[发明专利]一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法

权利要求书

1.一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法，其特征在于包括以下步骤：

S1.种植水稻和稗草种质资源，覆盖所测稻区的所有稗草和水稻品种；

S2.选取水稻样本植株和稗草样本植株通过高光谱成像系统进行光谱数据采集；高光谱成像系统包括计算机以及由计算机控制的高光谱检测装置，所述高光谱检测装置包括暗箱（1），所述暗箱（1）内顶部固定设置升降平台（2），所述升降平台（2）固定设置向下的光谱成像设备（3）和测距传感器（9），所述暗箱（1）底部固定设置传送装置，所述传送装置包括贯穿暗箱（1）内部的传送带（4）和设置在暗箱（1）外的电机（5），所述暗箱（1）侧壁与传送带（4）的接触缺口处设有进料升降门（6）和出料升降门（7），所述暗箱（1）内壁设有多个卤灯（8）；

S3.将步骤S2中的光谱数据作为模型输入变量，采用计算机软件进行图像校准、图像处理，获得整片叶子的平均反射率，经过信号降噪后，利用光谱差异建立最小二乘法判别分析模型，其中图像处理采用Matlab R2017软件执行，获得校准图像后，图像自动无损伤裁切，采用800nm产生的灰度图像建立蒙片，获得精确分支蒙片，获取整片叶子的平均反射率，通过小波软阈值进行减噪处理；

S4.采用连续投影算法SPA筛选出特殊光谱，增加计算速度，特殊光谱筛选有六个光谱特征，分别为415nm、561nm、687nm、705nm、735nm和1007nm；

S5.无人机搭载高光谱成像设备采集大面积稻区光谱数据，无人机飞行高度为2.5m，飞行速度为5.0m/s，摄像机曝光时间为0.08s，高光谱成像设备行扫描X轴像素设定为672，地面扫描宽度为5m，每一秒获取一张光谱图，光谱设定六个，分别为415nm、561nm、687nm、705nm、735nm和1007nm，计算机进行稻区光谱信息读取及处理，计算机处理稻区光谱信息时是通过采用支持向量机算法SVM和连续投影算法SPA获取光谱数据结果，再依据步骤S3中的最小二乘法判别分析模型来区分水稻、稗草或其他，最后计算出稗草发生率评估危害程度。

2.根据权利要求1所述的一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法，其特征在于所述步骤S2中水稻和稗草叶片光谱信息采集时期分别为2.5-3.5叶期和3.5-4.5叶期。

3.根据权利要求1所述的一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法，其特征在于所述光谱成像设备（3）包括光谱仪、电感耦合器件、摄像机和摄像机镜头，在图像扫描时，摄像机镜头高度为45cm，摄像机的曝光时间为0.08s，光谱成像设备（3）行扫描叶片，设为X轴，像素设定为672，扫描图片的长度，设为Y轴，512个光谱带，设为Z轴，扫描后获得高光谱图像。

4.根据权利要求1所述的一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法，其特征在于所述步骤S3中最小二乘法判别分析模型是通过采用支持向量机算法SVM建立而成。

5.根据权利要求1所述的一种利用高光谱成像技术识别稻田稗草的方法，其特征在于所述步骤S3中图像校准采用校准后的图像=（原始图像-全暗处理）/(全透光处理-全黑暗处理)。