[发明专利]一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统

说明书

本发明公开了一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统，本发明首先将无人机与高光谱传感器连接在一起，从高空采集高光谱影像，利用车载迷你电脑实现影像的快速存储。然后对影像进行自动化预处理，包括：辐射校正、图像筛选、图像融合、拼接和裁剪。提取影像内茶树植株，最大的减少枯枝、土壤等背景因素干扰。在建立光谱‑茶多酚监测模型前，对光谱进行预处理，消除噪声和冗余信息，完成大面积茶园多酚含量监测。

技术领域

本发明属于遥感技术领域，尤其是涉及一种无人机机载高光谱遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统。

背景技术

茶多酚是茶叶中多酚类物质的总称，是形成茶叶色香味的主要成份之一，也是茶叶中有保健功能的主要成份之一，因其具解毒和抗辐射作用，能有效地阻止放射性物质侵入骨髓。

对茶园植株多酚监测，目前有几种常见方法，但是这些方法各有优缺点：(1)基于干粉尺度；(2)基于鲜叶尺度；(3)基于冠层尺度。研究表明，基于干粉尺度茶多酚监测，最易于获得较为理想的监测结果。但要将茶树叶片摘下，摊青、蒸干并磨粉，最后用高光谱传感器进行光谱测定，工序繁琐，对于大面积茶园来说，耗时巨大，且操作困难。基于鲜叶尺度茶多酚监测，由于鲜叶中含有大量水分，将掩盖叶片中微量元素如多酚的在光谱中的吸收特性，且与方法(1)类似，研究对象是大面积茶园时，工作量巨大。基于冠层尺度的茶多酚监测方法，由于茶树冠层结构复杂，且受土壤背景因素的影响，模型精度不如(1)和(2)，但对大尺度茶园监测，是较为可行的方法。

当前的利用遥感和光谱技术对冠层茶多酚含量进行监测主要集中在点尺度，即利用手持光谱仪，在茶叶冠层进行光谱测量。随着高光谱遥感技术的发展，涌现了一批机载和星载高光谱传感器，如AVIRIS,HyMap,CASI,Hyperion和天宫1号等。利用机载/星载高光谱传感器能节省大量的数据采集工作的时间，提高数据生产效率。

然而机载/星载高光谱传感器的缺陷在于更新频率低、空间分辨率低(空间分辨率>20m)和价格昂贵。茶树一般采用单行条植法，行距0.5-1.5米，若使用机载/星载传感器采集高光谱影像，由于空间分辨率大于茶叶行距，单个像元中可能同时包含土地和茶树两种地物类型，俗称混合像元，茶多酚反演精度将被大大降低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统，实现基于无人机载高光谱成像仪的大面积茶园植株多酚含量监测，提高冠层尺度监测模型的精度和效率。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法，包括以下步骤：

步骤1：根据用户设定的拍照参数，获取高光谱影像；

步骤2：对获取的高光谱影像进行图像预处理；

步骤3：对步骤2中预处理后的影像进行光谱预处理；

步骤4：针对步骤3中预处理后的影像，选择回归方法和建模模型，将步骤3中预处理后的影像与样品茶多酚含量结合，建立遥感监测大面积茶园植株多酚含量模型。

本发明的系统所采用的技术方案是：一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的系统，包括高光谱影像采集模块、影像预处理模块、光谱预处理模块和茶多酚含量监测模块；

所述高光谱影像采集模块用于根据用户设定的拍照参数，获取高光谱影像；

所述影像预处理模块用于对获取的高光谱影像进行图像预处理；

所述光谱预处理模块用于对影像预处理模块预处理后的影像进行光谱预处理；

所述茶多酚含量监测模块用于针对光谱预处理模块预处理后的影像，选择回归方法，将光谱预处理模块预处理后的影像与样品茶多酚含量结合，建立遥感监测大面积茶园植株多酚含量模型。