[发明专利]一种基于高光谱图像的茶树LAI及氮含量估算方法

说明书

本发明公开了一种基于高光谱图像的茶树LAI及氮含量估算方法，具体过程如下：首先获取多株茶树作为试验样本，通过作为试验样本的茶树的LAI、氮含量以及高光谱位置变量、高光谱面积变量和植被指数变量的相关性和回归分析，建立最终的茶树LAI估算模型和最终的茶树氮含量估算模型；针对于需要测试LAI和氮含量的茶树，获取到该茶树的高光谱位置变量、高光谱面积变量和植被指数变量，然后将该茶树对应的上述变量分别输入到最终的茶树LAI估算模型和最终的茶树氮含量估算模型，即可计算得到该茶树的LAI和氮含量。本发明方法具有茶树的LAI、氮含量估算实时、快速以及无损的优点。

技术领域

本发明涉及一种茶树叶LAI及氮含量检测方法，特别涉及一种基于高光谱图像的茶树LAI及氮含量估算方法。

背景技术

茶是中国人喜爱的日常饮品之一，遍销海内外。凭借其悠久的历史，茶文化反映出中华民族悠久的文明礼仪。在综合作用下，茶叶所含的儿茶素、胆甾烯酮、咖啡碱、肌醇、叶酸和泛酸等多种成分，可效地预防和抑制肥胖。截至2014年，我国茶叶总产量达到195万吨，总种植面积达到274万hm2，对外贸易出口总量达30.1万吨，为我国创造了巨大的经济收入；与果树相比，茶树的叶子生长茂密，用光谱扫描树叶的精准率较低。

叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)为植物冠层表面物质、能量交换的描述提供结构化的定量信息，它是指一块地上作物叶片的总面积与占地面积的比值，是估计植物冠层功能的重要参数，也是生态系统的一个重要结构参数，可以用来反映植物叶面数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应。氮是促进植物叶片生长发育的重要化学元素，对于茶树这种终年多叶植物，其叶片氮含量状况的有效检测有利于茶树精准施肥和培育管理，同时对于茶树质量和产量的提高具有重要意义。

目前，LAI的检测方法中间接光学模型的测量方法主要研究空隙率，即冠层内太阳辐射未被截取的概率，进而出现一系列基于空隙分析的冠层LAI分析仪器。然而，由于叶子大量重叠，在叶面积指数达5～6倍的时候，单位土地面积上的叶片总面积较大导致空隙很小，利用普通冠层分析仪器检测不能分析叶片的重叠，测量值比直接测量测得的数据要小的多。茶树的叶子和其他果树的叶子有所区别，茶树的叶子比较茂密，叶片基本都是重叠的，因此为叶面积指数的检测带来了一定的难度。

目前，主要采用传统的化学方法对于叶片氮含量的检测，虽然这种检测方法直观准确，但是操作复杂繁琐、需要破坏检测的茶树叶，无法做到实时、快速、无损地对大面积种植的茶园进行测量。

发明内容

本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种实时、快速以及无损的基于高光谱图像的茶树LAI估算方法。

本发明的第二目的在于提供一种实时、快速以及无损的基于高光谱图像的茶树氮含量估算方法。

本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种基于高光谱图像的茶树LAI估算方法，步骤如下：

步骤S1、随机获取多株茶树；

步骤S2、将高光谱仪置于上述获取的每株茶树上方，采集上述每株茶树的高光谱数据；同时测量出上述获取的每株茶树的冠层投影面积，计算出上述获取的每株茶树的叶片总面积，然后根据对应每株茶树的冠层投影面积，计算出上述获取出的每株茶树的LAI；

步骤S3、针对于上述获取出的每株茶树，从其高光谱数据中获取到高光谱位置变量、高光谱面积变量和植被指数变量；

步骤S4、针对于步骤S1中获取到的茶树，从中选取出第一组茶树；针对第一组茶树中的多株茶树，分析各株茶树的LAI与高光谱位置变量、高光谱面积变量和植被指数变量之间的相关性，然后从高光谱位置变量、高光谱面积变量和植被指数变量中选取出与LAI相关系数最高的一个或几个，最后分别采用多种回归模型对茶树的LAI和上述选取出的变量进行回归分析，得到多种茶树LAI估算模型；