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基于光饱和影响校正的作物叶绿素分布光谱成像检测
被引量:
1
1
作者
孙红
邢子正
+4 位作者
乔浪
龙耀威
高德华
李民赞
Qin Zhang
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3897-3903,共7页
叶绿素含量是作物光合能力与营养评价的重要指标,因此快速检测作物叶绿素含量与分布可为作物营养动态分析与长势评估提供支持。基于RGB(Red,Green,Blue)和NIR(Near Infrared)多光谱图像的获取,开展玉米作物营养状态分布光谱学成像检测...
叶绿素含量是作物光合能力与营养评价的重要指标,因此快速检测作物叶绿素含量与分布可为作物营养动态分析与长势评估提供支持。基于RGB(Red,Green,Blue)和NIR(Near Infrared)多光谱图像的获取,开展玉米作物营养状态分布光谱学成像检测。构建了多光谱图像采集平台获取RGB和NIR图像,研究了基于光饱和校正算法的RGB图像的光饱和校正与NIR图像去噪方法,通过图像的匹配分割,冠层的提取校正,建立了基于冠层图像的作物SPAD值检测模型与分布成图。采集15株玉米植株RGB-NIR图像,并同步获取不同植株,不同位置共68个叶绿素含量指标SPAD值。首先对RGB图像进行光饱和校正,再对NIR图像进行滤波和图像增强,其次对RGB和NIR图像进行了SURF(speeded-up robust features)和RANSAC(random sample consensus)图像匹配,利用RGB图像的颜色特征,采用ExG(Extra Green)和OTSU算法生成分割掩模,对RGB图像和NIR图像进行分割提取,提取图像的R,G,B和NIR分量,利用4阶灰度板进行反射率校正,然后计算作物图像中像素级P SPAD值,并建立图像P SPAD值与叶绿素仪SPAD值的拟合模型,最后绘制作物SPAD分布图。通过HSI(Hue,Saturation,Intensity)彩色模型中的I分量直方图对比去饱和前后光分布范围,以作物SPAD值分布图验证光饱和校正算法对作物叶绿素含量分布检测提升的效果。RGB图像光饱和校正前I分量集中在[140~180]之间,光饱和校正后的RGB图像I分量集中在[85~130]之间,校正了相机成像时产生模糊和RGB图像饱和。对分割后的RGB图像和NIR图像提取R,G,B,NIR分量进行4阶灰度板校正,相关系数分别为0.829,0.828,0.745和0.994,进而生成R,G,B和NIR四波段的反射率伪彩色图像,反射率R NIR>R G>R R>R B。体现了作物的在蓝光和红光区域吸收光,在绿光区域和近红外区域反射光的光谱特性。校正前后的R和NIR分量反射率计算图像P SPAD值拟合叶绿素含量指标SPAD值的模型结果显示,校正前R 2为0.3326,校正后R 2为0.6193,绘制作物的SPAD特征分布图,可为作物的营养动态快速分析与分布检测提供技术支持。
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关键词
光饱和校正
多
光
谱分析
作物检测
叶绿素分布
图像处理
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职称材料
题名
基于光饱和影响校正的作物叶绿素分布光谱成像检测
被引量:
1
1
作者
孙红
邢子正
乔浪
龙耀威
高德华
李民赞
Qin Zhang
机构
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
Center for Precision&Automated Agricultural System
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3897-3903,共7页
基金
国家重点研发计划课题(2016YFD0300600-2016YFD0300606)
广西科技重大专项经费项目(桂科AA18118037)
+3 种基金
国家自然科学基金项目(31971785,31501219)
“海外名师”项目(MS2017ZGNY004)
中国农业大学“电子与通信工程”实践教学基地建设项目(ZYXW037)
研究生教改项目(HJ2019029,YW2019018)资助
文摘
叶绿素含量是作物光合能力与营养评价的重要指标,因此快速检测作物叶绿素含量与分布可为作物营养动态分析与长势评估提供支持。基于RGB(Red,Green,Blue)和NIR(Near Infrared)多光谱图像的获取,开展玉米作物营养状态分布光谱学成像检测。构建了多光谱图像采集平台获取RGB和NIR图像,研究了基于光饱和校正算法的RGB图像的光饱和校正与NIR图像去噪方法,通过图像的匹配分割,冠层的提取校正,建立了基于冠层图像的作物SPAD值检测模型与分布成图。采集15株玉米植株RGB-NIR图像,并同步获取不同植株,不同位置共68个叶绿素含量指标SPAD值。首先对RGB图像进行光饱和校正,再对NIR图像进行滤波和图像增强,其次对RGB和NIR图像进行了SURF(speeded-up robust features)和RANSAC(random sample consensus)图像匹配,利用RGB图像的颜色特征,采用ExG(Extra Green)和OTSU算法生成分割掩模,对RGB图像和NIR图像进行分割提取,提取图像的R,G,B和NIR分量,利用4阶灰度板进行反射率校正,然后计算作物图像中像素级P SPAD值,并建立图像P SPAD值与叶绿素仪SPAD值的拟合模型,最后绘制作物SPAD分布图。通过HSI(Hue,Saturation,Intensity)彩色模型中的I分量直方图对比去饱和前后光分布范围,以作物SPAD值分布图验证光饱和校正算法对作物叶绿素含量分布检测提升的效果。RGB图像光饱和校正前I分量集中在[140~180]之间,光饱和校正后的RGB图像I分量集中在[85~130]之间,校正了相机成像时产生模糊和RGB图像饱和。对分割后的RGB图像和NIR图像提取R,G,B,NIR分量进行4阶灰度板校正,相关系数分别为0.829,0.828,0.745和0.994,进而生成R,G,B和NIR四波段的反射率伪彩色图像,反射率R NIR>R G>R R>R B。体现了作物的在蓝光和红光区域吸收光,在绿光区域和近红外区域反射光的光谱特性。校正前后的R和NIR分量反射率计算图像P SPAD值拟合叶绿素含量指标SPAD值的模型结果显示,校正前R 2为0.3326,校正后R 2为0.6193,绘制作物的SPAD特征分布图,可为作物的营养动态快速分析与分布检测提供技术支持。
关键词
光饱和校正
多
光
谱分析
作物检测
叶绿素分布
图像处理
Keywords
Light saturation correction
Multispectral analysis
Crop detection
Chlorophyll distribution
Image processing
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于光饱和影响校正的作物叶绿素分布光谱成像检测
孙红
邢子正
乔浪
龙耀威
高德华
李民赞
Qin Zhang
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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