申请/专利权人：广西壮族自治区农业科学院

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876907A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/22;G06V10/24

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于无人机高光谱影像的柑橘冻害早期识别方法，属于冻害识别技术领域，其包括以下步骤：S1，选取研究区域若干棵不同受冻害程度的柑橘进行标记定位；S2，通过无人机获取研究区域的高光谱影像；S3，对高光谱影像进行预处理；S4，提取若干个柑橘样本点的高光谱曲线；S5，进行特征分析，确定对柑橘冻害敏感的敏感光谱区间；S6，根据敏感光谱区间的反射率值构建对柑橘冻害敏感的光谱指数K，并制定基于光谱指数的柑橘冻害程度诊断标准；S7，计算监测区域的光谱指数K值，并与设置的阈值进行对比，判断监测区域的柑橘是否出现早期冻害以及确定冻害程度。本发明解决了现有冻害遥感监测方法不适用于柑橘冻害早期监测的问题。

主权项：1.一种基于无人机高光谱影像的柑橘冻害早期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选取研究区域若干棵不同受冻害程度的柑橘进行标记定位，获得若干个柑橘样本点，若干个柑橘样本点分为两组，一组为健康组，另一组为受冻害组；S2：通过无人机获取研究区域的高光谱影像，高光谱影像中包含步骤S1获得的若干个柑橘样本点；S3：对步骤S2获取的高光谱影像进行预处理，获得高光谱反射率影像；S4：从步骤S3获得的高光谱反射率影像中提取若干个柑橘样本点的高光谱曲线；S5：通过对步骤S4中获得的高光谱曲线进行特征分析，确定对柑橘冻害敏感的敏感光谱区间；S6：根据步骤S5中确定的敏感光谱区间的反射率值构建对柑橘冻害敏感的光谱指数K，并制定基于光谱指数的柑橘冻害程度诊断标准；S7：通过无人机获取监测区域的高光谱影像，并计算对应的光谱指数K值，通过设置不同的阈值，将计算出的光谱指数与设置的阈值进行对比，从而判断该监测区域的柑橘是否出现早期冻害以及确定冻害程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西壮族自治区农业科学院 一种基于无人机高光谱影像的柑橘冻害早期识别方法

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