[发明专利]玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法

权利要求书

1.一种玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法，其特征在于，所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法包括：

基于因子分析、类分析，对多光谱图像进行波段融合，提取多光谱灰度的特征；

建立在玉米的整个生育期内多光谱图像灰度和叶绿素的拟合模型；使用机器学习分类模型，LinearSVC、KNeighbors、SVC和Ensemble，建立多光谱图像和玉米生育时期中拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期、抽雄期、开花期、抽丝期、子粒形成期、乳熟期、蜡熟期的分类模型。

2.如权利要求1所述的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法，其特征在于，所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法包括：

(1)基于特征提取，对多光谱波段进行波段融合，使用因子分析和聚类分析两种方法对多光谱波段进行融合；

(2)建立拟合模型，采用逐步回归、影响分析的方法，对多光谱波段进行特征选择和剔除异常叶绿素含量样本，比较显著的波段命名为叶绿素回归敏感波段和叶绿素含量建立回归模型；同时，在使用波段融合方法对多光谱图像灰度特征提取后得到的因子得分，建立拟合方程；

(3)玉米生育时期的分类，采用因子分析的方法将分布比较近似的波段融合起来，扩大数据之间的差异性。

3.如权利要求2所述的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法，其特征在于，所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法中，由多光谱照相机拍摄得到的玉米叶片灰度值图像；

建立叶绿素含量和多光谱灰度值的拟合模型，从每周采集的数据中选择一至两个叶绿素含量和多光谱灰度值；采用叶绿素测定仪测量植物叶绿素含量。

4.如权利要求2所述的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法，其特征在于，

在波段融合阶段，通过使用因子分析和聚类分析方法对多光谱图像灰度进行特征提取；将原来的8维多光谱波段映射到近红外、红、绿、蓝4维空间中，分析多光谱灰度值和近红外、红、绿、蓝光的关联性；

建立多光谱灰度值和叶绿素含量的线性和非线性模型；分析多光谱灰度和叶绿素含量的拟合模型时，采用逐步回归的方法，提取和叶绿素含量具有关联性的多光谱波段。

5.如权利要求4所述的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法，其特征在于，叶绿素含量与多光谱灰度值因子得分的线性回归方程为

y_{叶绿素含量}＝47-0.88*

Factor1-2.38*Factor2-3.94*

Factor3-2.41*Factor4。

6.一种实现权利要求1～5任意一项所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法的计算机程序。

7.一种实现权利要求1～5任意一项所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法的信息数据处理终端。

8.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法。

9.一种实现权利要求1所述玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分方法的玉米生育期光谱图像与叶绿素含量相关性及时期划分设备。