植物幼苗综合性状活体无损检测方法

摘要

本发明涉及一种植物幼苗综合性状活体无损检测方法，包括以下步骤：对植物幼苗进行高光谱成像，从高光谱数据立方体中提取RGB图像及特定区域的光谱，通过图像处理及光谱分析获得幼苗的形态参数、组分含量分布以及病虫害信息；采用特征级信息融合方法和模糊综合评判方法建立植物幼苗长势预测模型。本发明能够实现对幼苗外观形态、营养组分及病虫害信息三方面性状的综合评价；且克服了组分测量时不均匀性造成的误差。

主权项

一种植物幼苗综合性状活体无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对植物幼苗进行高光谱成像，获得高光谱成像的数据立方体，从所述数据立方体中提取RGB图像，从所述RGB图像中提取幼苗的形态参数；所述数据立方体由空间X维、空间Y维和光谱维的数据组成，其中，所述空间X维和空间Y维组成图像维；S2，分别提取幼苗叶片或茎秆在所述图像维上的对应区域，进行背景分割，然后截取这些区域的叶片或茎秆，计算所截取叶片或茎秆的平均光谱，采用国标规定的方法测定其组分含量，并采用化学计量学方法建立所述平均光谱和组分之间的定量预测模型，采用该模型对单一叶片或茎秆的平均组分含量进行预测，并对叶片或茎秆上每个像素点的组分进行预测，获得组分含量及分布图；S3，针对正常幼苗及发生不同病虫害的幼苗，通过寻找它们在多个特征波段下的图像维的变化，比较它们在特征波段下的光谱图像差异，然后计算并提取相关特征波段下的图像直方图的特征参数及统计特征参数，利用所提取的直方图的特征参数采用模式识别方法建立病虫害模型；S4，利用步骤S1、S2、S3所获得的幼苗的形态参数、组分含量以及病虫害信息，通过特征级信息融合方法和模糊综合评判方法建立植物幼苗预测长势模型。