基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中，首先讀取包括植物和參考葉片的溫度數(shù)據(jù)文檔，利用植被土壤分離算法和參考溫度算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度Tc，根據(jù)參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)獲得參考溫度Tp，最后根據(jù)所述冠層溫度Tc、參考溫度Tp以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，即可得到植物的健康狀況等級。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例利用三溫模型計(jì)算植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，進(jìn)而對植物長勢做出評價(jià)，操作簡單、效率高。
【專利說明】基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種評價(jià)植物長勢的技術(shù)，尤其涉及一種基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步，植物冠層溫度在遙感領(lǐng)域得到應(yīng)用。已有研究利用植被表面溫度、氣溫和植被指數(shù)來計(jì)算作物水分虧缺，用于探討不完全覆蓋植被區(qū)的水分虧缺問題。后來，冠層氣溫差被廣泛應(yīng)用于計(jì)算蒸散量和光合作用，并被進(jìn)一步應(yīng)用于計(jì)算作物水分虧缺。在這些研究的基礎(chǔ)上，表面溫度已經(jīng)變成一個(gè)獲取生物環(huán)境信息的可靠技術(shù)，并廣泛應(yīng)用于co2通量監(jiān)測、污染監(jiān)測和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。然而，要利用這些方法測算蒸騰量，除了需要表面溫度外，還需要一些實(shí)地測量的參數(shù)，比如風(fēng)速、水汽壓等，因此它們在遙感方面的應(yīng)用受到一定限制。
[0003]三溫模型是測算蒸散量和評價(jià)環(huán)境質(zhì)量的一種方法，因其模型的核心是表面溫度、參考表面溫度和氣溫，故被稱為“三溫模型”。該模型具有參數(shù)少、計(jì)算簡單以及容易遙感觀測等優(yōu)點(diǎn)，而且植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)能很好地反映蒸騰過程和確定蒸騰量，并且容易測得，便于遙感應(yīng)用。
[0004]植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)的定義式為hat= (Tc-Ta) / (Tp-Ta)，式中Τ。、Τρ和Ta分別為冠層溫度、參考溫度和氣溫。其中，參考溫度是指蒸騰量為零的葉片的冠層溫度。理論上，植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)的取值范圍為hat ( l，hat的取值范圍可以表示了植被蒸騰量的大小，該系數(shù)越小，蒸騰量越大。
[0005]熱紅外圖像是通過紅外熱成像儀，利用紅外熱成像技術(shù)，探測目標(biāo)物體的紅外輻射，并通過光電轉(zhuǎn)換、信號處理等手段，獲得的目標(biāo)物體的溫度分布圖像。由于土壤與植被表面溫度的差異，可以在熱紅外圖像中通過溫度將兩者區(qū)分開來。
[0006]目前，在熱紅外圖片上區(qū)分植被和土壤區(qū)域主要借助Envi等軟件，主要方法有兩種:手動(dòng)區(qū)分和利用軟件監(jiān)督分類。手動(dòng)區(qū)分是指參考熱紅外圖像對應(yīng)的可見光圖像，將植物與土壤的邊界在相應(yīng)軟件中標(biāo)注出來。這種方法準(zhǔn)確度高，但在處理較復(fù)雜或區(qū)域較大的圖片時(shí)效率較低，且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不適于大量圖片的處理；利用軟件監(jiān)督分類是指在軟件中分別標(biāo)記土壤和植被的代表區(qū)域，之后通過軟件的監(jiān)督分類功能，由軟件自行判斷土壤和植被的邊界，并得出分類結(jié)果。這種方法較為簡便，有一定的準(zhǔn)確度，但由于需要借助專業(yè)軟件，故適用性受到一定限制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明提供一種基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分離植被區(qū)域和土壤區(qū)域并計(jì)算植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，從而確定植物的健康狀態(tài)。
[0008]本發(fā)明提出一種基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，包括:
[0009]獲取包括植物和參考葉片的熱紅外圖像，將所述植物和參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)分別導(dǎo)出成制表符分割的溫度數(shù)據(jù)文檔；
[0010]讀取上述溫度數(shù)據(jù)文檔，去除所述數(shù)據(jù)文檔中溫度數(shù)據(jù)以外的信息獲得純溫度數(shù)據(jù)文檔，通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。；
[0011]獲取所述參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)，處理所得參考溫度τρ ；
[0012]利用所述植物的熱紅外圖像拍攝時(shí)間信息，結(jié)合拍攝所在地氣象數(shù)據(jù)信息，獲取所述拍攝時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta ；
[0013]根據(jù)所述冠層溫度T。、參考溫度Tp以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)和健康狀況等級。
[0014]優(yōu)選的，所述的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中，所述通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。具體包括:
[0015]以植物的熱紅外圖像溫度數(shù)據(jù)中心位置4X4共16個(gè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn)，分別獲取該16個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值A(chǔ)和最小值B，然后取(B-0.5，A+0.5)為合理區(qū)間，該區(qū)間內(nèi)的溫度值即為冠層溫度T。；
[0016]根據(jù)所述冠層溫度T。分離植被區(qū)域與土壤區(qū)域，獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔。
[0017]由上可知，本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中，首先讀取包括植物和參考葉片的溫度數(shù)據(jù)文檔，利用植被土壤分離算法和參考溫度算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。，根據(jù)參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)獲得參考溫度τρ，最后根據(jù)所述冠層溫度Τ。、參考溫度Τρ以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，即可得到植物的健康狀況等級。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例利用三溫模型計(jì)算植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，進(jìn)而對植物長勢做出評價(jià)，操作簡單、效率高。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中的植物熱紅外圖像。
[0019]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中參考葉片熱紅外圖像。
[0020]圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法的流程圖。
[0021]圖4是本發(fā)明實(shí)施例試驗(yàn)中獲得的文字結(jié)果輸出圖。
[0022]圖5是本發(fā)明實(shí)施例試驗(yàn)中獲得的植物純溫度數(shù)據(jù)的圖形化顯示圖。
[0023]圖6是本發(fā)明實(shí)施例試驗(yàn)中獲得的植被土壤分離數(shù)據(jù)的圖形化顯示圖。
[0024]圖7是本發(fā)明實(shí)施例試驗(yàn)中獲得的植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)的圖形化顯示圖。
[0025]圖8是本發(fā)明實(shí)施例試驗(yàn)中獲得的植被健康狀況等級的圖形化顯示圖。
[0026]本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合以下的實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說明。
【具體實(shí)施方式】
[0027]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0028]請參閱圖1和圖2，圖1為本發(fā)明實(shí)施例中待評價(jià)健康狀況等級植物的熱紅外圖像，圖2為相同地理?xiàng)l件下參考葉片的熱紅外圖像，用于獲取沒有蒸騰(蒸騰量為零)的冠層溫度Tp。
[0029]如圖1所示，在拍攝植物熱紅外圖像時(shí)，要盡量將圖像的中心區(qū)域落在植物葉片區(qū)域，并且在拍攝植物全株熱紅外圖像時(shí)，要保證成像區(qū)域可以覆蓋整棵植株且拍攝角度最好從上往下；如圖2所示，在拍攝參考葉片熱紅外圖像時(shí)也應(yīng)盡量按上述要求進(jìn)行。
[0030]請一并參閱圖1-3，圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法的流程圖。
[0031]如圖所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法主要包括如下步驟:
[0032]S01:獲取包括植物和參考葉片的熱紅外圖像，利用紅外熱成像儀配套軟件SmartView將所述植物和參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)分別導(dǎo)出成制表符分割的溫度數(shù)據(jù)文檔。
[0033]在本發(fā)明實(shí)施例中，利用紅外熱成像儀獲取包括植物和參考葉片的熱紅外圖像，利用紅外熱成像儀配套軟件SmartView將植物和參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)(單位為K)分別導(dǎo)出成制表符分割的txt格式的文本文檔。
[0034]S02:利用數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的軟件Processor讀取上述溫度數(shù)據(jù)文檔，去除所述數(shù)據(jù)文檔中溫度數(shù)據(jù)以外的信息獲得純溫度數(shù)據(jù)文檔，通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。。
[0035]在本發(fā)明實(shí)施例中，利用本發(fā)明成員自主編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的軟件Processor讀取上述植物溫度數(shù)據(jù)文檔，并根據(jù)提示保存相應(yīng)的數(shù)據(jù)文檔，包括對上述SmartView導(dǎo)出的文本文檔加工后的純溫度數(shù)據(jù)文檔和植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔。具體的，本發(fā)明實(shí)施例通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。。
[0036]S03:利用數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的軟件Processor獲取所述參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)，處理所得參考溫度Tp。
[0037]具體的，本發(fā)明實(shí)施例利用上述軟件Processor讀取上述參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)，處理所得參考溫度結(jié)果Tp，將其輸出到參考溫度Τρ欄內(nèi)備用。
[0038]S04:利用所述植物的熱紅外圖像拍攝時(shí)間信息，結(jié)合拍攝所在地氣象數(shù)據(jù)信息，獲取所述拍攝時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta。
[0039]在本發(fā)明實(shí)施例中，利用上述植物的熱紅外圖像拍攝時(shí)間信息，結(jié)合拍攝所在地氣象數(shù)據(jù)文件，獲取對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta (單位為K)，并將其輸入上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor中“請輸入空氣溫度Ta”后的對話框內(nèi)備用。
[0040]S05:利用數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的軟件Processor，結(jié)合所述冠層溫度T。、參考溫度Tp以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)和健康狀況等級。
[0041]在本發(fā)明實(shí)施例中，利用上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor執(zhí)行判斷，并根據(jù)提示保存上述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)和健康狀況等級數(shù)據(jù)文檔。
[0042]由上可知，本發(fā)明實(shí)施例提供的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法中，首先讀取包括植物和參考葉片的溫度數(shù)據(jù)文檔，利用植被土壤分離算法和參考溫度算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。，根據(jù)參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)獲得參考溫度τρ，最后根據(jù)所述冠層溫度Τ。、參考溫度Τρ以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，即可得到植物的健康狀況等級。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例利用三溫模型計(jì)算植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)，進(jìn)而對植物長勢做出評價(jià)，操作簡單、效率高。
[0043]繼續(xù)參見圖1，在本發(fā)明實(shí)施例提供的檢測方法中，還包括以下步驟:
[0044]S06:利用遙感圖像處理平臺(tái)ENVI分別讀取上述步驟中保存的數(shù)據(jù)文檔，進(jìn)行圖形化顯示。
[0045]本發(fā)明實(shí)施例利用ENVI (The Environment for Visualizing Images)軟件將植物長勢情況用圖形化的方式展現(xiàn)出來，方便研究人員進(jìn)行分析和處理。
[0046]具體的，在上述步驟S01中，本實(shí)施例的植物熱紅外圖像由本發(fā)明成員用FLUKETi55FT熱像儀在西鄂爾多斯國家級自然保護(hù)區(qū)內(nèi)拍攝的沙冬青植株；參考葉片由與植物葉片顏色相同的綠色紙片裁剪而成，并固定在植株旁的冠層頂部位置，參考葉片的熱紅外圖像由本發(fā)明成員用相同儀器在相同時(shí)間段拍攝。
[0047]在步驟S02中，利用本發(fā)明成員自主編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理的軟件Processor讀取上述植物溫度數(shù)據(jù)文檔，通過去除文檔中溫度數(shù)據(jù)以外的信息獲得純溫度數(shù)據(jù)文檔，通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔。所述植被土壤分離算法指，以植物的熱紅外圖像溫度數(shù)據(jù)中心位置4 X 4共16個(gè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn)，分別獲取該16個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值(以A為例)和最小值(以B為例)，然后取(B-0.5，A+0.5)為合理區(qū)間，該區(qū)間內(nèi)的溫度值為合理的植物溫度值即冠層溫度T。，以此作為分離植被與土壤的依據(jù)。上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor保存上述植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔時(shí)，保留上述區(qū)間內(nèi)的溫度值作為植被溫度，并將上述區(qū)間外的溫度值設(shè)為1000以示區(qū)別，便于圖形化差異顯示。
[0048]在步驟S03中，利用上述軟件Processor讀取上述參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)，并利用參考溫度算法進(jìn)行處理。所述參考溫度算法指，先用上述植被土壤分離算法處理參考葉片的熱紅外圖像溫度數(shù)據(jù)，并取得上述合理區(qū)間內(nèi)溫度的最大值(以C為例)，則(C-0.5, C)區(qū)間內(nèi)冠層溫度值的平均值即為沒有蒸騰(蒸騰量為零)的冠層溫度Tp，輸出顯示在上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor界面上參考溫度Tp欄內(nèi)備用。
[0049]在步驟S04中，對應(yīng)于植物熱紅外圖像拍攝時(shí)點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)1；取自本發(fā)明成員自行攜帶安裝的移動(dòng)氣象站所記錄的數(shù)據(jù)，該移動(dòng)氣象站記錄數(shù)據(jù)的頻率設(shè)定為每10分鐘記錄一次數(shù)值，若找不到對應(yīng)于植物熱紅外圖像拍攝時(shí)點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)，則利用上述時(shí)點(diǎn)所在區(qū)間的線性內(nèi)插獲得。
[0050]在步驟S05中，利用上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor執(zhí)行判斷，并根據(jù)提示保存上述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)和健康狀況等級數(shù)據(jù)文檔。所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)通過上述Τ。、τρ和Ta的計(jì)算獲得，計(jì)算公式為ι^=(?；-?/(τρ-?。所述健康狀況等級數(shù)據(jù)由相應(yīng)植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)決定，共分為五個(gè)等級:健康生長(hat < -1)、較健康生長(-1 ( hat < 0)、生長狀況一般(0 ( hat < 0.5)、生長狀況較差(0.5≤ hat≤ 1)和非法數(shù)據(jù)(hat> 1)。為便于圖像化顯示，上述數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件Processor將上述五種健康狀況等級分別賦值為10、20、30、40和50保存于上述健康狀況等級數(shù)據(jù)文檔中。
[0051]下面以一個(gè)實(shí)驗(yàn)為例，采用西鄂爾多斯國家級自然保護(hù)區(qū)內(nèi)拍攝的沙冬青植株作為待評價(jià)長勢的植物。通過SmartView軟件和數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理軟件processor的處理，獲得如圖4所示的文字結(jié)果。圖5顯示的是軟件processor處理后的植物純溫度數(shù)據(jù)的圖像，可見與圖1中植物熱紅外·圖片一致。圖6為用植被土壤分離算法獲得的植被土壤分離圖像，對比圖5可知，圖6中植被和土壤得到了較好的區(qū)分。圖7是植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)(hat)圖像，圖中植被區(qū)域顏色深淺不一說明不同區(qū)域的植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)不同，進(jìn)而說明其長勢有別。圖8所不為植物生長健康等級圖，結(jié)合圖4和圖8可知，圖1中所不沙冬青植株的總體長勢情況較差，其中生長狀況一般的占27.59%，如圖8中黑色區(qū)域所示；生長狀況較差的占53.56% ;另外18.85%為非法數(shù)據(jù)，其成因在于在進(jìn)行圖1所示植物熱紅外圖像的拍攝時(shí)，中心點(diǎn)區(qū)域中有一部分溫度較高的數(shù)據(jù)，在植被土壤分離算法中被識別為植被而導(dǎo)致了誤差，經(jīng)過植被蒸騰系數(shù)的進(jìn)一步修正，將這些非法數(shù)據(jù)過濾出來，最終繪制出如圖8所示植物生長健康等級圖。
[0052]實(shí)驗(yàn)工具和數(shù)據(jù)處理用到的軟件包括:紅外熱成像儀(FLUKE，型號為Ti55FT)，移動(dòng)氣象站(Davis Instruments,型號為 6152), PC 機(jī)(ASUS M51VA), SmartView 軟件(版本號為3.3.190.0)，Processor軟件(本發(fā)明成員開發(fā)的數(shù)據(jù)處理軟件)，ENVI軟件(版本號為
4.8)。
[0053]由上可知，在本發(fā)明實(shí)施例基于熱紅外圖像利用三溫模型判斷植物長勢的方法中，利用植被土壤分離算法和參考溫度算法，數(shù)據(jù)處理軟件Processor對SmartView導(dǎo)出的植被和參考葉片的溫度數(shù)據(jù)文件進(jìn)行了自動(dòng)化的處理，得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)文檔和植物長勢的文字輸出結(jié)果。最后利用ENVI軟件將植物長勢情況用圖形化的方式展現(xiàn)出來。
[0054]因此，本發(fā)明實(shí)施例能夠較好地完成數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理過程，并且能夠分別以文字和圖像的方式對植物長勢做出評價(jià)。
[0055]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，不能因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效機(jī)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的【技術(shù)領(lǐng)域】，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括:獲取包括植物和參考葉片的熱紅外圖像，將所述植物和參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)分別導(dǎo)出成制表符分割的溫度數(shù)據(jù)文檔；讀取上述溫度數(shù)據(jù)文檔，去除所述數(shù)據(jù)文檔中溫度數(shù)據(jù)以外的信息獲得純溫度數(shù)據(jù)文檔，通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度T。；獲取所述參考葉片的熱紅外圖像的溫度數(shù)據(jù)，處理所得參考溫度Tp ；利用所述植物的熱紅外圖像拍攝時(shí)間信息，結(jié)合拍攝所在地氣象數(shù)據(jù)信息，獲取所述拍攝時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)Ta ；根據(jù)所述冠層溫度T。、參考溫度Tp以及所述氣溫?cái)?shù)據(jù)1；計(jì)算所述植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)和健康狀況等級。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述通過植被土壤分離算法獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔和冠層溫度Τ。具體包括:以植物的熱紅外圖像溫度數(shù)據(jù)中心位置4X4共16個(gè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)點(diǎn)，分別獲取該16個(gè)數(shù)據(jù)中的最大值Α和最小值Β，然后取(Β-0.5，Α+0.5)為合理區(qū)間，該區(qū)間內(nèi)的溫度值即為誕層溫度Tc ；根據(jù)所述冠層溫度T。分離植被區(qū)域與土壤區(qū)域，獲得植被土壤分離數(shù)據(jù)文檔。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述獲取所述參考葉片的熱紅`外圖像的溫度數(shù)據(jù)，處理所得參考溫度Tp，具體包括:根據(jù)所述植被土壤分離算法處理參考葉片的熱紅外圖像溫度數(shù)據(jù)，并取得上述合理區(qū)間內(nèi)溫度的最大值C，則(C-0.5，C)區(qū)間內(nèi)冠層溫度值的平均值即為參考溫度Τρ。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述方法還包括:利用遙感圖像處理平臺(tái)ENVI分別讀取上述步驟中保存的數(shù)據(jù)文檔，進(jìn)行圖形化顯示。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，根據(jù)如下公式計(jì)算植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù):hat=(Tc-Ta) / (Tp-Ta)，式中T。、!；和八分別為冠層溫度、參考溫度和拍攝時(shí)間點(diǎn)的氣溫?cái)?shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述基于熱成像技術(shù)的植物健康狀態(tài)檢測方法，其特征在于，所述健康狀況等級數(shù)據(jù)由植被蒸騰擴(kuò)散系數(shù)hat決定，共分為五個(gè)等級:hat < -1，健康生長；_1 ( hat < 0,較健康生長；0 ( hat < 0.5,生長狀況一般；0.5 < hat < 1,生長狀況較差；hat > 1，非法數(shù)據(jù)。
【文檔編號】G01N25/00GK103674998SQ201310507261
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2013年10月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月24日
【發(fā)明者】邱國玉, 李瑞利, 梁曉健, 朱勇勝 申請人:北京大學(xué)深圳研究生院