[发明专利]一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统

摘要

本发明公开了一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法及系统，本发明首先将无人机与高光谱传感器连接在一起，从高空采集高光谱影像，利用车载迷你电脑实现影像的快速存储。然后对影像进行自动化预处理，包括：辐射校正、图像筛选、图像融合、拼接和裁剪。提取影像内茶树植株，最大的减少枯枝、土壤等背景因素干扰。在建立光谱‑茶多酚监测模型前，对光谱进行预处理，消除噪声和冗余信息，完成大面积茶园多酚含量监测。

主权项

1.一种遥感监测大面积茶园植株多酚含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据用户设定的拍照参数，获取高光谱影像；步骤2：对获取的高光谱影像进行图像预处理；步骤3：对步骤2中预处理后的影像进行光谱预处理；步骤4：针对步骤3中预处理后的影像，选择回归方法并建立模型，将步骤3中预处理后的光谱信息与茶树冠层茶多酚含量结合，建立遥感监测大面积茶园植株多酚含量模型；所述遥感监测大面积茶园植株多酚含量模型为偏最小二乘法回归模型或人工神经元网络模型与茶多酚含量模型；所述偏最小二乘法回归模型为：yk＝λok+λ1kT1+...+λnkTn式中，k＝1、...、n；T1、……、Tn分别是光谱各波段的线性组合，λi为系数，i＝1、...、n；用户指定k值，选取k个波段组合方式确定为k个成分，由最小二乘估计所有成分与茶多酚含量值之间的线性关系；所述人工神经元网络模型为包含输入层、隐含层和输出层的三层正反馈神经网络模型；对于隐含层节点，有：上式中，i为输入层节点，j为隐含层节点，oi为第i节点的输入值；Ij为隐含层节点j的输入值；对于输出层节点k，通过调节连接权值wij将表示光谱特征向量的一个灰度值传递到下一层的神经元；输出层节点k的输入值为：其中，w_kj为连接隐含层节点和输出层节点的连接权值，o_j为隐含层节点处的输出值，通过激发函数得到o_j值；则输出层节点k处的输出值为：ok为茶多酚含量预测值；步骤5：检验步骤4中建立的遥感监测大面积茶园植株多酚含量模型精度是否达到要求；若否，则回转执行步骤3；若是，则本流程结束。