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申请/专利权人：河北农业大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196666A
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/766
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于无人机多光谱的单株青花菜生长信息获取方法，属于植株生长监测技术领域。通过采集青花菜不同生长发育期的多光谱图像信息，同时对田间样本进行测量；再进行图像重建，生成多光谱正射影像并进行图像标记与处理；对处理后的图像进行裁剪并分为训练集、测试集和验证集；完成单株青花菜的识别与定位，实现单株青花菜的分割；计算叶绿素、氮含量、幅长、幅宽，建立预测模型，预测生长信息，进行下一步田间管理。本发明能够预测单株青花菜不同生育期的生理指标和表型信息，实现青花菜的快速无损监测，节省成本；并根据青花菜实际情况制定下一步的管理措施，为之后的田间调查提供了一种新方法。
主权项：1.一种基于无人机多光谱的单株青花菜生长信息获取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集青花菜不同生长发育期的无人机多光谱图像信息，并对田间样本进行测量；S2、对采集的图像信息进行图像重建，并进行辐射校正，生成多光谱正射影像，包括可见光RGB完整重建图像以及红、绿、蓝、红边、近红外五种光谱波段的完整重建灰度图像；S3、对正射影像进行图像标记与处理，得到单通道图像和多通道合成图像，实现单株青花菜的标记；S4、对上述处理后的图像进行裁剪，将裁剪后的图像以6：2：2的比例分为训练集、测试集和验证集，并对训练集数据进行数据增强；S5、基于增强后的训练集数据预测单株青花菜图像，得到青花菜分割图，完成单株青花菜的识别与定位；S6、对步骤S1中田间样本的真实测量数据进行分析，查找生长规律；S7、利用像素数来计算单株青花菜分割图的幅长和幅宽，提取单通道图像和多通道合成图像的灰度值来计算叶绿素含量和氮含量；S8、根据计算的估计值和实际测量值建立回归模型，实现青花菜表型信息和生理指标的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北农业大学 一种基于无人机多光谱的单株青花菜生长信息获取方法
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