[发明专利]一种小麦生长期养分信息检测方法

权利要求书

1.一种小麦生长期养分信息检测方法,其特征在于，包括：

采集小麦不同生长期的光谱数据，获得初始光谱数据；

对初始光谱数据进行处理，获得目标光谱数据；

构建养分信息检测模型，基于目标光谱数据和养分信息检测模型进行小麦养分检测，获得检测结果。

2.根据权利要求1的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，采集小麦不同生长期的光谱数据包括采集小麦播种期的光谱数据、出苗期的光谱数据、分蘖期的光谱数据、越冬期的光谱数据、返青期的光谱数据、拔节期的光谱数据、孕穗期的光谱数据、开花期的光谱数据、灌浆期的光谱数据。

3.根据权利要求1的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，

采集小麦不同生长期的光谱数据基于无人机和光谱成像采集系统进行采集；

基于无人机和光谱成像采集系统进行采集的过程包括：

通过无人机搭载光谱成像采集系统构建无人机成像采集系统，无人机内置定位系统；

预先采集待测区域的环境信息，基于环境信息和近红外光谱图像资料规划预设航路；

无人机成像采集系统沿航路飞行，采集小麦的光谱数据，获得初始光谱数据。

4.根据权利要求3的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，在无人机成像采集系统沿航路飞行，采集小麦的光谱数据的过程中，保证相邻两次拍摄存在重叠区域，并且光谱成像采集系统在每次拍摄图像时，将触发拍照的时间戳与无人机的定位数据进行捆绑，获得每张图像在成像时刻的定位数据，基于GPS卫星定位和定位数据，获得小麦的地理位置信息。

5.根据权利要求1的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，

对初始光谱数据进行处理包括光谱预处理、特征变量提取、定量校正；

光谱预处理的过程包括去除初始光谱数据图像中的背景，基于去除背景后的光谱数据做平滑处理，获得第一光谱数据；对第一光谱数据进行多元散射校正、变量标准化处理、正交信号校正处理，获得第二光谱数据；基于去趋势化算法、整数阶微分算法、分数阶微分算法对第二光谱数据进行预处理，获得第三光谱数据。

6.根据权利要求5的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，

去除初始光谱数据图像中的背景通过对小麦光谱RGB图像进行归一化处理，获得像素RGB值；基于像素RGB值获得色差灰度图，采用OSTU方法求得色差灰度图的阈值，根据阈值对图像进行二值化处理，获得小麦分割图像，完成背景去除。

7.根据权利要求5的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，

特征变量提取的过程包括构建特征检测模型，将第三光谱数据的光谱图像输入特征检测模型，获得特征标注图像；基于竞争性自适应重加权算法对特征标注图像进行特征变量剔除，获得目标光谱数据。

8.根据权利要求5的小麦生长期养分信息检测方法，其特征在于，

定量校正通过化学计量方法建立目标光谱数据与养分含量间的定量关系；

化学计量方法至少包括多元线性回归法、主成分分析回归法、偏最小二乘回归法、最小二乘支持向量机法、人工神经网络算法。