專利名稱：利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法，尤其是涉及一種利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法。
背景技術(shù)：
水稻是我國(guó)最主要的糧食作物之一。水稻葉片是水稻與外界環(huán)境發(fā)生相互作用的主要場(chǎng)所，水稻的許多生物物理過程，包括光合、呼吸、蒸騰和降水截獲等過程，都發(fā)生在葉片。葉面積指數(shù)(LAI)反映了單位地表上植物葉片的總面積。它決定了水稻對(duì)輻射、水分等的利用和管理的能力。因此，LAI是反映水稻生長(zhǎng)狀況，估計(jì)水稻產(chǎn)量的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的獲取水稻LAI的方法主要是“直接量測(cè)法”，李云梅(李云梅.植被輻射傳輸理論與應(yīng)用[M].南京南京師范大學(xué)出版社，2005.)通過實(shí)測(cè)已知面積地表上的水稻葉片總面積來?yè)Q算葉面積指數(shù)。另外，Warren Wilson (Warren Wilson, J. and Reeve, J, L. , 1959. Analysis of the spatial distribution of foliage by two-dimensional point quadrats. New Phytol.，58:92-101.)采用“投針法”測(cè)定了植株葉面積指數(shù)。上述“直接量測(cè)法”和“投針法”測(cè)定速度慢、工作強(qiáng)度大，測(cè)定精度很大程度上依賴于測(cè)量人員的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，易受主觀因素影響。因此，為了能快速、便捷、客觀地獲取作物冠層LAI，研究者們研究了新的方法和儀器。劉國(guó)安劉國(guó)安.作物葉面積指數(shù)和葉傾角分布函數(shù)的一種推算方法.中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，1994，15(6) :11-15.根據(jù)對(duì)冠層中光斑密度和太陽(yáng)總輻射量的測(cè)定，應(yīng)用與多元回歸分析類似的簡(jiǎn)單最小二乘法來間接地推算玉米和油菜群體的葉面積指數(shù)和葉傾角分布函數(shù)。吳門新[吳門新，朱啟疆，王錦地，項(xiàng)月琴，蘇理宏，周曉東，唐世浩.夏玉米結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算及大田玉米冠層的可視化研究.作物學(xué)報(bào)，2002，觀(6) :721-726.]在幾何圖形法、參數(shù)法和直接測(cè)量法的基礎(chǔ)上，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字圖像處理獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)建立了圖像LA I與實(shí)測(cè)LAI的回歸模型，成功批量獲取了夏玉米的LAI。Kristian Kirk (Kristian Kirk, Hans Jorgen Andersen, Anton G. et al. Estimation of leaf area index in cereal crops using red green images. Bio-systems engineering ， 2009， 104:308-317)利用普通數(shù)碼相機(jī)拍攝的春大麥和冬小麥圖像的紅綠波段，計(jì)算綠度和亮度作為圖像分類依據(jù)，根據(jù)指數(shù)型孔隙度計(jì)算模型反演LAI。此外，吳偉斌吳偉斌，洪添勝，王錫平，彭萬喜，李震，張文昭.葉面積指數(shù)地面測(cè)量方法的研究進(jìn)展.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007, 26(2) 270-275認(rèn)為，現(xiàn)有的測(cè)量?jī)x器如Decagon公司生產(chǎn)的AccuPAR冠層分析儀和LI-COR公司生產(chǎn)的LAI-2000能快速測(cè)量LAI。但作為進(jìn)口儀器，它們的價(jià)格都比較昂貴，不利于在我國(guó)的廣泛推廣使用。這些儀器本身也存在一些缺點(diǎn)。比如，這些儀器要求從冠層底部向上采集輻射信息，對(duì)于處于生長(zhǎng)初期的植物或者冠層高度較低的植物 (如水稻)，由于儀器本身有一定的厚度，所以無法獲得完整的冠層信息。而且有些儀器必須分別兩次采集冠層上、下方輻射信息，不利于將儀器固定在移動(dòng)設(shè)備(拖拉機(jī)等)以采集大面積的LAI數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有的人工野外測(cè)量水稻冠層LAI費(fèi)時(shí)費(fèi)力、難以實(shí)時(shí)快捷準(zhǔn)確獲取結(jié)果的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供了一種利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法，是基于普通數(shù)碼相機(jī)以57度視角天頂角拍攝水稻冠層圖像，并提取孔隙度反演水稻葉面積指數(shù)的方法。本發(fā)明采用的技術(shù)方案的步驟如下
1)拍攝圖像將普通數(shù)碼相機(jī)鏡頭主光軸與水稻冠層垂直平面設(shè)置成57.5角度，從水稻冠層上方拍攝水稻冠層原始彩色圖像，以JPG圖像文件的形式存放在電腦中；
2)彩色圖像灰度轉(zhuǎn)換將經(jīng)過1)步驟中獲得的水稻冠層原始彩色圖像通過圖像處理軟件轉(zhuǎn)換為灰度圖像，存放在電腦中；
3)灰度圖像二值化將2)步驟中的灰度圖像轉(zhuǎn)換為只含有“黑”、“白”兩種象元的二值圖像，存放在電腦中；
4)圖像噪聲消除采用變形核為5X5的中值濾波的方法處理3)步驟中獲得的二值圖像，消除圖像中的椒鹽噪聲或斑點(diǎn)；
5)冠層孔隙度提取從4)步驟處理得到的二值圖像直接提取水稻冠層57.5度視角孔隙度；
6)計(jì)算葉面積指數(shù)根據(jù)水稻冠層葉面積指數(shù)與57.5度視角的冠層孔隙度的關(guān)系計(jì)算葉面積指數(shù)；
7)整個(gè)計(jì)算采用VisualC# 2008編程實(shí)現(xiàn)。所述的冠層孔隙度提取，通過象元統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算冠層孔隙度，即冠層孔隙度=背景象元數(shù)量/圖像象元總數(shù)量，由于是以57. 5度的視角天頂角拍攝的圖像，因此得到的冠層孔隙度就是57. 5度視角的冠層孔隙度。本發(fā)明具有的有益效果是
本發(fā)明避免采用昂貴的進(jìn)口專用設(shè)備和野外采摘水稻葉片進(jìn)行破壞性人工測(cè)量，能實(shí)時(shí)快速獲取水稻冠層LAI，為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水稻長(zhǎng)勢(shì)、進(jìn)行水稻遙感估產(chǎn)提供基礎(chǔ)參數(shù)。


圖1代表了在本發(fā)明中利用普通數(shù)碼相機(jī)拍攝水稻冠層原始彩色圖像時(shí)所用的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。圖2是本發(fā)明數(shù)據(jù)處理流程圖。圖3是本發(fā)明計(jì)算值與人工直接測(cè)量值的對(duì)比圖。圖4代表了本發(fā)明計(jì)算的水稻冠層LAI值與用人工方法直接測(cè)量得到的LAI值的精度對(duì)比圖。圖中1、帶水平指示氣泡的三角架，2、云臺(tái)，3、相機(jī)鏡頭主光軸，4、三腳架中軸中心線，5、相機(jī)機(jī)身，6、相機(jī)鏡頭，7、三角架中軸，8、水稻。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。1)相機(jī)拍攝角度設(shè)定
如圖1所示，首先將帶水平指示氣泡的三角架1的三個(gè)腳張開，并適當(dāng)調(diào)節(jié)，使水平指示氣泡指示三腳架頂部處于水平狀態(tài)。將相機(jī)機(jī)身5固定在云臺(tái)2上，隨后將固定有相機(jī)的云臺(tái)固定到三腳架中軸7頂部。將一個(gè)帶數(shù)字顯示的傾角測(cè)量?jī)x先在水平地面上初始化，使其讀數(shù)為零，然后貼緊在相機(jī)后部的液晶顯示屏上；松開云臺(tái)2傾斜度固定螺絲，相機(jī)鏡頭6前方朝下，沿相機(jī)鏡頭主光軸3垂線方向調(diào)節(jié)云臺(tái)傾角，使傾角測(cè)量?jī)x的讀數(shù)為 32.5°，即相機(jī)液晶屏與三腳架中軸中心線4的夾角為32. 5°，旋緊云臺(tái)傾斜度固定螺絲。 從相機(jī)機(jī)身5結(jié)構(gòu)來看，相機(jī)鏡頭主光軸3與液晶屏是垂直的，那么，相機(jī)鏡頭主光軸3與三腳架中軸中心線4的夾角就是90° -32.5° =57.5°，也即此時(shí)相機(jī)鏡頭6的視角天頂角為57. 5°。上下調(diào)節(jié)三腳架中軸7，使相機(jī)鏡頭6最低端距離水稻8的冠層最頂端1米，隨后固定三腳架中軸7。2)拍攝水稻冠層圖像
在選定的田塊中按“S”型分布設(shè)立4個(gè)ImX Im拍攝小區(qū)，平均每小區(qū)里內(nèi)有36株水稻。選擇早稻為拍攝對(duì)象，分別拍攝4次。每次拍攝前，按1)中架好相機(jī)后，將相機(jī)曝光模式為“自動(dòng)”，相機(jī)鏡頭方位角隨機(jī)，拍攝水稻冠層圖像。在拍攝水稻冠層照片的同時(shí)，數(shù)清每個(gè)小區(qū)內(nèi)水稻的株數(shù)N，并隨機(jī)抽取4株，采用美國(guó)Li-Cor公司的LA3000葉面積測(cè)試儀測(cè)試每株水稻活體葉片的面積為，則直接測(cè)量法葉面積指數(shù)LAIrfire“計(jì)算公式采用
ι 4 ^
式中，N為每一小區(qū)水稻的實(shí)際株數(shù)，為為L(zhǎng)A3000測(cè)得的每一片水稻葉片的面積，m為每株水稻的所有葉片數(shù)。3)彩色圖像灰度轉(zhuǎn)換 轉(zhuǎn)換公式采用
Gray (χ, y)= G (χ, y)(χ, y) -R (χ, y)(1)
式中
Gray (χ, y)——灰度圖像上點(diǎn)fe 7)處的灰度值； R(x, y)——原始彩色圖像中點(diǎn)處的紅色分量值； G(x, y)——原始彩色圖像中點(diǎn)處的綠色分量值； B(x, y)——原始彩色圖像中點(diǎn)處的藍(lán)色分量值； 4)圖像二值化
T^w/ 、I0Oray(x,y) <T
BW(Xj) = L^、(2)5)圖像噪聲消除
4)中的圖像二值化處理往往會(huì)引入椒鹽噪聲，如圖3-a所示，即一些分散的孤立象元。 采用變換核為5X5的中值濾波消除這些孤立象元，椒鹽噪聲去除后的圖像如3-b所示。6)孔隙度提取
冠層孔隙度提取，通過象元統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算冠層孔隙度，即冠層孔隙度=背景象元數(shù)量 /圖像象元總數(shù)量，由于是以57. 5度的視角天頂角拍攝的圖像，因此得到的冠層孔隙度就是57. 5度視角的冠層孔隙度。7)計(jì)算葉面積指數(shù)
根據(jù)Beer-Lambert定律，水稻冠層葉面積指數(shù)與冠層孔隙度的關(guān)系如下
權(quán)利要求
1.一種利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法，其特征在于該方法的步驟如下1)拍攝圖像將普通數(shù)碼相機(jī)鏡頭主光軸與水稻冠層垂直平面設(shè)置成57.5角度，從水稻冠層上方拍攝水稻冠層原始彩色圖像，以JPG圖像文件的形式存放在電腦中；2)彩色圖像灰度轉(zhuǎn)換將經(jīng)過1)步驟中獲得的水稻冠層原始彩色圖像通過圖像處理軟件轉(zhuǎn)換為灰度圖像，存放在電腦中；3)灰度圖像二值化將幻步驟中的灰度圖像轉(zhuǎn)換為只含有“黑”、“白”兩種象元的二值圖像，存放在電腦中；4)圖像噪聲消除采用變形核為5X5的中值濾波的方法處理3)步驟中獲得的二值圖像，消除圖像中的椒鹽噪聲或斑點(diǎn)；5)冠層孔隙度提取從4)步驟處理得到的二值圖像直接提取水稻冠層57.5度視角孔隙度；6)計(jì)算葉面積指數(shù)根據(jù)水稻冠層葉面積指數(shù)與57.5度視角的冠層孔隙度的關(guān)系計(jì)算葉面積指數(shù)；7)整個(gè)計(jì)算采用VisualC# 2008編程實(shí)現(xiàn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法，其特征在于所述的冠層孔隙度提取，通過象元統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算冠層孔隙度，即冠層孔隙度= 背景象元數(shù)量/圖像象元總數(shù)量，由于是以57. 5度的視角天頂角拍攝的圖像，因此得到的冠層孔隙度就是57. 5度視角的冠層孔隙度。
全文摘要
本發(fā)明公開一種利用普通數(shù)碼相機(jī)獲取水稻冠層葉面積指數(shù)的方法。采用普通數(shù)碼相機(jī)，以相機(jī)鏡頭主光軸與水稻冠層垂直平面成57.5度的方式，從水稻冠層上方拍攝得到冠層圖像。對(duì)此冠層圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、二值化和噪聲消除后，從中直接提取57.5度視角天頂角下的冠層孔隙度。根據(jù)水稻冠層LAI與57.5度視角天頂角冠層孔隙度的關(guān)系，直接計(jì)算水稻冠層葉面積指數(shù)。該方法避免采用昂貴的進(jìn)口專用設(shè)備，和野外采摘水稻葉片進(jìn)行破壞性人工測(cè)量，能實(shí)時(shí)快速獲取水稻冠層LAI，為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水稻長(zhǎng)勢(shì)、進(jìn)行水稻遙感估產(chǎn)提供基礎(chǔ)參數(shù)。
文檔編號(hào)G01B11/28GK102331244SQ201110228089
公開日2012年1月25日 申請(qǐng)日期2011年8月10日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月10日
發(fā)明者史舟, 周煉清, 潘桂穎 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)