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剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断 总被引：7，自引：0，他引：7
剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。 相似文献
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剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在9:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。 相似文献
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无人机多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数 总被引：1，自引：0，他引：1
《灌溉排水学报》2021,40(8)
【目的】研究多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数(LAI)的效果。【方法】以大田夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区不同生育期热红外以及多光谱影像,提取热红外冠层温度(TC)以及多光谱植被指数,结合地面实测LAI数据,分析光谱数据与实测LAI之间的相关关系,并将TC与筛选出的11种植被指数作为输入变量,LAI作为输出变量利用多元线性回归、支持向量机和随机森林3个算法模型训练学习,建立了夏玉米LAI的反演模型。【结果】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI在P0.000 1水平上显著相关,相关系数均在0.5以上;RF算法于拔节期、喇叭口期、以及吐丝期3个生育期的LAI预测值与实测值的R~2均高于MLR算法和SVM算法,对应的RMSE及NRMSE均低于MLR算法和SVM算法;融合热红外TC后的RF模型反演精度均有不同程度的提升,各生育期LAI预测值与实测值R~2均大于同时期未融合TC的LAI反演模型。【结论】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI具有较强的相关性,且RF算法构建的夏玉米LAI反演模型精度优于MLR和SVM算法,同时TC的加入可以有效提升夏玉米LAI反演精度。 相似文献
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无人机热红外反演土壤含水率的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(DTL),讨论了冠气温差或DTL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R2分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,DTL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R2从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试. 相似文献
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梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。 相似文献
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针对玉米叶片反射太阳光时因镜面反射导致获得的无人机影像反射率中存在与冠层结构无关的镜面反射部分,从而影响玉米冠层LAI的反演精度问题,本研究利用小波变换对无人机影像不同波段的阈值设置,在不影响漫反射的前提下削弱镜面反射成分,尽量只保留与冠层结构有关的反射率成分。以2018年7月15日和7月26日获取的河北农业大学辛集试验站多光谱无人机影像为数据源,构建了NDVI、GNDVI、SAVI和EVI 4个植被指数,并分别与ln(LAI)构建玉米冠层的单变量反演模型,利用决定系数和均方根误差进行LAI反演精度评价。精度评价结果表明,在7月15日玉米植株较稀疏时,去除镜面反射后,4个植被指数反演LAI与实测LAI的决定系数分别从0. 719 0、0. 559 8、0. 624 1、0. 598 5上升至0. 763 3、0. 694 0、0. 649 7、0. 619 4,均方根误差分别从0. 224 4、0. 252 6、0. 221 4、0. 224 5下降到0. 188 0、0. 195 8、0. 191 8、0. 198 7,说明去除镜面反射可以提高LAI的反演精度。在7月26日玉米植株相对茂密时,去除镜面反射后,4个指数构建模型对应的决定系数也同样提高,但在这种情况下,NDVI和GNDVI容易发生饱和,用阈值法降低反射率反而会加剧饱和现象,使这2个指数不能充分反映LAI的变化。SAVI和EVI因为加入了冠层背景调整因子,植被指数的变化得到放大,二者在去除镜面反射后与ln(LAI)拟合模型的决定系数都达到0. 6以上,因此,在植被覆盖较茂密时,SAVI指数和EVI指数更适合用于LAI反演。 相似文献
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基于无人机热红外遥感的玉米地土壤含水率诊断方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为使热红外遥感诊断土壤含水率更加准确、高效,以不同水分处理的大田玉米为研究对象,借助无人机可见光图像,对热红外图像进行植土分离,并提取玉米冠层温度和地表土壤温度。通过剔除温度直方图两端1%的温度像元对温度信息进行优化,进而计算作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)、冠层相对温差(Canopy relative temperature difference,CRTD)、地表相对温差(Surface relative temperature difference,SRTD),利用三者之和求得水分-温度综合指数(Water-temperature composite index,WTCI),并用于诊断不同深度的土壤含水率。结果表明,剔除温度直方图两端1%温度像元的玉米冠层温度与实测冠层温度的相关性更高(4次试验的R2由0. 823、0. 886、0. 899、0. 876提高至0. 906、0. 938、0. 944、0. 922),剔除温度直方图前端1%温度像元的地表土壤温度与实测地表温度的相关性也更高(2次试验的R2由0. 841、0. 875提高至0. 908、0. 925),即通过直方图法优化的温度更接近实测温度;在拔节前期,CWSI、WTCI诊断0～20 cm土壤含水率效果较优,而拔节后期、抽雄吐丝期、乳熟期诊断0～40 cm土壤含水率效果较优;在半覆盖条件下,包含冠层温度信息(CWSI、CRTD)和土壤温度信息(SRTD)的WTCI1与土壤含水率的相关性更高(0～40 cm:决定系数为0. 500、0. 821,高于0. 463、0. 748);在全覆盖状态下,包含冠层相对温差(CRTD)的WTCI2与土壤含水率的相关性更高(0～40 cm:决定系数为0. 809、0. 729,高于0. 721、0. 656),表明WTCI是诊断土壤含水率效果较优的指标。 相似文献
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无人机热红外遥感反演玉米根域土壤含水率方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了减少土壤背景带来的干扰,更加准确、高效的获取无人机热红外图像中的玉米冠层温度,进而快速反演玉米地土壤含水率,以4种水分梯度处理的拔节期玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用RGRI指数法、Otsu阈值法和不剔除土壤背景3种处理方法提取热红外图像中玉米冠层温度信息,计算作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)并用于反演不同水分梯度处理下玉米地不同深度的土壤含水率,基于3种方法获得的CWSI分别记为CWSIRGRI、CWSIOtsu、CWSIsc.结果表明:①基于RGRI指数法获取的玉米冠层温度与实测冠层温度的相关性最高(R2均大于0.8;RMSE均小于1℃),Otsu方法次之,不剔除土壤背景方法效果最差.②在整个拔节期,CWSIRGRI反演土壤含水率效果最好(R2均大于0.5,P<0.01;效果显著),CWSIOtsu次之、CWSIsc反演效果最差.③选取CWSIRGRI为最优CWSI指标,其在玉米拔节期5个土壤深度内的R2呈现先上升后下降的趋势且都在0～30 cm深度内达到最大值.因此,基于RGRI指数法建立的CWSIRGRI可以作为反演玉米地土壤含水率的有效指标. 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B三通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。 相似文献
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农田蒸散量(ET)是土壤—作物—大气连续体水分运移的关键参数,与作物生理活动和产量有着极为密切的关系,准确实时估算田间作物蒸散量对研究作物生长发育至关重要。基于无人机热红外传感器反演夏玉米的冠层温度,基于反演的冠层温度构建夏玉米蒸散模型(ET_(d,t))并验证了模型反演作物蒸散量的精度,分析了ET_(d,t)相关影响因子。结果表明:以热红外冠层温度作物蒸散模型计算的ET_(d,t)最低值出现在幼苗期为3.42 mm/d,最高值出现在灌浆期为10.94 mm/d,并与涡度相关实测值ET_(d,e)、FAO Penman-Monteith模型计算值ET_(d,f)进行验证,在P0.01水平上呈显著线性关系(R~2=0.739、0.742,RMSE=0.676、0.109 mm/d),ET_(d,t)估算精度达到80%以上。ET_(d,t)的计算受日净辐射、风速、气温、降雨等气象因子影响,不同气象条件的ET_(d,t)不同。叶面积指数(LAI)为夏玉米农田最主要的生物因子,LAI与ET_(d,t)呈线性正相关关系(R~2=0.700),空气动力学阻抗(r_a)是最主要的环境驱动因子,r_a与ET_(d,t)呈线性负相关关系(R~2=0.696)。随着植被覆盖度(NDVI)的变化,ET_(d,t)呈现相同变化趋势(R~2=0.656)。因此,基于无人机热红外反演的冠层温度计算的(ET_(d,t))能较好的反映田间夏玉米蒸散变化过程,从而为利用无人机热红外遥感估算作物蒸散量提供了科学依据。 相似文献
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基于支持向量机理论的植物根系图像边缘检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于传统边缘检测方法中存在噪声大、粗糙边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果.为此,基于支持向量机方法给出了一种改善的边缘检测算法.同时,提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测;用所得到的边缘检测算法与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较.仿真结果表明,给出的算法与Canny算法和Prewitt算相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰. 相似文献
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小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层叶片图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于机器视觉的作物营养诊断研究中,通常需要采集叶片样本并在实验室条件下定量测定其营养素含量,但由于叶片间相互重叠,往往使得叶片样本不能清晰地反映在群体番茄冠层图像中。为了解决这一问题,需要利用图像分析技术有效提取作物冠层图像中的叶片,并根据处理结果采集实验室测定样本。本文从复杂背景剔除、梯度图计算、小波变换、标记选取、分水岭分割等环节出发,实现了基于小波变换与分水岭算法融合的番茄冠层多光谱图像叶片分割。首先对比了4种复杂背景剔除算法,发现当增强因子a=1.3时,基于归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)的阈值分割目标提取准确,适合各种光照条件,时空复杂度低。其次在梯度图计算方面,近红外(Near infrared,NIR)波段图像形态学梯度在保持目标边缘的同时,能消除大量由叶脉、光照等引起的叶片内纹理细节。然后以小波分析为基础进行标记选取,发现当选取db4小波函数、4层小波分解低频系数、阈值为18的H-maxima变换能得到最优的目标标记结果。最后对多光谱番茄冠层图像的小波变换分水岭分割和数学形态学分水岭分割结果进行叠加,发现对复杂背景及不同光照强度下的番茄冠层叶片平均误分率为21%,为基于多光谱图像分析的番茄叶片营养素含量检测提供了一定的技术支持。 相似文献
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在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法。以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解。通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段。为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段。试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大。不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性。与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率。分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75%、95%、92.86%和90.63%。分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法。 相似文献
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针对果园中农业移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于图像边界提取的自主导航系统。首先,通过摄像机采集果园场景图像,并利用均值偏移算法对图像中的像素点进行聚类;然后,采用基于图论的图像分割算法,根据预定义类别对图像进行分割;接着,提取出所需类的图像区域,并利用Canny算子对该区域图像的边缘进行检测和滤波;最后,利用Hough变换提取出该区域的边界线,从而获得机器人的行进路线。实验结果表明:该方案在不需要先验知识的情况下,能够快速、有效地获得最优路径。 相似文献
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为了实现苹果园的快速精确测产,结合可见光与热红外图像,提出了一种基于机器学习和Hough变换的苹果树测产新方法。以成熟期苹果树为研究对象,利用热成像相机同步采集可见光与热红外图像数据,通过仿射变换模型实现了可见光与热红外温度图像的配准;利用温度信息与RGB颜色波段作为4个分类特征,采用支持向量机,完成分类与后验概率的计算;采用Hough变换实现了图像中苹果的识别标注和计数;通过线性回归模型进行了苹果测产估计,并进行了交叉验证。在光照条件非均一而使苹果颜色存在差异的情况下,经过试验验证,与人工记录的测产数据相比,该文提出的新方法苹果测产的准确率达到80%以上,为果园的科学管理提供了有力的技术支持。 相似文献
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基于影像与坡度数据融合的梯田田块分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
梯田在很大程度上开发了坡耕地的农业生长潜力,具有蓄水、保土作用。由于梯田数量、面积等分布信息较难准确获得,使其定量研究难以深入展开。随着无人机技术的不断发展,高精度梯田地形信息的获取成为可能。本文基于无人机正射影像并结合坡度数据,通过Canny边缘检测算子对梯田的粗轮廓进行提取,结合梯田的结构特性,对梯田中的伪边缘进行剔除;再通过对梯田边缘强度叠加和边缘连接;最后利用区域生长算法对梯田进行分割。该方法有效解决了梯田形状不规则、田面堆积物干扰、图像光谱特征复杂等问题。与手工标注的梯田样区田块数据的对比结果表明,本文算法对梯田区的提取总精度可达84.9%,可为梯田区的快速制图提供解决方案。 相似文献
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利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。 相似文献
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为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。 相似文献