多光谱图像的玉米叶片含水量检测

发布时间：2025-04-18 04:48

　　 水是植物正常生长发育必不可缺的元素之一,能够快速检测并获取植物叶片水分,对田间作物灌溉生产管理和作物的生理需水特性研究等具有重要的意义。利用RedEdge-M型号多光谱相机,以不同生育期的55组玉米叶片作为试验对象,在光线充足且无阴影遮挡的环境下对试验玉米叶片样本进行拍摄,拍摄过程中通过直连下行光传感器来消除太阳高度角对光谱反射的影响,每组玉米叶片样本经过拍摄可得到蓝、绿、红、近红外和红边等5个波段的TIFF图像。借助图像处理软件ENVI5.3构建玉米叶片样本兴趣区域(ROI),以ROI范围内玉米叶片样本的平均反射光谱作为该样本的反射光谱来减小镜头边缘减光现象带来的误差。参照标准白板出厂时提供的专属标定反射率、白板ROI范围内的平均反射光谱和玉米叶片样本白板ROI范围内的平均反射光谱,比值换算得到各组玉米叶片5个波段处的光谱反射率。同时利用YLS-D型号植物营养测定仪,采用五点取样法选择玉米叶片的5个区域测取玉米叶片样本的水厚度平均值作为叶片含水量的测量指标。随机选取43组玉米叶片样本得出的光谱反射率作为训练样本,采用BP神经网络建立基于多光谱图像的玉米叶片含水量反演模型,并融合莱文贝...

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【部分图文】：

图1 RedEdge-M多光谱相机

采用YLS-D型号植物营养测定仪进行玉米叶片水分的测量,正常工作的量程在0～99.9RH%之间,工作误差为±0.5个标准单位,见图2。能够满足测量叶片水分的要求。使用前需要进行初始化校准。图2YLS-D型号植物营养测定仪

图2 YLS-D型号植物营养测定仪

图1RedEdge-M多光谱相机1.3样本叶片采集及数据分析

图3 玉米叶片ROI的绘制

BP神经网络是一种根据研究样本误差,使用逆传播算法反复训练完善的多层前馈网络,在数据预测、样本检测和图像融合等多领域具有广泛的实施操作性[19]。而早期经典的BP神经网络算法在训练过程存在收敛速度较慢、受到个别样本异常值扰动的情况下易出现局部过拟合和网络结构最优化难以确....

图4 含水量反演模型神经网络结构

表2隐含层神经元求解主要参数Table2MainparametersforsolvinghiddenlayerneuronsNumberofneuronsinthehiddenlayerNumberofiterationsMSE2270.....

本文编号：4040555