[发明专利]一种湿地植物生长信息监测方法

权利要求书

1.一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：获取湿地植物的图像，并根据湿地植物的图像识别湿地植物的类型；

步骤二：获取湿地植物的相对色度信息，并根据相对色度信息对湿地植物的生长率进行标记；

所述步骤二中获取湿地植物的相对色度信息的具体步骤为：

步骤二一：根据湿地植物的类型选取不同的固定区域，并获取固定区域中所有像素点，并提取所有像素点的三基色灰度值；

步骤二二：获取三基色灰度值中一个灰度级的像素点个数，并将一个灰度级的像素点个数与湿地植物图像中所有像素点的个数的比值为三基色在三基色灰度值中的一个灰度级的频率；

步骤二三：重复步骤二二，得到所有灰度级的频率，并根据所有灰度级的频率得到灰度直方图，即湿地植物的相对色度信息；

步骤三：以湿地植物的类型和相对色度信息作为输入，以湿地植物的生长率作为输出训练神经网络；

步骤四：针对待识别湿地植物，首先识别湿地植物的类型，然后利用训练好的神经网络得到待测湿地植物的生长率，即完成湿地植物生长信息监测。

2.根据权利要求1所述的一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于所述湿地植物的类型包括沼生型植物、挺水植物、浮叶型植物、漂浮型植物和沉水型植物。

3.根据权利要求2所述的一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于所述步骤一中根据湿地植物的图像识别湿地植物的类型通过ResNet50网络进行。

4.根据权利要求3所述的一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于所述ResNet50网络包括训练步骤和识别步骤；

所述训练步骤为：

步骤一一：针对湿地植物的图像进行归一化处理；

步骤一二：将归一化处理后的图像进行特征提取；

步骤一三：将提取到的特征输入ResNet50网络，得到每个类型的概率值；

所述识别步骤为：

步骤一四：选取最高概率值对应的类型为识别类型。

5.根据权利要求4所述的一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于所述步骤二中获取湿地植物的相对色度信息的具体步骤为：

步骤21：分别获取湿地植物在三基色光源下的图像；

步骤22：获取成熟植株在三基色光源下的图像；

步骤23：将湿地植物在三基色光源下的图像与成熟植株在三基色光源下的图像进行加权处理，得到湿地植物的相对色度。

6.根据权利要求1所述的一种湿地植物生长信息监测方法，其特征在于所述不同的固定区域包括根、茎、叶、花中的一种或多种。