CN118583788B 一種基于時序的作物生長監(jiān)測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備 （揚州大學）

本發(fā)明公開了一種基于時序的作物生長監(jiān)建關(guān)于生育期指數(shù)和單位面積地上生物量的作2獲取田間圖像數(shù)據(jù)，包括無人機采集的高光譜田間圖像和田間架從高光譜田間圖像提取各波段的作物冠層反射率，計算植被指數(shù)；構(gòu)建作物生育期識別網(wǎng)絡(luò)，以高清作物圖像作為輸入構(gòu)建關(guān)于生育期指數(shù)和單位面積地上生物量的作物將基于時序的田間圖像數(shù)據(jù)導入作物生長監(jiān)測線性模型，所述所述的關(guān)于生育期指數(shù)和單位面積地上生物量的作物生長監(jiān)測線性36.權(quán)利要求1-5任一項所述的基于時序的作物生長監(jiān)測方法的系統(tǒng)，其特征在于，包數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取田間圖像數(shù)據(jù)，包括無人機采集的優(yōu)化波段選擇模塊，用于對高光譜田間圖像進行二作物生育期識別網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建作物生育期識別網(wǎng)絡(luò)，模型構(gòu)建與計算模塊，用于構(gòu)建關(guān)于生育期指數(shù)和單位面積地上生物8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機程序4[0001]本發(fā)明涉及農(nóng)作物監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于時序的作物生長監(jiān)測方法、[0002]地上生物量(AGB)指在單位面積土地上所收獲的所有干物質(zhì)的重量，其與作物生食安全上發(fā)揮著巨大作用。地上生物量不僅是表征作物不同生育期生長狀況的良好指標，5[0015]在作物生長監(jiān)測線性模型構(gòu)建前，采用傳統(tǒng)方法實地獲[0025]其中，NIR為770nm-950nm的平均反射率；R為682nm和675nm的平均反射率；RE為6的高斯混合回歸(GMR)變化；(c)M600pro無人機獲取高光譜數(shù)據(jù)；(d)高光譜反射率曲線；78[0072]其中，NIR為770nm-950nm的平均反射率；R為682nm和675nm的平均反射率；RE為[0073]本發(fā)明中的植被指數(shù)是通過計算不同波段的反射率之間的比值或差值來反映植9清巡航攝像頭(HIKVISION,China)對不同作物生育期的高清作物圖像進行連續(xù)采集(附圖據(jù)：獲取步驟一中包含所需波段信息的高光譜圖像數(shù)據(jù)；(2)提取各種波段的反射率：在[0096]圖像分析：一、分析比較了高光譜無人機影像反演的植被指數(shù)和AGB之間的相關(guān)同一時期，利用植被指數(shù)反演系數(shù)b的模型中(附圖5)，AdaboostRegression表現(xiàn)最為優(yōu)而殘差分析的結(jié)果也表明了該模型在預測b值上的穩(wěn)定性較好。本發(fā)明中利用同樣的方法同F(xiàn)I時期間的穩(wěn)定性，最終確定在不同F(xiàn)I時期均有較好表現(xiàn)的Lasso模型作為反演生物量譜監(jiān)測數(shù)據(jù)結(jié)合FICrop-AGB模型進行不同F(xiàn)I時期的AGB估測(附圖8)，具體結(jié)果如下(以小[0115]研究中利用無人機高光譜影像對不同田塊小麥進行地上部生物量估測，分別對明顯，在這些試驗小區(qū)內(nèi)，AGB的差異性對不同處理的響應(yīng)在試驗小區(qū)內(nèi)與小區(qū)間都很明