[发明专利]番茄干旱胁迫的识别方法

说明书

本发明公开了一种番茄干旱胁迫的识别方法，该识别方法主要包括：采集不同干旱状态的番茄样本的高光谱图像，选取感兴趣区域，获得原始光谱数据；对原始光谱数据降维去噪，并提取重要波段光谱特征以及重要纹理特征；融合所述重要波段光谱特征和重要纹理特征，建立并训练番茄干旱胁迫分类模型；采集待识别番茄的高光谱图像，并提取其光谱特征和纹理特征作为输入量输入所述番茄干旱胁迫分类模型中，获得番茄干旱胁迫的识别结果。该识别方法操作简单使用性强、检测精度高能实现番茄干旱状态的快速无损识别，能够判断整个植株状态，评估植株干旱程度，以实现对苗期番茄干旱胁迫状态的快速无损精确监测，为指导番茄农业生产水分灌溉管理提供依据。

技术领域

本发明属于作物非生物胁迫识别技术领域，特别涉及一种基于高光谱成像技术的番茄干旱胁迫的识别方法。

背景技术

番茄是一年生或多年生草本植物，番茄果实营养丰富，含有糖、有机酸、维他命C等营养物质，可以生吃、煮熟、加工番茄酱等。原产于南美洲，目前在中国广泛栽培，中国番茄产量位居全球第一，2019年西红柿产量占比达到34.78％。番茄的生长发育对于水分要求比较高，干旱胁迫指的是由于干旱使植物可利用水分缺乏而生长明显受到抑制的现象，快速并准确的识别干旱胁迫，对于作物的有效灌溉管理具有一定的指导意义。

高光谱成像是一种全新的作物生物物理参数监测技术，不同作物的叶绿素含量、氮磷钾含量以及体内细胞水分含量均有较大差异，导致不同作物叶片具有不同的光谱反射率，根据作物光谱特征可以识别作物对应的不同生理特征，进而完成对作物生理参数的研究。它作为一种新型作物信息监测手段，被广泛应用于监测作物水分含量。在目前对作物含水量监测研究中，大多数人均是基于土壤光谱，但是不同土壤内部构成不同，必然会影响不同土壤之间建立的图像分析模型的通用性，而叶片表现是植株水分亏缺的最直接证据之一，直接通过作物叶片自身光谱识别干旱胁迫更具有实用性也更准确。

本发明致力于阐明一种通过作物自身的光谱特征结合纹理特征判断作物的干旱胁迫状态的技术方案。

发明内容

有鉴于此，本发明有必要提供一种番茄干旱胁迫的识别方法，通过高光谱成像结合叶片纹理特征分析番茄叶片，从而能够快速判断整个植株状态，评估植株干旱程度。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种番茄干旱胁迫的识别方法，包括以下步骤：

采集不同干旱状态的番茄样本的高光谱图像，选取感兴趣区域，获得原始光谱数据；

对原始光谱数据降维去噪，并提取重要波段光谱特征；

提取重要纹理特征；

融合所述重要波段光谱特征和重要纹理特征，建立并训练番茄干旱胁迫分类模型；

采集待识别番茄的高光谱图像，并提取其光谱特征和纹理特征作为输入量输入所述番茄干旱胁迫分类模型中，获得番茄干旱胁迫的识别结果。

进一步方案，在采集高光谱图像之前，对高光谱图像进行黑白板校正，校正公式如下：

其中，I为校正后番茄叶片图像反射率，I₀为原始图像反射率，B为黑板图像反射率，W为白板图像反射率。

进一步方案，所述感兴趣区域的选取具体为：首先对获取的高光谱图像进行格式转换得到灰度图像，通过均值处理转化为二值化图像然后进一步分割得到感兴趣区域，对其进行提取，获得原始光谱数据。

进一步方案，所述原始光谱数据的降维去噪采用标准正态变量变换法进行。

进一步方案，所述重要波段光谱特征的提取采用竞争性自适应重加权算法结合连续投影算法进行。