本發(fā)明涉及一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)，屬于測(cè)量和計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

礦物質(zhì)元素是生物體生長(zhǎng)所必需的重要營(yíng)養(yǎng)元素，直接參與機(jī)體的新陳代謝、生長(zhǎng)發(fā)育等基礎(chǔ)的生物學(xué)過(guò)程。在植物生長(zhǎng)和發(fā)育所必需的微量元素中，鐵是葉綠素形成不可缺少的，其在光合作用、呼吸作用和葉綠素合成等植物重要生命活動(dòng)中發(fā)揮了不可或缺的作用。盡管鐵在土壤里含量豐富，但鐵元素多以Fe²⁺的形式存在，其在高pH值和石灰性土壤中溶解度極低，嚴(yán)重影響了其利用效率。

植物缺鐵失綠已成為全世界普遍關(guān)注的問(wèn)題。全世界約有40％的土壤缺鐵，特別是石灰性土壤，許多農(nóng)作物常因發(fā)生缺鐵失綠導(dǎo)致生長(zhǎng)不良，產(chǎn)量下降。

缺鐵時(shí)葉綠體結(jié)構(gòu)被破壞，導(dǎo)致葉綠素不能形成，嫩葉變黃，使葉片產(chǎn)生“失綠癥”現(xiàn)象，葉脈仍綠，但老葉保持綠色，嚴(yán)重缺鐵時(shí)，葉綠體變小，甚至解體或液泡化，會(huì)造成葉片白化，葉片上出現(xiàn)壞死斑點(diǎn)，葉片逐漸焦枯甚至整株死亡。

檀香是最昂貴的木材之一，樹(shù)被稱(chēng)為“黃金之樹(shù)”，現(xiàn)被列為國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)植物。近年來(lái)對(duì)半寄生性樹(shù)種檀香的栽培量急劇增加，但是由于其對(duì)水分等生長(zhǎng)環(huán)境要求苛刻，因此亟需較強(qiáng)的監(jiān)測(cè)技術(shù)以滿(mǎn)足培育要求。

由于植株鐵元素是否缺乏往往會(huì)以外在形態(tài)顏色等特征表現(xiàn)出來(lái)，這為人們通過(guò)植株葉片或莖枝等外在形態(tài)顏色推斷其鐵元素是否缺乏的信息提供了可能。隨著數(shù)字圖像采集工作的簡(jiǎn)單化、廉價(jià)化，從客觀上推動(dòng)了基于圖像的植株鐵元素含量的研究，并希望實(shí)現(xiàn)估測(cè)植株鐵元素是否缺乏的簡(jiǎn)單化。

植株鐵元素是否缺乏的研究主要集中在土壤鐵元素含量的多少的研究，同一地區(qū)其土壤質(zhì)地種類(lèi)以及所含成分都大致相同，而在相同的外界環(huán)境下，不同樹(shù)種植株鐵元素含量都有所差異，因此，通過(guò)植株顏色等外在表象信息判斷樹(shù)木的生長(zhǎng)狀態(tài)，確定植株生長(zhǎng)所需的土壤鐵元素含量，擬避免植株缺鐵現(xiàn)象出現(xiàn)。

通過(guò)提取圖像來(lái)獲取檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量信息，為了提高獲取信息的準(zhǔn)確度，將土壤鐵元素是否缺乏用單位土樣質(zhì)量所含有的鐵元素量來(lái)表示，通過(guò)植株前景圖像獲取圖像參數(shù)，建立圖像參數(shù)與其土壤鐵元素含量的統(tǒng)計(jì)模型，再通過(guò)模型反演土壤鐵元素含量。由于提取前景圖像是很多后續(xù)圖像研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一，其準(zhǔn)確度直接影響著分析結(jié)果，因此，選擇合理的分割算法對(duì)圖像信息的準(zhǔn)確獲取具有重要意義。下面通過(guò)研究抽取檀香植株圖像和土壤鐵元素含量數(shù)據(jù)，建立以植株前景圖像各參數(shù)為自變量的模型方程，以此來(lái)估計(jì)土壤鐵元素含量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定方法和系統(tǒng)，僅根據(jù)圖象可以無(wú)損估測(cè)土壤鐵元素含量。

一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：

建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：獲取土壤樣本并測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；獲取植株樣本；用SVM圖像分割方法獲取檀香樹(shù)種前景圖像；獲取圖像參數(shù)并建立圖像與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；根據(jù)此關(guān)系預(yù)測(cè)植株鐵元素含量。

一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括以下步驟：

1)、建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：

步驟1.1、用照相機(jī)獲取檀香植株圖像樣本；

步驟1.2、用SVM圖像分割方法獲取檀香樹(shù)種前景圖像；

步驟1.3、獲取前景圖像特征參數(shù)；

步驟1.4、獲取土壤樣本并用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；

步驟1.5、建立圖像參數(shù)與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；

步驟2)、利用圖像數(shù)據(jù)估計(jì)土壤鐵元素含量；

步驟2.1、獲取檀香植株圖像；

步驟2.2、從檀香植株圖像中提取圖像參數(shù)；

步驟2.3、根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。

所述圖像參數(shù)包括：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。

所述土壤鐵元素量預(yù)估模型為：

y＝a+b.x₁x₂+d.x₁³+g.x₂+r.x₃+j.x₄x₅+h.x₆x₇ (1)

其中，

y：鐵元素含量；

x₁：圖像前景像素的G平均值與R平均值的比值；

x₂：圖像前景像素的G平均值與B平均值的比值；

x₃：檀香前景圖像占原始圖像的白分比；

x₄：圖像前景像素的R平均值與(G+B)平均值的比值；

x₅：圖像前景像素的G平均值與(R-B)平均值的比值；

x₆：圖像前景像素的R平均值與(R+G+B)平均值的比值；

x₇：圖像前景像素的B平均值與(R+G+B)平均值的比值；

a、b、d、g、r、j、h：待定標(biāo)參數(shù)；

所述待定標(biāo)參數(shù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得。

在所述獲取植株前景圖像步驟之前，將圖像的背景設(shè)置為單一背景。

本發(fā)明還提供了一種土壤鐵元素含量的圖像確定系統(tǒng)，所述裝置包括：

圖像獲取裝置，用于獲取植株的前景圖像；

計(jì)算單元，用于從植株的前景圖像中獲得圖像參數(shù)；

確定單元，用于根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。

根據(jù)本發(fā)明，可通過(guò)普通照相機(jī)和計(jì)算機(jī)就可實(shí)現(xiàn)檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素缺乏與否的判定，因此，本發(fā)明不需要增加額外設(shè)備就可估算檀香植株當(dāng)前生長(zhǎng)的鐵元素含量，極其適于珍貴樹(shù)種檀香營(yíng)養(yǎng)診斷以及健康生長(zhǎng)經(jīng)營(yíng)管理工作。

附圖說(shuō)明

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例的確定土壤鐵元素含量的流程；

圖2為本發(fā)明SVM的體系結(jié)構(gòu)圖；

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例1:

不同鐵元素含量的檀香植株，在生長(zhǎng)過(guò)程中，對(duì)不同波段電磁波的吸收、反射存在差異，從而使得葉片內(nèi)部顏色也不一樣，在葉片表面形成不同的顏色，因此，可通過(guò)彩色圖像來(lái)探知檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量。

如圖1所示，本實(shí)施例提供了一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定方法，包括如下步驟：

1)、建立預(yù)估方程并確定方程參數(shù)：

步驟1.1、用照相機(jī)獲取檀香植株圖像樣本；

步驟1.2、用SVM圖像分割方法獲取檀香樹(shù)種前景圖像；

步驟1.3、獲取前景圖像特征參數(shù)；

步驟1.4、獲取土壤樣本并用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土壤內(nèi)鐵元素含量；

步驟1.5、建立圖像參數(shù)與土壤鐵元素含量之間的關(guān)系；

步驟2)、利用圖像數(shù)據(jù)估計(jì)土壤鐵元素含量；

步驟2.1、獲取檀香植株圖像；

步驟2.2、從檀香植株圖像中提取圖像參數(shù)；

步驟2.3、根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。

在步驟1)中，為了從植株前景圖像中獲得圖像參數(shù)，首先從植株彩色圖像的背景中分割出前景圖像，然后計(jì)算圖像參數(shù)。

根據(jù)大量的試驗(yàn)結(jié)果，所述圖像參數(shù)包括：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。

為了更方便地從彩色圖像的背景中分割出前景圖像，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，優(yōu)選地，在攝影時(shí)采用單一背景，比如顏色單一且反光較小的黑色背景，這樣能夠最大限度的表現(xiàn)前景。

由于前景與背景圖像存在差異，可以通過(guò)分析前景與背景兩部分圖像的相關(guān)性來(lái)判斷二者關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從彩色圖像的背景中分割出前景圖像。

支持向量機(jī)(SVM)的主要思想是給定訓(xùn)練樣本，支持向量機(jī)建立一個(gè)超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。

SVM的體系結(jié)構(gòu)如圖2所示；其中K是核函數(shù)。

SVM圖像分割是利用SVM對(duì)每一個(gè)象素進(jìn)行分類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

把這一概念引入到檀香圖像分割中，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)植株前景和背景的分離。得到植株前景圖像后，就可根據(jù)前景圖像確定圖像參數(shù)：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。

還包括步驟如下：

步驟1、選擇代表植株前景和背景的兩類(lèi)的象素點(diǎn)，提取特征，生成訓(xùn)練集；設(shè)已知訓(xùn)練集：

T＝{(x₁,y₁),...,(x_l,y_l)}∈(X×Y)^l (1)

其中，x_i∈X＝Rⁿ，y_i∈Y＝{1,-1}(i＝1,2,...,l)；x_i為特征向量。

步驟2、選取合適的核參數(shù)K(x,x')及懲罰系數(shù)C，訓(xùn)練分類(lèi)器，求得到支持向量；再逐一提取每個(gè)象素點(diǎn)的特征，產(chǎn)生樣本待分類(lèi)樣本集。

i＝1,...,l得到待分類(lèi)樣本集

步驟3、求每一個(gè)象素點(diǎn)對(duì)應(yīng)樣本到超平面的距離值，使用式(3)：

步驟4、將每個(gè)象素點(diǎn)歸入兩個(gè)不同的類(lèi),完成對(duì)圖像的分割，使用式(4)：

步驟5、提取前景部分并通過(guò)前景圖像提取3個(gè)圖像參數(shù)：圖像前景像素的B平均值、圖像前景像素的G平均值、圖像前景像素的R平均值。

求得所有定標(biāo)檀香植株圖像參數(shù)后，然后求解鐵元素含量預(yù)估模型中的參數(shù)即完成土壤鐵元素含量預(yù)估模型的定標(biāo)工作，然后根據(jù)鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。

土壤鐵元素含量預(yù)估模型為：

y＝a+b.x₁x₂+d.x₁³+g.x₂+r.x₃+j.x₄x₅+h.x₆x₇ (1)

其中，

y：鐵元素含量；

x₁：圖像前景像素的G平均值與R平均值的比值；

x₂：圖像前景像素的G平均值與B平均值的比值；

x₃：檀香前景圖像占原始圖像的白分比；

x₄：圖像前景像素的R平均值與(G+B)平均值的比值；

x₅：圖像前景像素的G平均值與(R-B)平均值的比值；

x₆：圖像前景像素的R平均值與(R+G+B)平均值的比值；

x₇：圖像前景像素的B平均值與(R+G+B)平均值的比值；

a、b、d、g、r、j、h：待定標(biāo)參數(shù)；

所述待定標(biāo)參數(shù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得。

檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像預(yù)測(cè)模型定標(biāo)的步驟如下：

用相機(jī)拍攝獲取檀香植株圖像，攝影使用的相機(jī)類(lèi)型為Canon EOS Kiss Digital X，圖像分辨率3888×2592、ISO速度為800、快門(mén)速度1/50s、透鏡孔徑F/8。

用土壤養(yǎng)分速測(cè)儀測(cè)定土樣內(nèi)鐵元素含量。

本次樣品測(cè)得的土壤鐵元素含量分布范圍在15-100mg/kg之間。

把60個(gè)檀香植株隨機(jī)分成2組，一組45個(gè)另一組15個(gè)，根據(jù)上述算法，分別求算每個(gè)檀香植株的圖像參數(shù)，然后用45個(gè)的一組定標(biāo)模型參數(shù)，15個(gè)的組用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膬?yōu)劣。

具備鐵元素含量預(yù)估模型參數(shù)求解的全部數(shù)據(jù)后，就可以計(jì)算模型參數(shù)，當(dāng)然也可以利用既有的統(tǒng)計(jì)軟件比如SAS、SPSS等求解模型參數(shù)。并用其它數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，本實(shí)施例模型擬合數(shù)據(jù)45組，模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)15組，綜合2組數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果，得到確定指數(shù)為0.827，可以用于土壤鐵元素含量的預(yù)估。

預(yù)估模型如下：

y＝10153.301+1405.489x₁x₂+56.857x₃-691.933x₁3-1088.424x₄x₅-67445.062x₆x₇ (2)

純圖像角度的檀香植株生長(zhǎng)的土壤鐵元素含量估測(cè)，其預(yù)估模型中的所有自變量都是從圖像中抽取的，因此，僅根據(jù)圖像就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)檀香植株生長(zhǎng)的土壤鐵元素含量的預(yù)估，而不再需要額外的其它條件，這對(duì)于珍貴樹(shù)種檀香營(yíng)養(yǎng)診斷以及健康生長(zhǎng)經(jīng)營(yíng)管理工作無(wú)疑是便利的。

實(shí)施例2：

實(shí)施例1以檀香植株為對(duì)象，還能夠?qū)S花梨、降香黃檀、紫檀等作為實(shí)施例運(yùn)用本發(fā)明的方法實(shí)施，其步驟與實(shí)施例1相同，只是用黃花梨、降香黃檀、紫檀植株圖像替換檀香植株圖像并改變模型參數(shù)即可。

實(shí)施例3：

本實(shí)施例提供了一種檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的圖像確定系統(tǒng)，包括：

圖像獲取裝置，用于獲取植株前景彩色圖像；

圖像獲取裝置可以是照像機(jī)及任何帶有照像的設(shè)備；

計(jì)算單元，用于從植株的彩色圖像中獲得圖像參數(shù)；

確定單元，用于根據(jù)圖像參數(shù)利用鐵元素含量預(yù)估模型確定土壤鐵元素含量。

本實(shí)施例的各個(gè)單元的工作原理可參見(jiàn)實(shí)施例一的描述。

圖像獲取裝置包括普通照相機(jī)。

根據(jù)本發(fā)明，可通過(guò)普通照相機(jī)和計(jì)算機(jī)就可實(shí)現(xiàn)檀香植株生長(zhǎng)土壤鐵元素含量的測(cè)定，因此，本發(fā)明不需要增加額外設(shè)備就可估算土壤鐵元素含量，本發(fā)明技術(shù)極其適于珍貴樹(shù)種檀香營(yíng)養(yǎng)診斷以及健康生長(zhǎng)經(jīng)營(yíng)管理工作。

如上所述，對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)地說(shuō)明，但是只要實(shí)質(zhì)上沒(méi)有脫離本發(fā)明的發(fā)明點(diǎn)及效果可以有很多的變形，這對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的。因此，這樣的變形例也全部包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。