一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法技术

一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，该方法由冠层阴影自动提取技术与冠层投影分析方法两部分组成；冠层阴影自动提取技术是从植被冠层照片中自动提取阴影在照片中所占的比例，称之为阴影比，该部分具体实现有八大步骤；冠层投影分析方法是将冠层阴影自动提取技术的输出结果，即将从多个时刻即对应多个太阳入射高度角下的照片中提取的阴影比作为输入参数，即得到冠层叶面积指数与平均叶倾角；该部分的具体实现有五大步骤。本发明专利技术是利用从普通的数字照片中提取的植被阴影信息，实现植被冠层叶面积指数与平均叶倾角等结构参数的自动获取方法，具有分类方法简便，冠层分析过程自动化程度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法
本专利技术涉及一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，它与数字图像处理以及植被冠层分析有关，属于农业与生态学

技术介绍
植被叶面积指数(LeafAreaIndex:LAI)与平均叶倾角(θL)属于植被的结构信息，它们是影响太阳辐射在冠层内进行重新分配的重要因素。因此，获取LAI和θL对于研究植被对太阳入射能量的利用能力以及植被的生长发育状态具有重要的意义。从数字图像中提取LAI和θL是目前常用的冠层分析测量方法。根据测量仪器所采用的成像镜头的视场角大小不同，可以细分为常规视场摄影以及广角(半球)摄影。利用普通的数码相机配备常规的镜头(一般最大视场角小于60度)即构成了常规视场摄影，而广角摄影技术则是在普通的数码相机上配备广角镜头(最大视场角可以到达180度)，也有人称之为半球摄影。专利CN102538717A."叶面积指数自动观测系统及其方法"及专利CN102778212A."一种利用数码相机获取水稻冠层叶面积指数的方法及装置"的
技术实现思路
即是属于常规视场摄影技术，这些专利大都是基于单一时刻下的拍摄图像。由于利用单一时刻的常规摄影技术图像仅能提取一个观测天顶角下的冠层间隙率，因此，无法同时估算以上所述的两个冠层结构参数。专利CN101916438A."半球摄影法获取水稻冠层叶面积指数和平均叶倾角的方法"利用半球摄影法能够同时获取这两个结构参数，但是，采用半球摄影的方法一方面增加了摄影传感器的成本，另一方面，半球投影成像的方式会造成成像区域边缘部分的变形，也会带来一定的数据处理困难。用以上方法进行冠层分析的时候，对于成像的条件有特定的要求，一般要求在天空散射光远远大于直射光条件下拍摄，即在阴天、黎明或者黄昏时间，然后对拍摄图像通过数字图像处理，得到图像的分类图。从分类图中计算冠层间隙率，并进而估算LAI和θL，而对于单一角度图像，则只能得到LAI值，并且要求用户根据植被类型，预先指定θL的经验值。也就是说，在这种条件下，难以同时获取以上两个结构参数。一般情况下，在采用上述技术进行冠层分析的时候，难以做到全自动化处理，需要人工干预图像处理的过程。本专利技术针对当前冠层分析过程中难以同时获取LAI和θL的困难，实现了一种利用植被冠层阴影同时提取叶面积指数与平均叶倾角方法。利用太阳在一天内的入射角度变化，通过处理不同入射条件下的冠层照片，区分照片中冠层阴影与光照面积，提取多角度冠层阴影比，利用冠层投影理论进行冠层分析。由于本专利技术利用了太阳多角度观测数据，可以达到同时计算冠层叶面积指数与平均叶倾角的目的。与已有公开专利相比较，本专利技术具有分类方法简单，冠层分析过程自动化程度高的优点，对成像硬件设备要求简单，只需要与普通数字相机相结合，就能够做到冠层结构参数的自动估算。
技术实现思路
1.目的：针对上述问题，本专利技术目的是提供一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，它是利用从普通的数字照片中提取的植被阴影信息，实现植被冠层叶面积指数与平均叶倾角等结构参数的自动获取方法。2.技术方案：本专利技术为一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，该方法由冠层阴影自动提取技术与冠层投影分析方法两部分组成，它们之间的连接关系如图1所示。2.1冠层阴影自动提取技术冠层阴影自动提取技术是从植被冠层照片中自动提取阴影在照片中所占的比例，我们称之为阴影比。该部分的实现流程如图2所示，具体实现步骤如下：步骤一：图像读入根据图像的路径信息读取图像内容到内存，并根据图像拍摄的标记信息，提取图像的拍摄时间，包括年、月、日、时、分、秒。每次读取一天之内的所有图像。步骤二：太阳高度角的计算根据用户提供的照片拍摄的经纬度信息以及成像时间信息，计算成像时的太阳高度角H。步骤三：颜色空间变换颜色空间变换是将影像的RGB(红、绿、蓝)颜色空间转变为HSV(色调、饱和度、亮度)空间，转换的过程是通过调用MatLab软件的RGB2HSV函数来实现的。步骤四：彩色图像灰度化彩色图像灰度化是通过从转换后的HSV空间中提取亮度维来实现的，由于亮度维能够反映冠层照片的整体亮度情况，利用亮度变化信息比较有利于区分图像中的阴影与光照部分。步骤五：背景阈值提取背景阈值提取是利用大津算法自动识别图像中的阴影像素与光照像素的分割阈值来实现的。具体来说，是利用大津算法对步骤四中的灰度图像进行自动阈值提取来实现的。大津法是由日本学者大津于1979年提出的，其实现过程简述为：对于图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为W0，平均灰度为U0；背景点数占图像比例为W1，平均灰度为U1。图像的总平均灰度为：U＝W0*U0+W1*U1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值G＝W0*(U0-U)2+W1*(U1-U)2最大时，即为分割的最佳阈值。步骤六：灰度图像二值化灰度图像二值化是利用步骤五中通过大津法得到的图像分割阈值t，判断图像中所有像素值，像素值小于t的赋值为0，大于等于t的则赋值为1。此时得到的是一个黑白图像，其中阴影部分为黑色，光照部分为白色。步骤七：图像形态变换图像形态变换是对二值化的图像中被误分为植被阴影的像素进行进一步的剔除操作。上述二值化图像中，阴影部分像素不仅包括植被冠层被太阳照射之后投影下来的部分，也包括稍大些的土壤颗粒的投影所形成的阴影。但是，图像中这两种阴影在形态上有所不同。土壤阴影一般来说比较细小，在整个图像空间内呈碎屑状离散分布。对于土壤颗粒所形成的阴影，可以通过图像形态变换来消除。在本专利技术中，对二值化图像进行闭操作即可完成图像中土壤阴影的移除。闭操作是通过调用MatLab软件的imclose函数来实现的。步骤八：阴影比计算阴影比计算是通过统计经过形态变换的图像像素值为0(阴影)的像素个数占图像全部像素个数的比例来实现的，该比例即为冠层阴影比S。2.2冠层投影分析方法冠层投影分析方法是将冠层阴影自动提取技术的输出结果，即将从多个时刻(对应多个太阳入射高度角)下的照片中提取的阴影比作为输入参数，即可得到冠层叶面积指数与平均叶倾角。该部分的实现流程如图3所示，具体步骤如下：步骤一：叶倾角离散化叶倾角离散化技术是将冠层叶倾角在0度到90度之间平均划分为N个相同的区间，N为区间个数。取每个区间的中点作为该区间上的平均叶倾角，用Aj表示(j从1到N)，对应区间上的叶面积指数为LAIi。步骤二：计算冠层投影函数计算冠层投影函数是根据冠层阴影自动提取技术中步骤二所计算的太阳高度角数值，计算该高度角下对应于每个叶倾角区间内的叶片面积在水平地面的投影系数。按照以下公式计算：K(θ,h)=cosθθ≤hcosθ[1+2(tanθ0-θ0)/π]hθπ2---(1)]]>公式(1)中，θ,h分别是叶倾角与太阳高度角，θ0＝acos(tanhcotθ)。这样，假设在一天之内获取的冠层照片为M个，即太阳高度角数值个数为M，阴影比个数也为M，则K可以计算出来，形成一个M行N列的矩阵，即K＝(Kij)，i＝1～M，j＝1～N(2)步骤三：计算正则化项计算正则化项是指本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，其特征在于：该方法由冠层阴影自动提取技术与冠层投影分析方法两部分组成； a)冠层阴影自动提取技术是从植被冠层照片中自动提取阴影在照片中所占的比例，称之为阴影比，该部分具体实现步骤如下： 步骤一：图像读入 根据图像的路径信息读取图像内容到内存，并根据图像拍摄的标记信息，提取图像的拍摄时间，包括年、月、日、时、分、秒，每次读取一天之内的所有图像； 步骤二：太阳高度角的计算 根据用户提供的照片拍摄的经纬度信息以及成像时间信息，计算成像时的太阳高度角H； 步骤三：颜色空间变换 颜色空间变换是将影像的RGB即红、绿、蓝颜色空间转变为HSV即色调、饱和度、亮度空间，转换的过程是通过调用MatLab软件的RGB2HSV函数来实现的； 步骤四：彩色图像灰度化 彩色图像灰度化是通过从转换后的HSV空间中提取亮度维来实现的，由于亮度维能够反映冠层照片的整体亮度情况，利用亮度变化信息有利于区分图像中的阴影与光照部分； 步骤五：背景阈值提取 背景阈值提取是利用大津算法自动识别图像中的阴影像素与光照像素的分割阈值来实现，具体是利用大津算法对步骤四中的灰度图像进行自动阈值提取来实现的；大津算法其实现过程简述为：对于图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为W0，平均灰度为U0；背景点数占图像比例为W1，平均灰度为U1；图像的总平均灰度为：U＝W0*U0+W1*U1；从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值G＝W0*(U0‑U)2+W1*(U1‑U)2最大时，即为分割的最佳阈值； 步骤六：灰度图像二值化 灰度图像二值化是利用步骤五中通过大津算法得到的图像分割阈值t，判断图像中所有像素值，像素值小于t的赋值为0，大于等于t的则赋值为1；此时得到的是一个黑白图像，其中阴影部分为黑色，光照部分为白色； 步骤七：图像形态变换 图像形态变换是对二值化的图像中被误分为植被阴影的像素进行进一步的剔除操作，上述二值化图像中，阴影部分像素不仅包括植被冠层被太阳照射之后投影下来的部分，也包括土壤颗粒的投影所形成的阴影，但是，图像中这两种阴影在形态上有所不同；土壤阴影比较细小，在整个图像空间内呈碎屑状离散分布；对于土壤颗粒所形成的阴影，通过图像形态变换来消除；对二值化图像进行闭操作即可完成图像中土壤阴影的移除，闭操作是通过调用MatLab软件的imclose函数来实现的； 步骤八：阴影比计算 阴影比计算是通过统计经过形态变换的图像像素值为0即阴影的像素个数占图像全部像素个数的比例来实现的，该比例即为冠层阴影比S； b)冠层投影分析方法是将冠层阴影自动提取技术的输出结果，即将从多个时刻即对应多个太阳入射高度角下的照片中提取的阴影比作为输入参数，即得到冠层叶面积指数与平均叶倾角；该部分的具体实现步骤如下： 步骤一：叶倾角离散化 叶倾角离散化技术是将冠层叶倾角在0度到90度之间平均划分为N个相同的区间，N为区间个数；取每个区间的中点作为该区间上的平均叶倾角，用Aj表示，j从1到N，对应区间上的叶面积指数为LAIi； 步骤二：计算冠层投影函数 计算冠层投影函数是根据冠层阴影自动提取技术中步骤二所计算的太阳高度角数值，计算该高度角下对应于每个叶倾角区间内的叶片面积在水平地面的投影系数，按照以下公式计算： 公式(1)中，θ,h分别是叶倾角与太阳高度角，θ0＝acos(tanhcotθ)； 这样，假设在一天之内获取的冠层照片为M个，即太阳高度角数值个数为M，阴影比个数也为M，则K计算出来，形成一个M行N列的矩阵，即 K＝(Kij)，i＝1～M，j＝1～N  (2) 步骤三：计算正则化项 计算正则化项是指对公式(3)中的H项的计算，H的作用是为了保持计算每个区间 叶面积指数LAIi时求解结果稳定；计算方法如下：H是一个方阵，方阵的行列数等于叶倾角的分割区间，其主对角线上除左上角和右下角为1外，其余为2，与主对角线相邻的元素均为‑1，方阵中其它元素均为0； 步骤四：求叶倾角区间i上LAIi根据叶片投影函数以及在“冠层阴影自动提取”技术中的“阴影比计算”模块输出的每个太阳高度角下的冠层阴影比，用公式(3)计算每个区间内的叶面积指数LAIi； LAIi＝(KTK+λH)KTS  (3) 其中λ是一个0‑1之间的数值，在实际应用中需根据计算结果的实际情况进行经验性调整；H是一个正则化项，计算方法在步骤三中详细阐述； 步骤五：计算冠层LAI和平均叶倾角θL计算冠层LAI和平均叶倾角θL方法是按照公式(4)‑(6)计算； LAI＝∑LAIi  (4) θL＝∑giθi  (5) 在式(5)中 (6)...

【技术特征摘要】
1.一种利用植被冠层阴影提取叶面积指数与平均叶倾角的方法，其特征在于：该方法由冠层阴影自动提取技术与冠层投影分析方法两部分组成；a)冠层阴影自动提取技术是从植被冠层照片中自动提取阴影在照片中所占的比例，称之为阴影比，该部分具体实现步骤如下：步骤一：图像读入根据图像的路径信息读取图像内容到内存，并根据图像拍摄的标记信息，提取图像的拍摄时间，包括年、月、日、时、分、秒，每次读取一天之内的所有图像；步骤二：太阳高度角的计算根据用户提供的照片拍摄的经纬度信息以及成像时间信息，计算成像时的太阳高度角H；步骤三：颜色空间变换颜色空间变换是将影像的RGB即红、绿、蓝颜色空间转变为HSV即色调、饱和度、亮度空间，转换的过程是通过调用MatLab软件的RGB2HSV函数来实现的；步骤四：彩色图像灰度化彩色图像灰度化是通过从转换后的HSV空间中提取亮度维来实现的，由于亮度维能够反映冠层照片的整体亮度情况，利用亮度变化信息有利于区分图像中的阴影与光照部分；步骤五：背景阈值提取背景阈值提取是利用大津算法自动识别图像中的阴影像素与光照像素的分割阈值来实现，具体是利用大津算法对步骤四中的灰度图像进行自动阈值提取来实现的；大津算法其实现过程简述为：对于图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为W0，平均灰度为U0；背景点数占图像比例为W1，平均灰度为U1；图像的总平均灰度为：U＝W0*U0+W1*U1；从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值G＝W0*(U0-U)2+W1*(U1-U)2最大时，即为分割的最佳阈值；步骤六：灰度图像二值化灰度图像二值化是利用步骤五中通过大津算法得到的图像分割阈值t，判断图像中所有像素值，像素值小于t的赋值为0，大于等于t的则赋值为1；此时得到的是一个黑白图像，其中阴影部分为黑色，光照部分为白色；步骤七：图像形态变换图像形态变换是对二值化的图像中被误分为植被阴影的像素进行进一步的剔除操作，上述二值化图像中，阴影部分像素不仅包括植被冠层被太阳照射之后投影下来的部分，也包括土壤颗粒的投影所形成的阴影，但是，图像中这两种阴影在形态上有所不同；土壤阴影比较细小，在整个图像空间内呈碎屑状离散分布；对于土壤颗粒所形成的阴影，通过图像形态变换来消除；对二值化图像进行闭操作即可完成图像中土壤阴影的移除，闭操作是通过调用MatLab软件的imclose函数来实现的；步骤八：阴影比计算阴影比计算是通过统计...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈永华，付立哲，焦思红，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11