申请/专利权人：扬州大学

申请日：2022-01-24

公开（公告）日：2023-08-01

公开（公告）号：CN114549881B

主分类号：G06V10/762

分类号：G06V10/762;G06V20/17;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.01#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于区域渐变植被指数的小麦早期茎蘖数估测方法，包括如下步骤：步骤一，图像获取：通过多光谱无人机采集田间图像；步骤二，麦苗区域提取，利用超绿值OTSU算法提取麦苗区域；步骤三，区域分级：计算步骤二麦苗区域的植被指数，利用K‑means算法将麦苗区域分为4类；步骤四，渐变特征提取；步骤五，构建渐变植被指数：利用步骤四提取的渐变特征，构建反映区域内植株的紧凑情况、分布均匀情况、粘连强度、紧凑粘连区域的占比情况的指数；步骤六，茎蘖数估测；步骤七，估测模型验证。本发明在植被指数VIs的基础上，首次提出小麦群体渐变特征GCF，能够较好的反映群体茎蘖状态，对常见模型茎蘖估测上均有较好的效果。

主权项：1.一种基于区域渐变植被指数的小麦早期茎蘖数估测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，图像获取：通过多光谱无人机采集田间图像；步骤二，麦苗区域提取：将无人机采集的图像裁剪成50cm×50cm的区域，利用超绿值OTSU算法提取麦苗区域；步骤三，区域分级：计算步骤二麦苗区域的植被指数，根据麦苗区域的植被指数，利用K-means算法将麦苗区域分为4类，即归一化植被指数NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI最小区域RegionA，次小区域RegionB,较大区域RegionC，最大区域RegionD；步骤四，渐变特征提取：计算步骤三中划分的4个区域即RegionA，RegionB,RegionC，RegionD的NDVI均值分别为VmA,VmB，VmC,VmD，4个区域指数的均值为Vm，4个区域面积分别为VaA,VaB，VaC,VaD，4个区域面积的均值为Va；步骤五，构建渐变植被指数：利用步骤四提取的渐变特征，构建反映区域内植株的紧凑情况的指数Sm；反映区域内植株的分布均匀情况的指数Sa；反映区域茎蘖的粘连强度的指数Rm，以及反映紧凑粘连区域的占比情况的指数Ra；计算公式如下： 步骤六，茎蘖数估测：利用模型构建渐变植被指数估测茎蘖数量；步骤七，估测模型验证：利用独立样本对步骤六构建的估测模型进行验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 扬州大学 一种基于区域渐变植被指数的小麦早期茎蘖数估测方法

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