【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業信息，尤其涉及一種禾本科作物覆蓋率測量方法。
技術介紹
1、作物覆蓋率作為評估作物生長狀態的關鍵指標，對于精準農業管理、作物產量預測及品種改良具有重要意義。傳統的人工目測方法不僅耗時費力，且易受主觀因素影響，導致測量結果的準確性和一致性較差。隨著遙感技術和計算機視覺技術的快速發展，基于圖像的作物覆蓋率測量方法逐漸成為研究熱點。然而，針對禾本科作物特有的葉片形態和密集生長特性，現有的圖像識別算法在精確區分作物與土壤、雜草等方面仍面臨挑戰。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供一種禾本科作物覆蓋率測量方法，解決了傳統的人工目測方法，耗時費力，易受主觀因素影響，導致測量結果的準確性和一致性較差的問題。
2、為了達到上述專利技術目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、提供了一種禾本科作物覆蓋率測量方法，其包括：
4、步驟1、獲取農田地塊圖像數據；
5、步驟2、對農田地塊圖像數據進行預處理；
6、步驟3、計算出預處理后的農田地塊圖像數據的綠色相位指數；
7、步驟4、確定最優的綠色相位指數閾值；
8、步驟5、根據綠色相位指數和綠色相位指數閾值，計算出農田地塊中禾本科作物覆蓋率。
9、進一步地，在步驟1中，在步驟1中，操作無人機搭載標準rgb相機按預定的飛行路徑和高度覆蓋的農田地塊，無人機在飛行過程中多次捕捉該農田地塊的圖像，在不同光照條件下獲取農田地塊圖像數據，這有
10、進一步地，在步驟2中，農田地塊圖像數據預處理方法為：對農田地塊圖像數據進行初步篩選，剔除由于天氣或設備問題導致的質量不佳的圖像；對剩余的有效圖像數據進行數字處理，使用高斯濾波對有效圖像數據進行降噪處理，平滑像素間差異，再根據像素亮度對有效圖像數據的像素點進行過濾，選擇有效圖像中2.5百分位至97.5百分位的像素強度區域，排除有效圖像中的過曝和欠曝部分，減少對植被覆蓋判別的影響，提高農田地塊圖像數據的準確性。
11、進一步地，在步驟3中，綠色相位指數用于評估植被的綠度，綠色相位指數是通過計算圖像中綠色和紅色通道的光強比值，基于光合作用的原理設計的，因為綠色植物在進行光合作用時會吸收可見光中的紅光，并反射綠光，通過測量這兩種顏色的強度比例，來提供有關植被覆蓋和健康狀況的信息；綠色相位指數通過余弦逆公式轉換得到的，主要用于評估植被像素的綠度。此指數對于分析作物覆蓋率尤為適用。具體地，綠色相位指數的計算公式為：
12、
13、其中，gpvi為綠色相位指數，g為農田地塊圖像中每個像素的綠色通道的強度；r為農田地塊圖像中每個像素的紅色通道的強度；通過對綠色和紅色光強的比例進行三角函數處理，計算出一個顏色相對角度值，此值能夠反映出植被的綠色程度，當植被像素更綠時，g的值相對于r更高，進而得到較低的gpvi角度值。相較于線性方法，反余弦函數可以放大介于綠色和紅色之間的像素顏色值差異。這種方法相較于線性平滑映射，可以提高后續閾值方法的穩定性。
14、進一步地，在步驟4中，綠色相位指數閾值用于區分農田地塊圖像中的植物區域和非植物區域，確定綠色相位指數閾值的方法包括：
15、步驟4.1、為整個農田地塊圖像數據的所有像素計算gpvi值，形成一個gpvi值的分布；
16、步驟4.2、遍歷所有可能的綠色相位指數閾值，對于每個綠色相位指數閾值，將gpvi值分為大于綠色相位指數閾值和小于綠色相位指數閾值兩組數據；
17、步驟4.3、計算兩組gpvi值數據的內部方差和組間方差；
18、步驟4.4、選擇使得兩組gpvi值數據組間方差最大化的綠色相位指數閾值為最優的綠色相位指數閾值。最優的綠色相位指數閾值可以最大化植被和非植被區域的區分度，因為最大化的組間方差意味著兩個組的分布差異最大。
19、進一步地，在步驟5中，計算出農田地塊中禾本科作物覆蓋率的方法包括：
20、步驟5.1、計算出預處理后的農田地塊圖像數據中內每個圖像的植物覆蓋率：應用確定的閾值，對圖像中的每個像素點進行分類，判斷這些像素點是否屬于植物，將判斷為植物的像素點數量與圖像中去除過、欠曝部分后的總像素點數量比較，從而計算出每個圖像的植物覆蓋率；
21、步驟5.2、將計算出每個圖像的植物覆蓋率匯總然后計算平均值，得到農田地塊中禾本科作物覆蓋率。通過對比不同時間點的覆蓋率數據，可以分析作物的生長動態和趨勢，對農業管理和決策提供科學依據。
22、本專利技術的有益效果為：本方案中的一種禾本科作物覆蓋率測量方法，相比傳統人工目測方法，實現了作物覆蓋率的自動化、高精度測量，大大提高了測量效率和準確性，減少了人工測量的人力投入，降低了農業生產成本；通過實時監測作物覆蓋率變化，為農業生產提供及時、準確的生長信息，對農業管理和決策提供科學依據，有助于實現精準灌溉、施肥等管理措施。
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1.一種禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，包括
2.根據權利要求1所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟1中，操作無人機搭載標準RGB相機按預定的飛行路徑和高度覆蓋的農田地塊，無人機在飛行過程中多次捕捉該農田地塊的圖像，在不同光照條件下獲取農田地塊圖像數據。
3.根據權利要求1所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟2中，農田地塊圖像數據預處理方法為：對農田地塊圖像數據進行初步篩選，剔除由于天氣或設備問題導致的質量不佳的圖像；對剩余的有效圖像數據進行數字處理，使用高斯濾波對有效圖像數據進行降噪處理，平滑像素間差異，再根據像素亮度對有效圖像數據的像素點進行過濾，選擇有效圖像中2.5百分位至97.5百分位的像素強度區域，排除有效圖像中的過曝和欠曝部分。
4.根據權利要求3所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟3中，綠色相位指數用于評估植被的綠度，綠色相位指數的計算公式為：
5.根據權利要求4所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟4中，綠色相位指數閾值用于區分農田地塊圖像中的植物區域和非植
6.根據權利要求5所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟5中，計算出農田地塊中禾本科作物覆蓋率的方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，包括
2.根據權利要求1所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟1中，操作無人機搭載標準rgb相機按預定的飛行路徑和高度覆蓋的農田地塊，無人機在飛行過程中多次捕捉該農田地塊的圖像，在不同光照條件下獲取農田地塊圖像數據。
3.根據權利要求1所述的禾本科作物覆蓋率測量方法，其特征在于，在步驟2中，農田地塊圖像數據預處理方法為：對農田地塊圖像數據進行初步篩選，剔除由于天氣或設備問題導致的質量不佳的圖像；對剩余的有效圖像數據進行數字處理，使用高斯濾波對有效圖像數據進行降噪處理，平滑像素間差異，再根據像素亮度...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔣霓，張澤宇，鄭樹松，李宗陽，
申請(專利權)人：中國科學院遺傳與發育生物學研究所，
類型：發明
國別省市：
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