一种叶绿素含量预测方法技术

本发明专利技术提供一种叶绿素含量预测方法，包括：S1，获取待测树木的三维冠层模型，将三维冠层模型划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值；获取任一立方单元的相对光照强度；根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；S2，将任一立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值。本发明专利技术提供的方法，基于三维冠层模型进行颜色采集，对不同光照区域的叶绿素含量进行预测，无破坏性，不影响树木生长的连续性，效率更高、准确性更好，为不同光照区域的叶绿素含量的测量提供了快速、无损的途径。

A method for predicting chlorophyll content

The invention provides a method for predicting chlorophyll content, including: S1, obtaining the three-dimensional canopy model of the tree to be measured, dividing the three-dimensional canopy model into several cubic units, obtaining the color value of any cubic unit, obtaining the relative light intensity of any cubic unit, and separating the three-dimensional canopy model according to the relative light intensity of each cubic unit. The cubic unit is divided into several illumination regions; S2, the color value and relative illumination intensity of any cubic unit are input into the chlorophyll content prediction model, and the chlorophyll prediction value of the cubic unit is obtained. The chlorophyll prediction value of the cubic unit is used as the chlorophyll prediction value of the corresponding illumination region of the cubic unit. The method provided by the invention is based on a three-dimensional canopy model to collect color and predict the chlorophyll content in different illumination areas, without destructive effect, does not affect the continuity of tree growth, has higher efficiency and better accuracy, and provides a fast and non-destructive way for measuring the chlorophyll content in different illumination areas.

【技术实现步骤摘要】
一种叶绿素含量预测方法
本专利技术涉及冠层三维重建
，尤其涉及一种叶绿素含量预测方法。
技术介绍
叶绿素含量的多少不仅与光合作用有关，而且还影响作物的主要产量。果树冠层不同光照区域叶绿素含量的研究一直是果树学专家以及其他农业科研人员的研究热点。测量叶绿素含量的传统方法是采用化学方法，即：将样本叶片器官溶解并提取的方法。尽管这种基于实验室的方法能够精确测量叶绿素含量，但是具有破坏性，影响作物生长连续性，同时费时费力且成本高进一步限制了该方法的广泛应用。手持式设备，例如SPAD叶绿素测量仪是有效测量叶绿素含量的非接触式测量设备之一，该设备已经广泛应用与许多作物叶绿素含量的测量。尽管这种测量仪非常便携，但是不适合于测量树木的叶绿素含量，因为树木冠层器官较为复杂(枝干，叶子，花，果实等)而且较高，不利于测量者探测冠层内部。此外，由于叶片颜色信息能够有效反应植被指数，在大田领域，具有RGB颜色分量的二维照相机已经具有快速预测叶绿素的能力。然而具有颜色信息的二维成像系统，并不适合于获取高大果树冠层不同空间区域的颜色。因为拍摄过程中，其他物体，例如土壤，枝干会增加图像分割的难度，降低叶绿素预测速度及准确性。目前，在叶绿素的获取过程中，不同光照区域也逐渐被考虑在内。如何快速无损的实现树木冠层不同光照区域的叶绿素含量的测量，尤其是在果园自然环境中开展此项研究将是一个巨大的挑战。
技术实现思路
本专利技术为解决现有技术中存在的问题，提供了一种叶绿素含量预测方法。一方面，本专利技术提出一种叶绿素含量预测方法，包括：S1，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值；获取任一立方单元的相对光照强度；根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；S2，将任一立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值。优选地，所述步骤S2前还包括：S01，获取若干个样本树木的三维冠层模型，将各三维冠层模型分别划分为若干个立方单元，获取各立方单元的颜色值；S02，获取各立方单元的相对光照强度和叶绿素含量；S03，将各立方单元的颜色值、相对光照强度和叶绿素含量输入BP神经网络进行训练，直至所述BP神经网络的精度达到目标精度或训练次数达到训练次数阈值；S04，将训练得到的BP神经网络作为叶绿素含量预测模型。优选地，所述步骤S1中，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值，进一步包括：S11，应用三维激光扫描设备获取待测树木的三维冠层模型；S12，根据所述三维冠层模型中的距离信息，将所述三维冠层模型划分为若干层，并将各层划分为若干行×若干列的立方单元；S13，获取任一立方单元的R分量、G分量和B分量，应用下式计算该立方单元的颜色值；所述颜色值包括第一颜色值和第二颜色值；X1＝(R-B)/(R+B)式中，X1为第一颜色值，X2为第二颜色值，R、G和B分别为R分量、G分量和B分量；S14，获取该立方单元的相对光照强度。优选地，所述步骤S1中，获取任一立方单元的相对光照强度，进一步包括：获取任一立方单元任一时刻的光照强度；获取该时刻的外界光照强度；将该立方单元的光照强度和外界光照强度的商作为该立方单元的相对光照强度。优选地，步骤S02中，任一立方单元的叶绿素含量的获取方法包括：在任一立方单元中任意选取若干个叶片；应用叶绿素含量测量仪分别测量各叶片的顶端、中部和底部的叶绿素含量；将所述各叶片的顶端、中部和底部的叶绿素含量的均值作为该立方单元的叶绿素含量。优选地，所述叶绿素含量预测模型为三层BP神经网络；其中，第一层为输入层，所述输入层由三个输入节点构成；所述输入层用于输入任一立方单元的第一颜色值、第二颜色值和相对光照强度；第二层为隐含层，所述隐含层由若干个神经元构成；第三层为输出层，所述输出层为一个输出节点，所述输出节点用于输出该立方单元的叶绿素预测值。优选地，所述步骤S1中，获取任一立方单元任一时刻的光照强度，进一步包括：在任一立方单元的水平面上设置若干个光照度传感器，将任一时刻各光照度传感器测量值的均值作为该立方单元任一时刻的光照强度。另一方面，一种叶绿素含量预测装置，包括：模型划分单元，用于获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层模型划分为若干个立方单元；颜色值获取单元，用于获取任一立方单元的颜色值；相对光照获取单元，用于获取该立方单元的相对光照强度，并根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；叶绿素预测单元，用于将该立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值；所述模型划分单元和叶绿素预测单元分别与所述颜色值获取单元和相对光照单元连接。再一方面，本专利技术提出一种叶绿素含量预测设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如前所述的方法。又一方面，本专利技术提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如前所述的方法。本专利技术提供的一种叶绿素含量预测方法，基于树木的三维冠层模型进行颜色采集，对划分不同光照区域的叶绿素含量进行预测，无破坏性，不影响树木生长的连续性，相比二维测量方法效率更高、准确性更好，为果树不同光照区域叶绿素含量的测量提供了快速、无损的途径。附图说明图1为本专利技术具体实施例的一种叶绿素含量预测方法的流程示意图；图2为本专利技术具体实施例的一种叶绿素含量预测模型的结构示意图；图3为本专利技术具体实施例的一种叶绿素含量预测装置的结构示意图；图4为本专利技术具体实施例的一棵苹果树样本的示意图；图5为本专利技术具体实施例的一种叶绿素含量预测设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。图1为本专利技术具体实施例的一种叶绿素含量预测方法的流程示意图，如图1所示，一种叶绿素含量预测方法，包括：S1，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层模型划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值；获取任一立方单元的相对光照强度；根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；S2，将任一立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值。具体地，三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。目前，冠层三维重建技术已经成为现代化农业的重要研究领域。冠层三维重建技术能够精准地描述数目冠层的几何结构，为本专利技术具体实施例中应用冠层三维重建技术获取待测数目的三维冠层模型提供了可行性。由此，基于冠层三维重建技术的叶绿素含量预测方法，包括：首先，应用冠层三维重建技术获取待测树木的三维冠层模型，所述三维冠层模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种叶绿素含量预测方法，其特征在于，包括：S1，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层模型划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值；获取任一立方单元的相对光照强度；根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；S2，将任一立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值。

【技术特征摘要】
1.一种叶绿素含量预测方法，其特征在于，包括：S1，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层模型划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值；获取任一立方单元的相对光照强度；根据各立方单元的相对光照强度将各立方单元划分为若干个光照区域；S2，将任一立方单元的颜色值和相对光照强度输入叶绿素含量预测模型，获取该立方单元的叶绿素预测值，将该立方单元的叶绿素预测值作为该立方单元对应的光照区域的叶绿素预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2前还包括：S01，获取若干个样本树木的三维冠层模型，将各三维冠层模型分别划分为若干个立方单元，获取各立方单元的颜色值；S02，获取各立方单元的相对光照强度和叶绿素含量；S03，将各立方单元的颜色值、相对光照强度和叶绿素含量输入BP神经网络进行训练，直至所述BP神经网络的精度达到目标精度或训练次数达到训练次数阈值；S04，将训练得到的BP神经网络作为叶绿素含量预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取待测树木的三维冠层模型，将所述三维冠层划分为若干个立方单元，获取任一立方单元的颜色值，进一步包括：S11，应用三维激光扫描设备获取待测树木的三维冠层模型；S12，根据所述三维冠层模型中的距离信息，将所述三维冠层模型划分为若干层，并将各层划分为若干行×若干列的立方单元；S13，获取任一立方单元的R分量、G分量和B分量，应用下式计算该立方单元的颜色值；所述颜色值包括第一颜色值和第二颜色值；X1＝(R-B)/(R+B)式中，X1为第一颜色值，X2为第二颜色值，R、G和B分别为R分量、G分量和B分量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取任一立方单元的相对光照强度，进一步包括：获取任一立方单元任一时刻的光照强度；获取该时刻的外界光照强度；将该立方单元的光照强度和外界光照强度的商作为该立方单元的相对光照强度。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S02中，任一立方单元的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘刚，马晓丹，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11