本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，更具體的說是涉及一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、采取無損、快速且精準(zhǔn)的小麥干旱監(jiān)測(cè)手段，是應(yīng)對(duì)氣候變化和水資源短缺的最有效途徑，而植株含水量(pwc)的快速準(zhǔn)確估算對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)水資源高效利用具有重要意義。熱成像傳感器能夠記錄拍攝范圍內(nèi)的熱輻射并提供圖像中每個(gè)像素溫度值，這對(duì)于快速獲取大面積范圍內(nèi)作物冠層溫度差異及空間分布具有重要意義。此外，小波變換通過將輸入的原始光譜分解為各個(gè)尺度(頻率)新形式的數(shù)據(jù)，能夠量化原始反射光譜中的分量，用于作物檢測(cè)涉及水分狀況、氮素狀況和病蟲害方面。作物水分狀況的變化是一個(gè)復(fù)雜的生理生化過程，僅靠單一傳感器信息不能全面表征作物面臨的水分虧缺程度。因此，如何將上述方法有機(jī)的結(jié)合起來，提高小麥水分狀況檢測(cè)效率是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需研究的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決背景技術(shù)中存在的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：

4、分別采集小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)、冠層溫度參數(shù)以及植株含水量；

5、利用連續(xù)小波變換將高光譜數(shù)據(jù)分解，并利用連續(xù)投影算法消除冗余信息；

6、利用gra數(shù)據(jù)融合算法，通過線性模型，融合連續(xù)小波變換和連續(xù)投影算法篩選后的高光譜數(shù)據(jù)估測(cè)結(jié)果、冠層溫度參數(shù)估測(cè)結(jié)果，建立與因變量(即植株含水量)之間相關(guān)關(guān)系，從而構(gòu)建冬小麥植株含水量預(yù)測(cè)模型。

7、可選的，預(yù)測(cè)模型的計(jì)算公式如下：

8、y＝w0+(whs×xhs)+(wti×xti)；

9、其中，y代表含水量，基于高光譜數(shù)據(jù)hs和熱成像數(shù)據(jù)ti估測(cè)植株含水量的結(jié)果，whs和wti分別是高光譜數(shù)據(jù)hs和冠層溫度參數(shù)數(shù)據(jù)ti估測(cè)結(jié)果的權(quán)重，w0是截距。

10、可選的，一維高光譜反射率通過連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換為二維小波系數(shù)，計(jì)算公式為：

11、

12、

13、式中，wf(a,b)為小波系數(shù)；f(λ)為高光譜反射率，λ為光譜波段，ψa,b(λ為經(jīng)過尺度因子a、伸縮因子b變換的小波基函數(shù)。

14、可選的，計(jì)算植株含水量pwc，公式如下：

15、pwc(％)＝(pwf-pwd)/pwf×100；

16、式中，pwf為植株各部分鮮重總和，pwd為植株各部分重總和。

17、一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建系統(tǒng)，包括：

18、小麥數(shù)據(jù)采集模塊：用于分別采集小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)、冠層溫度參數(shù)以及植株含水量；

19、消除冗余信息模塊：用于利用連續(xù)小波變換將高光譜數(shù)據(jù)分解，并利用連續(xù)投影算法消除冗余信息；

20、預(yù)測(cè)模型構(gòu)建模塊：利用gra數(shù)據(jù)融合算法，通過線性模型，融合連續(xù)小波變換和連續(xù)投影算法篩選后的高光譜數(shù)據(jù)估測(cè)結(jié)果、冠層溫度參數(shù)估測(cè)結(jié)果，建立與因變量(即植株含水量)之間相關(guān)關(guān)系，從而構(gòu)建冬小麥植株含水量預(yù)測(cè)模型。

21、一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)任意一項(xiàng)所述的一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法的步驟。

22、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，為冬小麥水分狀況快速無損鑒定提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法，其特征在于，預(yù)測(cè)模型的計(jì)算公式如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法，其特征在于，一維高光譜反射率通過連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換為二維小波系數(shù)，隨即在采用連續(xù)投影算法篩選不同分解尺度下的敏感高光譜參數(shù)，小波變換計(jì)算公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法，其特征在于，計(jì)算植株含水量pwc，公式如下：

5.一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，包括：

6.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任意一項(xiàng)所述的一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種快速檢測(cè)冬小麥植株水分狀況的模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及農(nóng)業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域。本發(fā)明包括以下步驟：分別采集小麥冠層高光譜數(shù)據(jù)、冠層溫度參數(shù)以及植株含水量；利用連續(xù)小波變換將高光譜數(shù)據(jù)分解，并利用連續(xù)投影算法消除冗余信息；利用GRA數(shù)據(jù)融合算法，融合連續(xù)小波變換和連續(xù)投影算法篩選后的高光譜數(shù)據(jù)及冠層溫度參數(shù)，構(gòu)建冬小麥植株含水量(PWC)預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明為冬小麥水分狀況快速無損鑒定提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

技術(shù)研發(fā)人員：溫鵬飛,高晨凱,吳珂,王同朝,馮偉,關(guān)小康
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10