申请/专利权人：上海农林职业技术学院

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN117929467B

主分类号：G01N25/20

分类号：G01N25/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于热成像技术的叶片水分数据检测系统及方法，涉及叶片水分数据检测技术领域，包括S1‑1，获取植物叶片的热成像数据；S1‑2，基于植物叶片的温度分布图像，建立非太阳直射位置的表面温度与水分含量之间的联系，建立太阳直射位置的表面温度与水分含量之间的联系，得到叶片的水分含量数据；本发明使用热成像技术对植物叶片水分含量进行分析，可以在任何天气条件下工作，无需直接接触叶片，能够实时显示叶片的温度变化；以太阳直射区域边界点的温度与水分含量数据训练太阳直射区域内温度水分含量模型，可以反映出太阳直射区域内部叶片温度与水分含量之间的联系。

主权项：1.一种基于热成像技术的叶片水分数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1-1，获取植物叶片的热成像数据，通过图像处理单元对热成像数据进行预处理，得到植物叶片的温度分布图像；S1-2，基于植物叶片的温度分布图像，判断植物叶片被太阳直射的情况，若植物叶片完全被太阳直射，则采用第二模型得到叶片的水分含量数据；若植物叶片未被太阳直射，则采用第一模型得到叶片的水分含量数据；若植物叶片部分被太阳直射，则确定太阳直射区域，在太阳直射区域内采用第二模型得到叶片的水分含量数据，在非太阳直射区域内采用第一模型得到叶片的水分含量数据；所述第一模型和所述第二模型采用神经网络训练；所述第一模型用于建立非太阳直射位置的表面温度与水分含量之间的联系，所述第二模型用于建立太阳直射位置的表面温度与水分含量之间的联系；第一模型通过以下步骤进行训练：S2-1，对植物叶片施加不同程度的水分胁迫，测量水分胁迫后植物叶片的水分含量；S2-2，在每个叶片水分含量下，获取非太阳直射情况下植物叶片的热成像数据和温度分布图像；S2-3，将温度数据与水分含量进行对比分析，把温度数据作为输入，水分含量作为输出，训练第一神经网络模型；通过独立叶片水分含量与温度数据对第一神经网络模型进行验证，通过验证后得到第一模型；所述独立叶片水分含量与温度数据，指叶片水分含量与温度数据未参与到第一神经网络模型的训练过程；第二模型通过以下步骤进行训练：S5-1，在部分被太阳直射情况下，获取植物叶片的温度分布图像，在植物叶片的温度分布图像上找到太阳直射区域的边界像素点，获取边界像素点的温度数据；S5-2，在植物叶片上的非太阳直射区域，基于像素点的温度利用第一模型得到像素点的含水量；S5-3，以边界像素点周围的非太阳直射区域内像素点的含水量对边界像素点的含水量进行计算，取与边界像素点距离小于等于L个像素间距的非太阳直射区域内像素点含水量平均值作为边界像素点的含水量；S5-4，将边界像素点温度数据与水分含量进行对比分析，把温度数据作为输入，水分含量作为输出，训练第二神经网络模型；对叶片上太阳直射区域进行水分含量测量，得到实际水分含量，通过太阳直射区域内实际水分含量和温度数据对第二神经网络模型进行验证，通过验证后得到第二模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海农林职业技术学院 一种基于热成像技术的叶片水分数据检测系统及方法

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