一种基于红外信号的落叶含水率测量方法技术

本发明专利技术涉及一种基于红外信号的落叶含水率测量方法，包括以下步骤：获取落叶的短时红外信号数据；根据得到的红外信号数据计算能量值序列；计算能量值序列的平均值作为判断落叶含水率的特征值；将能量值序列的平均值转换为落叶含水率，得到准确的落叶含水率。本发明专利技术能够在各种林区环境及自然环境下，准确的得到落叶层含水率，适用性强，无需人工干预。

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外信号的落叶含水率测量方法
本专利技术涉及林区环境状态监控及林业防火信息
，特别是涉及一种基于红外信号的落叶含水率测量方法。
技术介绍
目前，林区环境状态监控及林业防火信息
都涉及到一个核心问题，即落叶层的含水率的获取，这直接关系到林区环境的控制及林区的防火等级的判定。系统是否能够在各种林区环境及自然环境下，全天时全天候的获得准确的落叶层含水率信息是关键的环节。因此，获得准确的落叶层含水率是林区环境状态监控及林业防火信息领域研究中的关键技术之一。在进行落叶层含水率判定时，存在环境普适性、准确率高等要求，且不依赖于硬件，在实际使用过程中需要满足可用性强，可自动完成含水率测试，无需人工干预。为了实现对落叶含水率的测量，可以使用硬件的FDR方法，或使用称重的方法。树叶的密度是不均匀的，且叶片间的缝隙会较大，对于不同的树叶类型其分布情况也是不同的(如阔叶、针叶等)，此种情况FDR设备的准确率会大大降低。使用称重的方法是需要人工操作，需要人为的进行样本采集，测量，烘干等等步骤。综上所述，目前需要环境适用性强，且无需人工干预，自动进行落叶含水率计算的方法，且要保证高准确率及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外信号的落叶含水率测量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取落叶的短时红外信号数据；(2)根据得到的红外信号数据计算能量值序列；(3)计算能量值序列的平均值作为判断落叶含水率的特征值；(4)将能量值序列的平均值转换为落叶含水率，得到准确的落叶含水率。

【技术特征摘要】
1.一种基于红外信号的落叶含水率测量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取落叶的短时红外信号数据；(2)根据得到的红外信号数据计算能量值序列；(3)计算能量值序列的平均值作为判断落叶含水率的特征值；(4)将能量值序列的平均值转换为落叶含水率，得到准确的落叶含水率。2.根据权利要求1所述的基于红外信号的落叶含水率测量方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：对短时红外信号数据使用固定采样点进行局部能量值计算，已获得反映局部能量值特征的能量值数据序列，计算方式为其中，S(i)为短时红外信号数据，I(i)为卷积核模板。3.根据权利要求1所述的基于红外信号的落叶含水率测量方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：使用先验标定数据进行能量值序列的平均值与落叶含水...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕伟，刘华巍，侯斌，欧阳泽，张世柱，袁晓兵，
申请(专利权)人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31