一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统。所述预测方法包括：利用搭载多光谱相机的无人机采集多光谱图片，预处理获取光谱参数；将被测茶园划分区域，获取茶树氮素含量及品质指标等地面参数；确定感兴趣区域，将光谱参数和地面参数进行相关性分析；构建地面参数的回归预测模型并选择最佳模型；将光谱参数和最佳模型构建估算遥感监测影像。本发明专利技术确定了数字图像技术估测采摘期茶树新梢氮素营养及茶多酚、氨基酸及水浸出物与高光谱参数和方程模型，可以实现对茶树主要生化成分的无损且有效检测，从而为茶园管理提供重要依据。从而为茶园管理提供重要依据。从而为茶园管理提供重要依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统


[0001]本专利技术属于无人机遥感领域，具体涉及一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统。

技术介绍

[0002]在实际生产中，合理施用氮肥可以保证茶树的品质优、产量高，而氮肥施用不当则会导致氮胁迫、氮流失和环境污染。茶多酚和氨基酸作为茶叶的主要代谢物，其含量多少决定了茶叶的品质，是衡量茶叶滋味的关键生化成分。传统的植物生化参数和氮含量测定主要是通过化学诊断方式，但这些方法不能快速准确地获取有关信息，并且其破坏性采样和有损检测限制了在实际生产中的应用。此外，在生产中人们也会凭借经验通过外观诊断植物是否缺乏某种元素，这种方法虽然简单，但该方法缺少严格的数据支持，存在一定的偶然性。因此，实时、准确地监测茶树氮素含量和茶多酚、氨基酸含量，对监测茶树生长、调控氮肥用量和评估茶叶品质具有重要意义。
[0003]无人机遥感作为一种新的遥感方法，不仅具有灵活性高、速度快、无损、分辨率高等优点，而且具有实时性和高通量的优点，可以有效弥补地面测量的一些缺陷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定试验区域的空间范围，设置无人机飞行路径，对无人机采集的多光谱图像进行预处理，获取光谱参数；S2：将被测茶园进行区域划分，并测量每个区域内茶树的氮素含量和品质指标；S3：确定感兴趣区域；对感兴趣区域内的光谱参数与茶树的氮素含量和品质指标进行相关性分析；并从每个含量指标中选取4
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8个相关性最高的光谱参数；S4：重复步骤S1
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S3；构建茶树氮素含量和品质指标的回归预测模型，并选择每个含量指标的最佳模型；S5：利用步骤S3中选取的光谱参数结合步骤S4中的最佳模型，构建茶树氮素含量和品质指标的估算遥感监测影像，即实现茶树氮素含量及品质指标的信息可视化。2.根据权利要求1所述的基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于，所述品质指标包括茶多酚含量和氨基酸含量。3.根据权利要求1所述的基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于，所述步骤S1中无人机的飞行高度为20m
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30m；所述无人机搭载多光谱相机；所述多光谱相机的视场角为30，曝光时间为5mm，ISO为100。4.根据权利要求1所述的基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于，所述步骤S2中将被测茶园划分为边长为1m的正方形区域。5.根据权利要求2所述的基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：（1）利用环境可视化程序确定感兴趣区域，并提取该区域的平均DN值；（2）在感兴趣区域内，选取28个光谱参数，分别与茶树的氮素含量和品质指标进行相关性分析；（3）为了防止在建模时出现模型过度拟合的情况，从氮素含量和每个品质指标中分别选取5个与其相关性最高的光谱参数。6.根据权利要求5所述的基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁兆堂，罗丹妮，王玉，范凯，陈泗洲，史玉洁，
申请(专利权)人：青岛农业大学，
类型：发明
国别省市：