[发明专利]基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法及系统。

背景技术

在玉米种质资源鉴定及新品种测试性状调查中，叶片颜色作为主要表型性状被广泛的使用。同时，叶色在一定程度上能反映叶片内部的生理生化特征。当前获取玉米叶色的方法多为人工调查，该方法耗费时间、人力和物力，且效率低下，不利于大面积地块的信息获取。并且随着农艺标准的提高，对于精细农业的要求也会越来越高，通过叶色反映玉米生长状况以及缺肥种类对于精确施肥等精细农业手段有着十分重要的基础作用。

发明内容

本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法及系统。

根据本发明的一个方面，提供一种基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法，包括：

S1，获取玉米育种基地的无人机遥感影像；

S2，对所述无人机遥感影像的待分析区域进行RGB到HSI的色彩空间变换；

S3，对变换得到的HSI色彩空间影像，提取多种不同颜色类别的叶色特征集；

S4，根据所述叶色特征集建立规则集，并根据不同颜色种类的所述叶色特征集，使用决策树法对玉米叶色进行分类，得到玉米叶色分类图。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的系统，包括：

影像获取模块，用于获取玉米育种基地的无人机遥感影像；

变换模块，用于对所述无人机遥感影像的待分析区域进行RGB到HSI的色彩空间变换；

特征集提取模块，用于对变换得到的HSI色彩空间影像，提取多种不同颜色的叶色特征集；

规则集建立模块，用于根据所述叶色特征集建立规则集；

分类模块，用于根据所述叶色特征集，使用决策树法对玉米叶色进行分类，得到玉米叶色分类图。

本发明的有益效果为：利用无人机遥感技术以及计算机图像处理技术，对玉米植株的叶色进行提取，相比现有的采用人力进行识别，自动化程度高，识别出的玉米植株叶色准确度高，该方法将在玉米田间调查和管理领域得到广泛的应用，为育种家田间生产操作提供决策支持，并为精准农业等现代农业技术手段提供了基作用。

附图说明

图1为本发明一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法流程图；

图2为使用决策树的方法进行玉米植株叶色分类的示意图；

图3为本发明另一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的系统框图；

图4为基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的整个系统框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

参见图1，为本发明一个实施例的基于无人机遥感影像提取玉米植株叶色的方法，包括：S1，获取玉米育种基地的无人机遥感影像；S2，对所述无人机遥感影像的待分析区域进行RGB到HSI的色彩空间变换；S3，对变换得到的HSI色彩空间影像，提取多种不同颜色类别的叶色特征集；S4，根据所述叶色特征集建立规则集，并根据不同颜色类别的所述叶色特征集，使用决策树法对玉米叶色进行分类，得到玉米叶色分类图。

在本实施例的步骤S1中，采用无人机对玉米育种基地进行遥感影像的采集。具体的，采用无人机在玉米育种基地的上方拍照获取玉米育种基地的遥感影像，通过在无人机上搭载可见光相机，控制无人机在玉米育种基地上方的预设垂直高度上按照预定轨迹飞行，并定点拍照，获取玉米育种基地的整个RGB遥感影像。

上述步骤S1中采集到整个玉米育种基地的RGB遥感影像后，由于RGB颜色空间的R、G、B三分量具有较高的相关性，不易于提取分类特征，而HSI色彩空间模型是一种面向视觉感知的色彩模型，与人类颜色视觉感知比较相近，且各分量相关性较低。因此，本实施例中将玉米育种基地的无人机RGB遥感影像变换为HSI色彩空间影像。

由于RGB遥感影像的R、G、B三个分量的数据差异较大，因此，在变换之前，对RGB色彩空间影像的R、G、B三个波段进行归一化处理，使得R、G、B三个颜色值的数值范围在[0,1]之间，然后再进行色彩空间变换。

具体的，通过如下公式将RGB影像变换为HSI影像：

I＝(R+G+B)/3；

式中，R、G、B为RGB色彩空间影像的分量值，H、S、I为HSI色彩空间影像的分量值。