對(duì)油菜需水信息進(jìn)行評(píng)價(jià)和灌溉決策管理的方法。
技術(shù)介紹
油菜是中國(guó)最重要的油料作物之一，常年種植面積在I億畝以上，年產(chǎn)菜籽近1000萬(wàn)噸，占油料作物總產(chǎn)量的40% _45%。油菜是需水較多的作物，水分脅迫使油菜生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生生理障礙，使植株蛋白質(zhì)合成受到抑制；對(duì)硼的吸收利用影響也很大，油菜是對(duì)硼敏感的作物，缺硼常導(dǎo)致油菜“花而不實(shí)”，這都將使油菜產(chǎn)量降低，并影響菜籽的品質(zhì)。我國(guó)北方及丘陵油菜種植區(qū)，普遍存在干旱缺水的情況；快速診斷植株缺水狀況，科學(xué)精確的指導(dǎo)灌溉，有效利用有限的水資源，保證油菜的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，這具有重要意義。目前作物需水狀況及水分脅迫主要是通過(guò)測(cè)量植株葉片的氣孔導(dǎo)度、葉水勢(shì)、冠層溫度、蒸騰速率、植株莖桿直徑的變化等指標(biāo)間接獲得，或者以生產(chǎn)者經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)室常規(guī)干濕重測(cè)量為主，這些傳統(tǒng)的測(cè)試手段會(huì)對(duì)作物產(chǎn)生破壞，影響作物生長(zhǎng)，而且耗費(fèi)大量的人力、物力，時(shí)效性差。基于反射光譜、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和紅外溫度探測(cè)的作物水分脅迫檢測(cè)技術(shù)具有快速、方便、非破壞性的優(yōu)點(diǎn)，目前國(guó)內(nèi)在基于光譜、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和紅外溫度探測(cè)的作物水分無(wú)損檢測(cè)已有一些相關(guān)研究專(zhuān)利公開(kāi)，申請(qǐng)?zhí)枮?00510088935. O的專(zhuān)利技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)，公開(kāi)了一種便攜式植物氮素和水分含量的無(wú)損檢測(cè)方法及測(cè)量?jī)x器，通過(guò)檢測(cè)植株葉片在四個(gè)特征波長(zhǎng)處的光譜反射強(qiáng)度信息來(lái)進(jìn)行植物的營(yíng)養(yǎng)診斷，利用對(duì)四個(gè)波長(zhǎng)植被指數(shù)的反演來(lái)獲取植物的氮素和含水率信息；申請(qǐng)?zhí)枮?00710178192. 5的專(zhuān)利技術(shù)專(zhuān)利申請(qǐng)，公開(kāi)了一種在線(xiàn)式作物冠氣溫差灌溉決策監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)一組高速云臺(tái)內(nèi)部安裝的紅外冠層溫度傳感器和支架立桿上設(shè)置的環(huán)境溫度傳感器等監(jiān)測(cè)裝置，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)小區(qū)內(nèi)作物的冠層溫度的監(jiān)測(cè)。基于光譜技術(shù)的無(wú)損診斷方法，通常采用點(diǎn)源采樣方式，無(wú)法體現(xiàn)整個(gè)葉片或冠層區(qū)域的光反射特性差異。視覺(jué)傳感器具有較高的分辨率和較大的視場(chǎng)范圍，通過(guò)圖像分割技術(shù)能夠有效去除背景等因素的影響，克服了光譜法測(cè)試范圍較小和對(duì)測(cè)試部位要求較嚴(yán)格的缺點(diǎn)，但傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)光譜分辨率很低，通常獲取的是目標(biāo)在400-700nm的可見(jiàn)光區(qū)域的合成圖像或很少幾個(gè)波段的多光譜圖像，而水分子的特征波段在960nm和1450nm區(qū)域，這導(dǎo)致傳統(tǒng)的視覺(jué)圖像技術(shù)難以應(yīng)用于作物水分脅迫的無(wú)損探測(cè)。而基于紅外溫度的水分脅迫檢測(cè)，由于特征單一且對(duì)環(huán)境溫度和濕度的敏感性較大，因此目前僅能對(duì)作物的水分脅迫進(jìn)行趨勢(shì)判斷，難以進(jìn)行精確定量分析。本專(zhuān)利技術(shù)采用的近紅外超光譜成像技術(shù)獲取油菜的水分脅迫信息，該技術(shù)是集近紅外反射光譜和超光譜成像技術(shù)于一身的新技術(shù)，在900-1700nm的連續(xù)的譜段上對(duì)同一目標(biāo)以3. 5nm的高分辨率在256個(gè)波段上連續(xù)成像，構(gòu)成一個(gè)按波長(zhǎng)順序排列的圖像數(shù)據(jù)立方體，兼有反射光譜和視覺(jué)圖像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，既能對(duì)植株水分脅迫引起的顏色、紋理、形態(tài)變化等特征進(jìn)行可視化分析，又能對(duì)植株葉片受水分脅迫導(dǎo)致的水分子近紅外光譜反射率分布信息的變化等進(jìn)行綜合分析。目前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)尚未見(jiàn)利用近紅外超光譜成像技術(shù)進(jìn)行作物需水信息探測(cè)的相關(guān)專(zhuān)利和報(bào)道。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專(zhuān)利技術(shù)的目的是提供。通過(guò)自行構(gòu)建的近紅外超光譜成像采集裝置，采集油菜葉片的超光譜數(shù)據(jù)立方體；提取油菜水分脅迫的最優(yōu)特征波長(zhǎng)和主成分圖像，構(gòu)建水分脅迫的近紅外光譜分布和特征圖像的顏色、紋理、形態(tài)特征空間；基于多信息融合技術(shù)，建立油菜水分脅迫的診斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)油菜水分脅迫信息的快速無(wú)損檢測(cè)和定量分析。為油菜水分管理和灌溉決策提供了科學(xué)依據(jù)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)采用自行構(gòu)建的近紅外超光譜成像裝置采集油菜樣本的近紅外超光譜數(shù)據(jù)，近紅外超光譜成像裝置包括如下部件光箱、齒鎢燈光源、控制器、計(jì)算機(jī)、超光譜成像傳感器、Y分支線(xiàn)性燈和電控位移臺(tái)，所述超光譜成像傳感器由近紅外相機(jī)、攝譜儀和鏡頭依次連接組成，并固定在光箱內(nèi)頂部中心位置；所述電控位移臺(tái)固定在光箱內(nèi)的底面幾何中心，位于所述超光譜成像傳感器的正下方；所述Y分支線(xiàn)性燈對(duì)稱(chēng)安裝在光箱內(nèi)中部左右兩側(cè)；所述鹵鎢燈光源與Y分支線(xiàn)性燈通過(guò)兩根玻璃光纖相連接；所述超光譜成像傳感器和電控位移臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)線(xiàn)與控制器相連接；計(jì)算機(jī)與所述控制器通過(guò)數(shù)據(jù)線(xiàn)相連接，控制器接受計(jì)算機(jī)的控制指令，控制所述電控位移臺(tái)的行進(jìn)速度和超光譜成像傳感器信息采集時(shí)的掃描速度、曝光時(shí)間、焦距和其它參數(shù)。其中所述的近紅外相機(jī)、攝譜儀和鏡頭共同組成的超光譜成像傳感器，其最下端為鏡頭，其后向上依次連接攝譜儀、近紅外相機(jī)；其中所述的近紅外相機(jī)為銦鎵砷成像相機(jī)，光譜范圍為900-1700nm。其中所述的超光譜成像傳感器光譜分辨率為3. 5nm，采用線(xiàn)掃描方式采集樣本的超光譜數(shù)據(jù)；所述線(xiàn)掃描方式是通過(guò)位于其正下方的電控位移臺(tái)沿直線(xiàn)移動(dòng)完成的，在900-1700nm的近紅外波長(zhǎng)范圍內(nèi)，一次掃描過(guò)程可同步獲取256個(gè)波段上的近紅外超光譜圖像。其中所述的光箱內(nèi)部采用黑色靜電噴涂。為實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利技術(shù)的目的，本專(zhuān)利技術(shù)按照下述步驟進(jìn)行 (1)將油菜樣本固定在電控位移臺(tái)上，調(diào)整鏡頭焦距和近紅外相機(jī)的分辨率、增益、曝光時(shí)間以保證圖像的清晰，設(shè)定電控位移臺(tái)的速度，避免掃描圖像失真；對(duì)超光譜成像傳感器進(jìn)行黑白場(chǎng)的標(biāo)定，設(shè)定超光譜圖像的有效反射強(qiáng)度區(qū)間，消除相機(jī)暗電流噪聲； (2)采集油菜樣本的近紅外超光譜數(shù)據(jù)立方體，通過(guò)二階Butterworth濾波器進(jìn)行數(shù)字濾波去除近紅外超光譜數(shù)據(jù)的相機(jī)“壞點(diǎn)”數(shù)據(jù)，比較不同波長(zhǎng)下超光譜圖像中目標(biāo)與背景的差異，采用背景差異較大的970nm圖像進(jìn)行背景分割； (3)提取油菜含水率的最優(yōu)波長(zhǎng)，利用ENVI軟件抽取720nm、960nm、1450nm處的主成分圖像數(shù)據(jù)； (4)基于獲取的主成分圖像，建立主成分圖像的灰度、紋理和反射強(qiáng)度分布特征空間，結(jié)合葉片含水率數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘法，建立油菜含水率預(yù)測(cè)模型，參考標(biāo)準(zhǔn)化管理的對(duì)照組樣本和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)，給出油菜的需水量和灌溉參考信息。本專(zhuān)利技術(shù)的有益效果(I)本專(zhuān)利技術(shù)采用近紅外超光譜成像裝置對(duì)油菜需水信息進(jìn)行定量分析，這在以往文件中都沒(méi)有涉及。(2)本專(zhuān)利技術(shù)通過(guò)同步獲取油菜葉片的綜合信息，融合近紅外圖像灰度、紋理和近紅外反射強(qiáng)度分布特征進(jìn)行油菜含水率預(yù)測(cè)和分析，實(shí)現(xiàn)了油菜需水信息的快速探測(cè)，與傳統(tǒng)的光譜和視覺(jué)圖像單一檢測(cè)手段相比，識(shí)別的精度和穩(wěn)定性有了明顯的提高，油菜含水率測(cè)量誤差小于5%。附圖說(shuō)明圖1是本專(zhuān)利技術(shù)流程 圖2是近紅外超光譜成像裝置結(jié)構(gòu)示意圖；1 一光箱；2 -鹵鎢燈光源；3 —控制器；4 一計(jì)算機(jī)；5 —近紅外相機(jī)；6 —攝譜儀；7 —鏡頭；8 — Y分支線(xiàn)性燈；9 一電控位移臺(tái)；10 一油菜樣本。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本專(zhuān)利技術(shù)進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)描述。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)采用自行構(gòu)建的近紅外超光譜成像裝置采集油菜樣本的近紅外超光譜數(shù)據(jù)，近紅外超光譜成像裝置包括如下部件光箱1、齒鎢燈光源2、控制器3、計(jì)算機(jī)4、近紅外相機(jī)5、攝譜儀6、鏡頭7、Y分支線(xiàn)性燈8和電控位移臺(tái)9。光箱I的作用是屏蔽外界干擾，為近紅外超光譜數(shù)據(jù)采集提供穩(wěn)定的光源和檢測(cè)環(huán)境，光箱I頂部中心位置固定了由近紅外相機(jī)5、攝譜儀6和鏡本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種油菜需水信息的快速探測(cè)方法，利用近紅外超光譜成像裝置采集油菜樣本的超光譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析處理，其特征在于，包括的步驟為：（1）將油菜樣本固定在電控位移臺(tái)上，調(diào)整鏡頭焦距和近紅外相機(jī)的分辨率、增益和曝光時(shí)間以保證圖像的清晰，設(shè)定電控位移臺(tái)的速度，避免掃描圖像失真；對(duì)超光譜成像傳感器進(jìn)行黑白場(chǎng)的標(biāo)定，設(shè)定超光譜圖像的有效反射強(qiáng)度區(qū)間，消除相機(jī)暗電流噪聲；（2）采集油菜樣本的近紅外超光譜數(shù)據(jù)立方體，通過(guò)二階Butterworth濾波器進(jìn)行數(shù)字濾波去除近紅外超光譜數(shù)據(jù)的相機(jī)“壞點(diǎn)”數(shù)據(jù)，比較不同波長(zhǎng)下超光譜圖像中目標(biāo)與背景的差異，采用背景差異較大的970nm圖像進(jìn)行背景分割；（3）提取油菜含水率的最優(yōu)波長(zhǎng)，利用ENVI軟件抽取720nm、960nm、1450nm處的主成分圖像數(shù)據(jù)；（4）基于獲取的主成分圖像，建立主成分圖像的灰度、紋理和反射強(qiáng)度分布特征空間，結(jié)合油菜樣本含水率數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘法，建立油菜含水率預(yù)測(cè)模型，參考標(biāo)準(zhǔn)化管理的對(duì)照組樣本和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)，給出油菜的需水量和灌溉參考信息。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種油菜需水信息的快速探測(cè)方法，利用近紅外超光譜成像裝置采集油菜樣本的超光譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析處理，其特征在于，包括的步驟為 (1)將油菜樣本固定在電控位移臺(tái)上，調(diào)整鏡頭焦距和近紅外相機(jī)的分辨率、增益和曝光時(shí)間以保證圖像的清晰，設(shè)定電控位移臺(tái)的速度，避免掃描圖像失真；對(duì)超光譜成像傳感器進(jìn)行黑白場(chǎng)的標(biāo)定，設(shè)定超光譜圖像的有效反射強(qiáng)度區(qū)間，消除相機(jī)暗電流噪聲； (2)采集油菜樣本的近紅外超光譜數(shù)據(jù)立方體，通過(guò)二階Butterworth濾波器進(jìn)行數(shù)字濾波去除近紅外超光譜數(shù)據(jù)的相機(jī)“壞點(diǎn)”數(shù)據(jù)，比較不同波長(zhǎng)下超光譜圖像中目標(biāo)與背景的差異，采用背景差異較大的970nm圖像進(jìn)行背景分割； (3)提取油菜含水率的最優(yōu)波長(zhǎng)，利用ENVI軟件抽取720nm、960nm、1450nm處的主成分圖像數(shù)據(jù)； (4)基于獲取的主成分圖像，建立主成分圖像的灰度、紋理和反射強(qiáng)度分布特征空間，結(jié)合油菜樣本含水率數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘法，建立油菜含水率預(yù)測(cè)模型，參考標(biāo)準(zhǔn)化管理的對(duì)照組樣本和實(shí)時(shí)環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)，給出油菜的需水量和灌溉參考信息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種油菜需水信息的快速探測(cè)方法，其特征在于，所述近紅外超光譜成像裝置包括如下部件光箱、齒鎢燈光源、控制器、計(jì)算機(jī)、超光譜成像傳感器、Y分...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張曉東，左志宇，毛罕平，高洪燕，孫俊，朱文靜，張紅濤，韓綠化，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：江蘇大學(xué)，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：