一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)技術(shù)方案

一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)，屬于測(cè)量和計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。包括步驟如下建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：獲取土壤樣本并測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；獲取植株樣本；用支持向量機(jī)(SVM)圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；獲取圖像參數(shù)并建立圖像與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；根據(jù)此關(guān)系預(yù)測(cè)植株土壤鐵元素含量。根據(jù)本發(fā)明專利技術(shù)，可通過普通照相機(jī)和計(jì)算機(jī)就可實(shí)現(xiàn)檀香植株生長土壤鐵元素缺乏與否的判定，因此，本發(fā)明專利技術(shù)不需要增加額外設(shè)備就可估算檀香植株當(dāng)前生長的鐵元素含量，極其適于珍貴樹種檀香營養(yǎng)診斷以及健康生長經(jīng)營管理工作。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)
本專利技術(shù)涉及一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)，屬于測(cè)量和計(jì)算機(jī)

技術(shù)介紹
礦物質(zhì)元素是生物體生長所必需的重要營養(yǎng)元素，直接參與機(jī)體的新陳代謝、生長發(fā)育等基礎(chǔ)的生物學(xué)過程。在植物生長和發(fā)育所必需的微量元素中，鐵是葉綠素形成不可缺少的，其在光合作用、呼吸作用和葉綠素合成等植物重要生命活動(dòng)中發(fā)揮了不可或缺的作用。盡管鐵在土壤里含量豐富，但鐵元素多以Fe2+的形式存在，其在高pH值和石灰性土壤中溶解度極低，嚴(yán)重影響了其利用效率。植物缺鐵失綠已成為全世界普遍關(guān)注的問題。全世界約有40％的土壤缺鐵，特別是石灰性土壤，許多農(nóng)作物常因發(fā)生缺鐵失綠導(dǎo)致生長不良，產(chǎn)量下降。缺鐵時(shí)葉綠體結(jié)構(gòu)被破壞，導(dǎo)致葉綠素不能形成，嫩葉變黃，使葉片產(chǎn)生“失綠癥”現(xiàn)象，葉脈仍綠，但老葉保持綠色，嚴(yán)重缺鐵時(shí)，葉綠體變小，甚至解體或液泡化，會(huì)造成葉片白化，葉片上出現(xiàn)壞死斑點(diǎn)，葉片逐漸焦枯甚至整株死亡。檀香是最昂貴的木材之一，樹被稱為“黃金之樹”，現(xiàn)被列為國家重點(diǎn)保護(hù)植物。近年來對(duì)半寄生性樹種檀香的栽培量急劇增加，但是由于其對(duì)水分等生長環(huán)境要求苛刻，因此亟需較強(qiáng)的監(jiān)測(cè)技術(shù)以滿足培育要求。由于植株鐵元素是否缺乏往往會(huì)以外在形態(tài)顏色等特征表現(xiàn)出來，這為人們通過植株葉片或莖枝等外在形態(tài)顏色推斷其鐵元素是否缺乏的信息提供了可能。隨著數(shù)字圖像采集工作的簡單化、廉價(jià)化，從客觀上推動(dòng)了基于圖像的植株鐵元素含量的研究，并希望實(shí)現(xiàn)估測(cè)植株鐵元素是否缺乏的簡單化。植株鐵元素是否缺乏的研究主要集中在土壤鐵元素含量的多少的研究，同一地區(qū)其土壤質(zhì)地種類以及所含成分都大致相同，而在相同的外界環(huán)境下，不同樹種植株鐵元素含量都有所差異，因此，通過植株顏色等外在表象信息判斷樹木的生長狀態(tài)，確定植株生長所需的土壤鐵元素含量，擬避免植株缺鐵現(xiàn)象出現(xiàn)。通過提取圖像來獲取檀香植株生長土壤鐵元素含量信息，為了提高獲取信息的準(zhǔn)確度，將土壤鐵元素是否缺乏用單位土樣質(zhì)量所含有的鐵元素量來表示，通過植株前景圖像獲取圖像參數(shù)，建立圖像參數(shù)與其土壤鐵元素含量的統(tǒng)計(jì)模型，再通過模型反演土壤鐵元素含量。由于提取前景圖像是很多后續(xù)圖像研究的關(guān)鍵問題之一，其準(zhǔn)確度直接影響著分析結(jié)果，因此，選擇合理的分割算法對(duì)圖像信息的準(zhǔn)確獲取具有重要意義。下面通過研究抽取檀香植株圖像和土壤鐵元素含量數(shù)據(jù)，建立以植株前景圖像各參數(shù)為自變量的模型方程，以此來估計(jì)土壤鐵元素含量。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的實(shí)施例提供了一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)，僅根據(jù)圖象可以無損估測(cè)土壤鐵元素含量。一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：獲取土壤樣本并測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；獲取植株樣本；用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；獲取圖像參數(shù)并建立圖像與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；根據(jù)此關(guān)系預(yù)測(cè)植株鐵元素含量。一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：1)、建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：步驟1.1、用照相機(jī)獲取檀香植株圖像樣本；步驟1.2、用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；步驟1.3、獲取前景圖像特征參數(shù)；步驟1.4、獲取土壤樣本并用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；步驟1.5、建立圖像參數(shù)與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；步驟2)、利用圖像數(shù)據(jù)估計(jì)土壤鐵元素含量；步驟2.1、獲取檀香植株圖像；步驟2.2、從檀香植株圖像中提取圖像參數(shù)；步驟2.3、根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。所述圖像參數(shù)包括：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。所述土壤鐵元素量預(yù)估模型為：y＝a+b.x1x2+d.x13+g.x2+r.x3+j.x4x5+h.x6x7(1)其中，y：鐵元素含量；x1：圖像前景像素的G平均值與R平均值的比值；x2：圖像前景像素的G平均值與B平均值的比值；x3：檀香前景圖像占原始圖像的白分比；x4：圖像前景像素的R平均值與(G+B)平均值的比值；x5：圖像前景像素的G平均值與(R-B)平均值的比值；x6：圖像前景像素的R平均值與(R+G+B)平均值的比值；x7：圖像前景像素的B平均值與(R+G+B)平均值的比值；a、b、d、g、r、j、h：待定標(biāo)參數(shù)；所述待定標(biāo)參數(shù)通過實(shí)驗(yàn)獲得。在所述獲取植株前景圖像步驟之前，將圖像的背景設(shè)置為單一背景。本專利技術(shù)還提供了一種土壤鐵元素含量的圖像確定系統(tǒng)，所述裝置包括：圖像獲取裝置，用于獲取植株的前景圖像；計(jì)算單元，用于從植株的前景圖像中獲得圖像參數(shù)；確定單元，用于根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。根據(jù)本專利技術(shù)，可通過普通照相機(jī)和計(jì)算機(jī)就可實(shí)現(xiàn)檀香植株生長土壤鐵元素缺乏與否的判定，因此，本專利技術(shù)不需要增加額外設(shè)備就可估算檀香植株當(dāng)前生長的鐵元素含量，極其適于珍貴樹種檀香營養(yǎng)診斷以及健康生長經(jīng)營管理工作。附圖說明圖1示出了本專利技術(shù)實(shí)施例的確定土壤鐵元素含量的流程；圖2為本專利技術(shù)SVM的體系結(jié)構(gòu)圖；下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)進(jìn)一步說明。具體實(shí)施方式實(shí)施例1:不同鐵元素含量的檀香植株，在生長過程中，對(duì)不同波段電磁波的吸收、反射存在差異，從而使得葉片內(nèi)部顏色也不一樣，在葉片表面形成不同的顏色，因此，可通過彩色圖像來探知檀香植株生長土壤鐵元素含量。如圖1所示，本實(shí)施例提供了一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括如下步驟：1)、建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：步驟1.1、用照相機(jī)獲取檀香植株圖像樣本；步驟1.2、用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；步驟1.3、獲取前景圖像特征參數(shù)；步驟1.4、獲取土壤樣本并用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；步驟1.5、建立圖像參數(shù)與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；步驟2)、利用圖像數(shù)據(jù)估計(jì)土壤鐵元素含量；步驟2.1、獲取檀香植株圖像；步驟2.2、從檀香植株圖像中提取圖像參數(shù)；步驟2.3、根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。在步驟1)中，為了從植株前景圖像中獲得圖像參數(shù)，首先從植株彩色圖像的背景中分割出前景圖像，然后計(jì)算圖像參數(shù)。根據(jù)大量的試驗(yàn)結(jié)果，所述圖像參數(shù)包括：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。為了更方便地從彩色圖像的背景中分割出前景圖像，根據(jù)本專利技術(shù)實(shí)施例，優(yōu)選地，在攝影時(shí)采用單一背景，比如顏色單一且反光較小的黑色背景，這樣能夠最大限度的表現(xiàn)前景。由于前景與背景圖像存在差異，可以通過分析前景與背景兩部分圖像的相關(guān)性來判斷二者關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從彩色圖像的背景中分割出前景圖像。支持向量機(jī)(SVM)的主要思想是給定訓(xùn)練樣本，支持向量機(jī)建立一個(gè)超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。SVM的體系結(jié)構(gòu)如圖2所示；其中K是核函數(shù)。SVM圖像分割是利用SVM對(duì)每一個(gè)象素進(jìn)行分類來實(shí)現(xiàn)的。把這一概念引入到檀香圖像分割中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)植株前景和背景的分離。得到植株前景圖像后，就可根據(jù)前景圖像確定圖像參數(shù)：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。還包括步驟如下：步驟1、選擇代表植株前景和背景的兩類的象素點(diǎn)，提取特征，生成訓(xùn)練集；設(shè)已知訓(xùn)練集：T＝{(x1,y1本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：獲取土壤樣本并測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；獲取植株樣本；用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；獲取圖像參數(shù)并建立圖像與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；根據(jù)此關(guān)系預(yù)測(cè)植株鐵元素含量。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：獲取土壤樣本并測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；獲取植株樣本；用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；獲取圖像參數(shù)并建立圖像與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；根據(jù)此關(guān)系預(yù)測(cè)植株鐵元素含量。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，其特征在于還包括步驟如下：步驟1)、建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：步驟1.1、用照相機(jī)獲取檀香植株圖像樣本；步驟1.2、用SVM圖像分割方法獲取檀香樹種前景圖像；步驟1.3、獲取前景圖像特征參數(shù)；步驟1.4、獲取土壤樣本并用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；步驟1.5、建立圖像參數(shù)與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；步驟2)、利用圖像數(shù)據(jù)估計(jì)土壤鐵元素含量；步驟2.1、獲取檀香植株圖像；步驟2.2、從檀香植株圖像中提取圖像參數(shù)；步驟2.3、根據(jù)圖像參數(shù)利用土壤鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，其特征在于步驟2.2中所述圖像參數(shù)包括：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種檀香植株生長土壤鐵元素含量的圖像確定方法，其特征在于步驟2.3中所述土壤鐵元素含量預(yù)估模型為：y＝a+b.x1x2+d.x13+g.x2+r.x3+j.x4x5+h.x6x7(1)其中，y：鐵元素含量；x1：圖像前景像素的G平均值與...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳春燕，王雪峰，陳珠琳，白歡歡，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：北京,11