[发明专利]一种基于光谱和纹理特征的小麦氮素营养监测方法

说明书

本发明提出了一种基于光谱和纹理特征的小麦氮素营养遥感监测方法，所述方法包括：步骤1)在小麦不同生育期，利用无人机拍摄的小麦反射率图像的光谱和纹理特征，构建监测小麦氮素营养状况的光谱纹理指数；分别建立叶片氮含量和叶片氮积累量监测模型，再利用地面采集的小麦氮素营养数据检验叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型；得到最优的小麦叶片氮含量和氮积累量监测模型；步骤2)将无人机采集的多光谱数据分别输入最优的叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型，获得小麦叶片氮含量和叶片氮积累量。本发明的方法利用无人机多光谱图像光谱和纹理特征综合监测小麦冠层叶片氮素营养状况，克服了传统监测方法易受“饱和效应”影响的缺点。

技术领域

本发明涉及遥感监测技术，更具体地，涉及一种基于光谱和纹理特征的小麦氮素营养遥感监测方法。

背景技术

小麦是我国的主要粮食作物，也是世界范围内分布最广、种植面积最多的粮食作物。氮素是小麦生长和产量最重要的限制营养元素，小麦的全氮含量约为干重的0.3-5％，小麦植物内氮素参与叶绿素、蛋白质、核酸、酶的组成。小麦生长过程中，如果氮素缺乏，地上部和根系生长都受到抑制，繁殖器官的形成和发育也受到影响，而氮肥施用过多，过多的氮肥不能被小麦吸收利用，损失的氮肥大部分进入地下水和地表水，造成地下水和地表水中硝态氮不断增加，从而导致一系列环境问题。因此，精确氮肥管理不仅可以提高小麦的产量和品质，还可以提高氮肥利用效率、减少施氮过多造成的地下水污染。故急需探索一种实时、便捷、可靠的监测小麦氮素营养状况的方法。

随着遥感影像数据源不断丰富以及数据处理技术的进一步提高，农作物遥感监测技术已经成为我国农作物监测的重要手段。传统的遥感监测小麦氮素营养的方法主要是基于单一的光谱特征，单一依靠光谱特征监测小麦氮素营养存在“饱和效应”，同时易受“同谱异物”现象影响，从而影响小麦氮素营养监测精度。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术缺陷，提出一种基于图像光谱和纹理特征的小麦氮素营养遥感监测方法。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于光谱和纹理特征的小麦氮素营养遥感监测方法，所述方法包括：

步骤1)在小麦不同生育期，利用无人机获取小麦反射率图像的光谱特征和纹理特征，构建监测小麦氮素营养状况的光谱纹理指数；利用光谱纹理指数分别建立叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型，再利用地面采集的小麦氮素营养数据检验叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型；得到最优的小麦叶片氮含量和氮积累量监测模型；

步骤2)将无人机采集的多光谱数据分别输入最优的叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型，获得小麦叶片氮含量和叶片氮积累量。

作为上述方法的一种改进，所述步骤1)包括：

步骤1-1)在小麦的不同生育期，获取农田里小麦氮素营养数据和无人机遥感多光谱数据；

步骤1-2)对无人机多光谱数据进行噪声消除、光晕校正、镜头畸变校正、图像配准、辐射定标预处理，从而得到小麦反射率图像；

步骤1-3)基于步骤1-2)的小麦反射率图像提取多光谱图像光谱特征和纹理特征，构建监测小麦氮素营养状况的光谱纹理指数，利用光谱纹理指数建立叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型；

步骤1-4)利用实测的小麦氮素营养数据对叶片氮含量监测模型和叶片氮积累量监测模型进行检验，得到最优的小麦叶片氮含量和氮积累量监测模型。

作为上述方法的一种改进，所述小麦的不同生育期为小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期或灌浆期。

作为上述方法的一种改进，所述步骤1-1)具体包括：