一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法

本发明属于甘蔗营养诊断，具体涉及一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法。

背景技术：

1、氮素是作物生长发育必需的营养元素，它显著影响作物的生长发育、产量和品质。氮素营养状况是评价作物长势、提高产量和改善作物品质的重要指标，因此，实时、快速的氮素诊断是科学管理作物的依据。

2、无人机遥感具有分辨率高、大范围快速观测的特点，利用无人机高光谱影像开展作物氮素营养状况的实时精准监控，对实现作物高产高效具有重要意义。利用冠层光谱分析技术可以有效实现作物生长特征和植株营养状况的动态监测，其中差值植被指数、归一化植被指数和比值植被指数等光谱指数被广泛应用于植物叶面积指数、干物质生产、叶片氮含量和氮积累量、叶片碳氮比和产量估测，相比于传统的物理和生化方法研究作物的营养状况，冠层光谱分析技术具有快速、便携、无损、不受时空限制等突出优点，是农业信息化领域迫切需要的技术手段。

3、现有研究大多通过提取作物无人机高光谱影像的ndvi等植被指数，建立氮素估测模型，从而评价作物冠层的氮营养丰缺情况。也有不少研究将用于估测模型计算的指数缩小到更精细的尺度，提高了作物冠层氮素营养状况的提取准确度，现有技术cn112986158a公开了基于无人机多光谱数据的甜菜氮素营养检测方法及系统，反演得到十种植被指数3大类19种植被指数；分析不同品种甜菜在不同施氮量下氮素营养变化规律；评估甜菜试验小区无人机多光谱指数与甜菜叶丛含氮率、根含氮率、整株含氮率、叶丛氮积累量、根氮积累量和整株氮积累量的相关性和相关系数；筛选三类植被指数中与甜菜氮素营养指标相关性最高的植被指数进行建模；找出精度最高的甜菜生长监测指标；制定基于最优光谱植被指数的甜菜氮素营养诊断标准，并建立评价体系。实验表明，无人机对单位面积的叶丛氮累积量nwl、根氮积累量nwt和整株氮积累量nwp可以进行诊断，且诊断结果具有统计学意义。上述研究可以通过光谱预测植株的氮营养状况，但这些方法所需数据需经过反复的转换，受影响因素较多，结果的可靠性较低，且其用于预测碳氮比的光谱指数，仅使用两三个特征波长的原始反射率通过简单地数学运算得到，导致这些方法稳定性较低。此外，这些研究多集中于甜菜或者水稻、小麦等粮食作物，在甘蔗等大宗经济作物方面还比较缺乏。甘蔗作为现代制糖产业中的重要作物，全球约80％的食糖都来源于甘蔗，中国也是世界上最早种植甘蔗的国家之一，种植面积仅次于巴西和印度，甘蔗在我国农业产业中的作用不容忽视，因此，及时准确地掌握甘蔗冠层的氮素营养状况和长势信息具有重要意义。本发明提供了一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，利用高光谱曲线的特征确定对甘蔗不同含氮量敏感的光谱区间，再根据这些敏感的光谱区间通过比值的方式构建能反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数m。通过比值的方式能够避免因拍摄时间、天气状况以及光照条件等引起的系统性、线性的反射率误差。最终，利用计算得到的光谱指数m以及经实验室化验分析得到的甘蔗样本点的氮素含量，构建氮素含量预测模型以获取研究区域甘蔗的氮素营养状况，结果具有较高的可信度。

技术实现思路

1、本发明克服了上述技术问题的缺点，提供了一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，通过构建能反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数m，实现甘蔗冠层氮素营养状况的自动、准确提取，为调整农艺管护措施，进一步提高甘蔗产量和品质提供数据支持。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，包括如下步骤：

4、s1、选取研究区域中若干株不同长势的甘蔗植株进行标记定位，标记的同时采集其叶片样本，送实验室化验分析得到甘蔗样本点的氮素含量；

5、s2、利用搭载高光谱成像相机的无人机对研究区进行航飞，获取蔗田的高光谱影像，对所述高光谱影像进行预处理，提取若干个甘蔗样本点的高光谱曲线，然后通过光谱曲线的特征分析确定对不同叶片含氮量敏感的光谱区间，并在敏感光谱区间内进一步确定特征波段，最后根据特征波段的反射率值构建能反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数m，所述光谱指数m的计算公式如下：

6、

7、式中，m是反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数；b829为829nm波长的反射率值；b841为841nm波长的反射率值；b827为827nm波长的反射率值；b838为838nm波长的反射率值；

8、s3、基于计算得到若干个甘蔗样本点的光谱指数m以及经步骤s1实验室化验分析得到的甘蔗样本点的氮素含量，构建氮素含量预测模型，所述氮素含量预测模型的计算公式如下：

9、y＝4.8721x3-16.039x2+16.26x-4.7508 (2)

10、式中，y为拟预测的某一位置甘蔗植株的氮素含量；x为该位置甘蔗冠层的光谱指数m；

11、s4、制定基于氮素含量预测模型的甘蔗氮素营养诊断标准，并建立评价体系；

12、s5、获取待预测区域甘蔗田的无人机高光谱图像，结合氮素含量预测模型计算该区域的甘蔗氮素含量，验证本发明方法的有效性。

13、进一步的，所述s1中，采集研究区域中至少20-30株不同长势状况的甘蔗植株冠层的叶片样本，所述叶片样本在空间上分布均匀；长势状况包括长势良好、长势一般和生长异常三种类型。

14、进一步的，所述s2中，对所述高光谱影像进行预处理包括：首先基于光度计和标准反射板分别对各航带的高光谱影像进行辐射定标和辐射校正，再结合地面控制点gcp及多项式方法进行几何校正和拼接镶嵌，形成区域完整的高光谱反射率影像。

15、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

16、本发明一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，通过高光谱曲线的特征确定对甘蔗不同含氮量敏感的光谱区间，再根据这些敏感的光谱区间通过比值的方式构建能反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数m。通过比值的方式能够避免因拍摄时间、天气状况以及光照条件等引起的系统性、线性的反射率误差。最终，利用计算得到的光谱指数m以及经实验室化验分析得到的甘蔗样本点的氮素含量，构建氮素含量预测模型以获取研究区域甘蔗的氮素营养状况，实现甘蔗冠层氮素等营养状况的自动高精度提取，为提高甘蔗的产量和品质提供及时且针对性的指导，同时，也弥补了现阶段甘蔗冠层的氮素营养状况动态监测领域研究的空白。

17、本发明通过无人机高光谱图像对甘蔗氮素进行诊断，数据获取简单方便，氮素诊断成本低，速度快，可在蔗田自然光条件下实时获取甘蔗的氮素营养状况。

技术特征：

1.一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，其特征在于：所述s1中，采集研究区域中至少20-30株不同长势状况的甘蔗植株冠层的叶片样本，所述叶片样本在空间上分布均匀；长势状况包括长势良好、长势一般和生长异常三种类型。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，其特征在于：所述s2中，对所述高光谱影像进行预处理包括：首先基于光度计和标准反射板分别对各航带的高光谱影像进行辐射定标和辐射校正，再结合地面控制点gcp及多项式方法进行几何校正和拼接镶嵌，形成区域完整的高光谱反射率影像。

技术总结
本发明属于甘蔗营养诊断技术领域。一种基于无人机高光谱图像的甘蔗冠层氮素营养检测方法，包括如下步骤：选取研究区域中若干株不同长势的甘蔗植株进行标记定位，标记的同时采集其叶片样本，送实验室化验分析得到甘蔗样本点的氮素含量；利用搭载高光谱成像相机的无人机对研究区进行航飞，获取蔗田的高光谱影像，利用甘蔗样本点敏感波长的反射率构建能反映甘蔗冠层氮素含量的光谱指数，实现甘蔗冠层氮素等营养状况的自动高精度提取，为提高甘蔗的产量和品质提供及时且针对性的指导。

技术研发人员：黄启厅,何新洁,杨绍锷,谢国雪,林煜,凌玉荣,张秀龙,马灿达,苏秋群
受保护的技术使用者：广西壮族自治区农业科学院
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17