[发明专利]高光谱图像技术诊断作物水分亏缺的方法

摘要

本发明涉及诊断作物水分亏缺的方法，特指基于高光谱图像诊断番茄叶面水分的方法。首先采用自行构建的高光谱成像系统采集番茄叶片高光谱图像数据；选用自适应波段选择法优选出特征波长，实现多维数据降维；然后对每个样本特征波长下的图像进行分割，反转以及形态运算得到目标图像，并从目标图像中提取叶片的灰度、纹理特征；最后融合灰度、纹理特征，针对10个特征变量，采用GA-PLS法选出最优特征子集，并建立基于最优特征的偏最小二乘回归模型，模型的预测值与实测值的相关系数R为0.902。与常规检测方法相比，检测速度快、操作简便方便；与单一的近红外光谱或计算机视觉技术手段相比，得到的信息更全面，检测结果的精确性和稳定性都有所提高。

主权项

高光谱图像技术诊断作物水分亏缺的方法，其特征在于按照下述步骤进行：高光谱图像采集，特征波长的提取，图像预处理，特征提取，模型建立，利用上述模型检测作物含水率，诊断作物是否发生水分亏缺。