一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法技术

本发明专利技术涉及农业检测技术领域，且公开了一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法；本基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法包括以下步骤：S1：纵向图像采集；S2：横向图像采集；S3：光谱图像处理；S4：含量模型反演，本发明专利技术通过无机人搭载多光谱传感器对荔枝植株进行光谱图像拍摄，再通过光谱图像反演的方式得到氮磷钾含量的含量，此种方式不需要人工进行多点多次的采样，且可避免化学分析的传统检测方法费时费力的不足，在通过无人机进行光谱图像的采集时，可综合顶部采集的图像和侧面采集的图像的数据，以避免因冠层高度差距造成的参数精度差异，从而保证对氮磷钾含量的反演的精度。氮磷钾含量的反演的精度。氮磷钾含量的反演的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法


[0001]本专利技术属于农业检测
，具体为一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法。

技术介绍

[0002]荔枝，别名离枝，属无患子科荔枝属的常绿乔木，与香蕉、菠萝、龙眼一同号称“南国四大果品”，荔枝果皮有鳞斑状突起，成熟时通常暗红色至鲜红色，果肉产鲜时半透明凝脂状，味香美，但不耐储藏，分布于中国的西南部、南部和东南部，广东和福建南部栽培最盛。
[0003]利用无人机上安装多光谱相机，以荔枝树冠层叶片作为试验对象，在光线充足且无阴影遮挡的环境下对荔枝树叶片样本进行拍摄，通过相关性分析分别确定了荔枝树叶片氮、磷、钾含量特征波段，根据相关特征波段的数据和荔枝树叶片实际检测含量。
[0004]一定范围内氮素和钾素质量分数的增加可以提升荔枝产量和品质，但过量施用会影响果树产量和品质也会引发环境和生态问题，故需要对植株的氮磷钾含量进行检测，以此确定施加量，现有的氮磷钾含量检测的方法一般需要人工进行多点多次的采样然后进行化学检测，增加了人工的劳动量，且现有的化学检测方法耗时较长，导致检测效率较低；因此，针对目前的状况，现需对其进行改进。

技术实现思路

[0005]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法，有效的解决了一定范围内氮素和钾素质量分数的增加可以提升荔枝产量和品质，但过量施用会影响果树产量和品质也会引发环境和生态问题，故需要对植株的氮磷钾含量进行检测，以此确定施加量，现有的氮磷钾含量检测的方法一般需要人工进行多点多次的采样然后进行化学检测，增加了人工的劳动量，且现有的化学检测方法耗时较长，导致检测效率较低的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于无人机多光谱图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法，包括以下步骤：
[0007]S1：纵向图像采集：在荔枝植株花芽分化期阶段，选择天气晴朗,日照温度22℃
‑
26℃，风速在0
‑
1Km/h的日子，并在10:00
‑
15:00的时间段内进行拍摄工作，在拍摄时，选择八旋翼无人机搭载多光谱传感器进行，所述多光谱传感器的影像数据波长在450
‑
998mm，光谱采样间距在4
‑
5nm，影像的分辨率在1450像素X1450像素，镜头焦距在25
‑
50mm，视场角为10
°‑
12
°
，在八旋翼无人机驶时，设定该八旋翼无人机与地面相对距离在75
‑
100m，航向重叠率为85％
‑
88％，旁向重叠率在80％
‑
85％，且在该八旋翼无人机处设置标准白板对传感器的反射率进行反馈标定，在指定的定点区域顶部进行遥感拍摄，拍摄时镜头垂直向下，设置拍摄时间为12
‑
15min，且在拍摄期间以1
‑
2s为时间间隔进行连续拍摄，在拍摄完毕后得到纵向的光谱图像；
[0008]S2：横向图像采集：在步骤S1的相同时间段内，选定2
‑
3台四旋翼无人机搭载多光谱传感器对指定的定点区域处的荔枝植株的外围横向进行拍摄，此2
‑
3台四旋翼无人机的纵向间距设置在0.7
‑
0.8m，且最底端的四旋翼无人机与地面的相对距离在1
‑
1.1m，在拍摄时，多光谱传感器为横向装载，且与荔枝植株呈90
°‑
95
°
设置，所述多光谱传感器的影像数据波长在559
‑
998mm，光谱采样间距在3
‑
5nm，影像的分辨率在1000像素X1000像素，镜头焦距在25
‑
45mm，视场角为5
°‑8°
，设置标准白板对传感器的反射率进行反馈标定，在四旋翼无人机行驶时，航向重叠率为85％
‑
88％，旁向重叠率在80％
‑
85％，设置四旋翼无人机的航向路线和步骤S1中的八旋翼无人机航向路线一致，且在指定的定点区域外围进行环绕遥感拍摄，拍摄时镜头与地面平行，设置拍摄时间为12
‑
15min，且在拍摄期间以1
‑
2s为时间间隔进行连续拍摄，在拍摄完毕后得到横向的光谱图像；
[0009]S3：光谱图像处理：将步骤S1和步骤S2中得到的纵向的光谱图像和横向的光谱图像分别进行筛选以及剔除冗余图像后，使用图像校正软件对纵向的光谱图像和横向的光谱图像进行辐射校正以及大气校正的处理，在处理后，根据标准白板反馈的标定值将图像的DN值转换成反射率，得到转换的图像后再通过图像拼接软件对经过转换的纵向的光谱图像和横向的光谱图像分别进行拼接，拼接完成后，通过精度校正软件校正平面误差精度为0.45
‑
0.48m，高程精度为1.0
‑
1.1m，接着通过图像反射处理软件得出纵向的光谱反射信息数据和横向的光谱反射信息数据；
[0010]S4：含量模型反演：由上述步骤S3中得到的纵向的光谱反射信息数据和横向的光谱反射信息数据，从纵向的光谱反射信息数据和横向的光谱反射信息数据各取用2/3的数据用于建模，在建模完成后，通过剩下的1/3数据进行模型验证，从而得到模型以及步骤S1和S2中得到的纵向的光谱图像和横向的光谱图像进行氮磷钾含量的反演，从而得出氮磷钾含量的检测结果。
[0011]优选的，所述步骤S1中，八旋翼无人机具体为蜘蛛雀DW01八旋翼无人机、SkymatiX X
‑
Fl八旋翼无人机、拓普康猎鹰8号八旋翼无人机或智汇翼SUAVM
‑
8八旋翼无人机中的一种或几种的组合。
[0012]优选的，所述步骤S2中，四旋翼无人机具体为MS
‑
660四旋翼无人机、A
‑
008四旋翼无人机、SW600ZB四旋翼无人机或A
‑
018四旋翼无人机中的一种或几种的组合。
[0013]优选的，所述步骤S3中，图像校正软件具体为Landsat软件、ERDAS软件、ShiftN软件、ENVI
‑‑
FLAASH软件或LEDAPS软件中的一种或几种的组合；图像拼接软件具体为WidsMob Panorama mac软件、PTgui软件或JixiPix Rip Studio Pro软件中的一种或几种的组合；精度校正软件具体为image registration软件、DxO PhotoLab for mac软件、Picture Cleaner软件或OpenCV软件中的一种或几种的组合；图像反射处理软件具体为ENVI 5.3软件。
[0014]优选的，所述步骤S4中，在进行建模时，采用的建模方法具体为SVR学习算法、ANN学习算法、蒙特卡罗算法学习算法、图论算法或遗传算法中的一种或几种的组合。<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图像的荔枝叶片氮磷钾含量检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：纵向图像采集：在荔枝植株花芽分化期阶段，选择天气晴朗,日照温度22℃
‑
26℃，风速在0
‑
1Km/h的日子，并在10:00
‑
15:00的时间段内进行拍摄工作，在拍摄时，选择八旋翼无人机搭载多光谱传感器进行，所述多光谱传感器的影像数据波长在450
‑
998mm，光谱采样间距在4
‑
5nm，影像的分辨率在1450像素X1450像素，镜头焦距在25
‑
50mm，视场角为10
°‑
12
°
，在八旋翼无人机驶时，设定该八旋翼无人机与地面相对距离在75
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100m，航向重叠率为85％
‑
88％，旁向重叠率在80％
‑
85％，且在该八旋翼无人机处设置标准白板对传感器的反射率进行反馈标定，在指定的定点区域顶部进行遥感拍摄，拍摄时镜头垂直向下，设置拍摄时间为12
‑
15min，且在拍摄期间以1
‑
2s为时间间隔进行连续拍摄，在拍摄完毕后得到纵向的光谱图像；S2：横向图像采集：在步骤S1的相同时间段内，选定2
‑
3台四旋翼无人机搭载多光谱传感器对指定的定点区域处的荔枝植株的外围横向进行拍摄，此2
‑
3台四旋翼无人机的纵向间距设置在0.7
‑
0.8m，且最底端的四旋翼无人机与地面的相对距离在1
‑
1.1m，在拍摄时，多光谱传感器为横向装载，且与荔枝植株呈90
°‑
95
°
设置，所述多光谱传感器的影像数据波长在559
‑
998mm，光谱采样间距在3
‑
5nm，影像的分辨率在1000像素X1000像素，镜头焦距在25
‑
45mm，视场角为5
°‑8°
，设置标准白板对传感器的反射率进行反馈标定，在四旋翼无人机行驶时，航向重叠率为85％
‑
88％，旁向重叠率在80％
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85％，设置四旋翼无人机的航向路线和步骤S1中的八旋翼无人机航向路线一致，且在指定的定点区域外围进行环绕遥感拍摄，拍摄时镜头与地面平行，设置拍摄时间为12
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15min，且在拍摄期间以1
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2s为时间间隔进行连续拍摄，在拍摄完毕后得到横向的光谱图像；S3：光谱图像处理：将步骤S1和步骤S2中得到的纵向的光谱图像和横向的光谱图像分别进行筛选以及剔除冗余图像后，使用图像校正软件对纵向的光谱图像和横向的光谱图像进行辐射校正以及大气校正的处理，在处理后，根据标准白板反馈的标定值将图像的DN值转换成反射率，得到转换的图像后再通过图像拼接软件对经过...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄灏，郭建文，梁宇锋，霍翔，何权林，殷丰伍，苗涵琪，陈海彬，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：