一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及植株远程监控技术领域，尤其设及一种基于视频检测的叶面积指数的 检测方法。
【背景技术】
[0002] 中国作为农业大国，各种农作物种植范围非常广大，同时，各种对农作物进行改善 的研究也层出不穷。为了确保农作物的生长状态，W便提供合理的照顾，对农作物的实时监 测十分重要，尤其是试验田中的试产农作物，更是需要实时监测，获得详细数据W便作为实 验依据。
[0003] 目前，对农作物生长状态的监测，多是通过工作人员实地观察来实现，如此，工作 强度大，费时费力，工作效率难W提高。
[0004] 各种农作物的生长状况评断标准中，一个很重要的参数就是叶面积指数，目前，由 于植物生长过程中叶片的层叠性、叶片色泽不均、光线差异等原因，很难通过远程技术自动 获取较为精确的植株的叶面积指数。
【发明内容】
[0005] 基于【背景技术】存在的技术问题，本发明提出了一种基于视频检测的叶面积指数的 检测方法。
[0006] 本发明提出的一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法，包括W下步骤：
[0007] S1、从不少于两个角度采集目标区域的目标图像；
[000引 S2、将目标图像进行RGB颜色分解，提取G值符合预设的第一模型的色点并反射到 绿色色点集合中；
[0009] S3、根据绿色色点集合W及每一个色点在目标图像中的位置，针对每一个目标图 像生成二值化图像；
[0010] S4、根据摄影几何原理，计算每一副二值化图像的绿色覆盖度R。；
[0011] S5、根据预设的第二模型对多幅二值化图像的绿色覆盖度R。进行综合运算，获得 综合覆盖度Rfesult;
[0012] S6、获得目标区域的植株株高h;
[0013] S7、根据株高h和综合覆盖度Rfpguit进行综合运算，获得目标区域的叶面积指数 Bio
[0014] 优选地，步骤S1为：从四个角度采集目标区域的目标图像。 阳01引优选地，步骤S1包括W下步骤：
[0016] S11、从四个角度采集原始图像； 阳017] S12、标定出目标区域在不同原始图像中的位置； 阳01引 S13、根据标定区域提取目标图像。
[0019] 优选地，第一模型包含条件：G值> 1?值，且0值>B值。
[0020] 优选地，第一模型包含条件：R值与B值的差值小于或等于G值的一半。
[0021] 优选地，步骤S4,根据W下公式计算每一副二值化图像的绿色覆盖度 阳〇2引
其中，ky为比例系数，G"(x,y)为绿色色点。
[0023] 优选地，步骤S5中，第二模型为：
[0024]
其中，λη为比例系数。
[00巧]优选地，步骤S7具体为：预设叶面积映射集合，叶面积映射集合中包含有多个由 株高和综合覆盖度Result组成的条件子集，任意两个条件子集，株高和综合覆盖度Rasult至 少有一个不同，每一个条件子集均对应一个叶面积指数BI;根据株高h和综合覆盖度Rfpguu 可直接从叶面积映射集合中调取相对应的叶面积指数BI。
[00%] 优选地，还包括步骤S8、根据植株生长阶段和叶面积指数BI，对植株生长情况进 行判断，并将生长阶段和叶面积指数BI关联存储。
[0027] 本发明中，通过对目标图像进行二值化处理，对绿色点和偏绿色点进行突出显示， 然后根据二值化图像进行绿色覆盖度的计算，智能化程度高，且，通过第一模型的设置，可 W根据需要对绿色尤其是偏绿色的定义进行调节，灵活程度高。本发明中，获得绿色覆盖度 后，结合多幅图像的绿色覆盖度计算获得综合覆盖度，并根据综合覆盖度和株高计算叶面 积指数，充分考虑到了植株生长过程中，其叶面积与其高度紧密相连的关系，有利于提高叶 面积计算的合理性与准确性。
[0028] 本发明中，通过对多幅二值化图像的绿色覆盖度R。进行综合运算，可W避免单 一二值化图像由于对应的目标图像的拍摄角度不全、光线误差导致的图像失真误差。目P，通 过多个绿色覆盖度R。综合运算，有利于提高综合覆盖度RfMuit计算的精确性。
[0029] 本发明结合株高和绿色覆盖度，可W更精准的获得试验田中的植株的绿色覆盖 度，且不需要人工到试验田实地考察，自动化程度高，智能性强，有利于降低人工劳动强度， 提高工作效率。
【附图说明】
[0030] 图1为本发明提出的一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0031] 参照图1，本发明提出的一种基于视频检测的叶面积指数的检测方法，包括W下步 骤：
[0032] S11、从四个角度采集试验田的原始图像。
[0033] S12、标定出目标区域在不同原始图像中的位置。
[0034] S13、根据标定区域提取目标图像。
[0035] 本实施方式中，相当于从四个不同的角度采集目标图像，运为后续处理提供了多 角度数据基础，有利于保证数据的准确性。具体实施时，采集目标图像时也可W从更多的角 度或更少的角度，但是，为了避免由于拍摄角度单一导致的失真，至少需要从不少于两个角 度采集目标区域的目标图像。
[0036] S2、将目标图像进行RGB颜色分解，提取G值符合第一模型的色点并反射到绿色色 点集合中。第一模型包含条件：G值>R值，G值>B值，且R值与B值的差值小于或等于G 值的一半。。本步骤中，每一个目标图像均对应一个绿色色点集合。
[0037] S3、根据绿色色点集合W及每一个色点在目标图像中的位置，针对每一个目标图 像生成二值化图像。本步骤中，通过二值化处理将目标图像中的绿色色点与其他色点区分 开来，便于后续处理。
[0038] S4、根据摄影几何原理，计算每一副二值化图像的绿色覆盖度R。。由于上一步中已 经通过二值化处理对绿色色点进行突出显示，故而，根据W下公式可W很容易的从二值化 图像计算出绿色覆盖度R。。 阳039] 公式为