基于遥感图像的棉花生长状态检测方法与流程

1.本发明属于棉花生长状态检测技术领域，具体是指一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法。


背景技术：

2.由于农作物播种范围广、品种多，其产量受外界因素影响大，为了提高农作物的产量，人们常常对农作物的生长状态进行监测管理，以便于及时做出调控。传统的农作物生长状态监测管理主要凭借人们日积月累的经验来实现，不便于实时掌握农作物长势，在进行大面积监测管理时，传统的监测管理方法存在着效率低、精度差、费用高等不足，不能满足当今高速发展的社会。
3.由于遥感技术具有宏观、适时和动态的特点，利用遥感数据动态监测区域作物长势具有无可比拟的优势。作物长势遥感监测是利用遥感数据对作物的实时苗情和分布状况进行宏观的估测，及时了解作物的分布概况、生长状况、肥水行情以及病虫草害动态，便于掌握作物的生长状态。
4.基于此，如何基于遥感技术，宏观掌握大面积棉花作物生长情况，及时采取田间管理维护措施以保证作物产量，成为当前研究的关键问题。


技术实现要素：

5.针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种可以针对棉花植株的长势进行分析，宏观掌握棉花作物的生长情况，方便统一规划和管理，还能实现棉花是否缺水等环境因素，及时采取田间管理维护措施，从而保证棉花的产量的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法。
6.本发明采取的技术方案如下：本发明一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，包括以下步骤：
7.s1：通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地的图像；
8.s2：采用植株检测算法，获取所述目标棉花地图像中的棉花位置信息，根据所述棉花位置信息采用最优路径进行巡航，通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地棉花植株的图像，获得棉花植株图像集；
9.s3：将所述棉花植株图像集远程发送至上位机内，通过所述上位机进行生长分析后得到棉花植株的生长状况，从而得到棉花植株的实际生长高度。
10.优选方案中，利用所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型评估植株的生长状态。
11.进一步方案中，所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型，包括棉花植株叶片图像提取算法与叶绿素-水分胁迫指数计算模型；通过所述棉花植株叶片图像提取算法提取出所述棉花植株图像中棉花植株的叶片特征点；利用叶绿素-水分胁迫指数计算模型根据所述叶片特征点计算出棉花植株顶部的叶片的叶绿素含量以及水分胁迫程度，基于此评估植物养分供给情况以及缺水情况，实现对棉花植株的生长状态进行评估。
12.进一步方案中，所述无人机上设有定位设备，所述定位设备采用gps定位系统。
13.本方案还公开了一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，包括：遥感图像预处理模块、生长环境反演模块、生长预测模块和检测模块，
14.所述遥感图像处理模块，用于对所述棉花植株的图像进行预处理；
15.所述生长环境反演模块，根据所述目标棉花地的图像，用于对棉花生长环境数据进行反演，生成环境图像；
16.所述生长预测模块，基于所述环境图像对预处理后的棉花植株图像进行校正，得到新的棉花植株遥感图像，并能基于所述环境图像预测棉花植株的最优生长状态；
17.所述检测模块，基于棉花最优生长状态对所述新的棉花植株遥感图像进行检测，得到棉花生长状态以实现棉花生长状态检测。
18.进一步方案中，所述基于遥感图像的棉花生长状态检测系统还包括：无人机、空中遥感数据采集装置和上位机，所述空中遥感数据采集装置安装设于无人机上，所述上位机用于接收并分析处理空中遥感数据采集装置获得的图像。
19.进一步地，所述遥感图像处理模块包括辐射校正单元和几何校正单元，其中，所述辐射校正单元用于对所述棉花植株的图像进行辐射校正，所述几何校正单元用于对所述棉花植株的图像进行几何校正。
20.在本方案中，所述空中遥感数据采集装置包括对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器和处理器，
21.所述对地摄像头，用于获取所述棉花植株的图像信息；
22.所述激光测距模块，用于获取所述无人机离地距离；
23.所述入射光传感器，方便生成反射率图像；
24.所述处理器与对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器通信连接，用于根据所获取的数据，采用植株检测算法获得植株位置信息和植株图像信息，所述处理器与上位机通信连接。
25.采用上述结构本发明取得的有益效果如下：本方案一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，可以针对棉花植株的长势进行分析，宏观掌握棉花作物的生长情况，方便统一规划和管理，还能实现棉花是否缺水等环境因素，及时采取田间管理维护措施，从而保证棉花的产量。
附图说明
26.图1为本发明所提供的一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法的流程示意图；
27.图2为本发明中基于遥感图像的棉花生长状态检测系统的组成示意图。
28.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
具体实施方式
29.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
30.如图1-2所示，本发明公开了一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，包括软件部分和硬件部分。
31.其中，硬件部分包括无人机、空中遥感数据采集装置和上位机，所述空中遥感数据采集装置安装设于无人机上，所述上位机用于接收并分析处理空中遥感数据采集装置获得的图像；所述无人机上设有定位设备，所述定位设备采用gps定位系统。
32.优选地，软件部分包括遥感图像预处理模块、生长环境反演模块、生长预测模块和检测模块，软件部分位于上位机内，
33.所述遥感图像处理模块，用于对所述棉花植株的图像进行预处理；所述遥感图像处理模块包括辐射校正单元和几何校正单元，其中，所述辐射校正单元用于对所述棉花植株的图像进行辐射校正，所述几何校正单元用于对所述棉花植株的图像进行几何校正；
34.所述生长环境反演模块，根据所述目标棉花地的图像，用于对棉花生长环境数据进行反演，生成环境图像；
35.所述生长预测模块，基于所述环境图像对预处理后的棉花植株图像进行校正，得到新的棉花植株遥感图像，并能基于所述环境图像预测棉花植株的最优生长状态；
36.所述检测模块，基于棉花最优生长状态对所述新的棉花植株遥感图像进行检测，得到棉花生长状态以实现棉花生长状态检测。
37.在本方案中，所述空中遥感数据采集装置包括对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器和处理器，
38.所述对地摄像头，用于获取所述棉花植株的图像信息；
39.所述激光测距模块，用于获取所述无人机离地距离；
40.所述入射光传感器，方便生成反射率图像；
41.所述处理器与对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器通信连接，用于根据所获取的数据，采用植株检测算法获得植株位置信息和植株图像信息，所述处理器与上位机通信连接。
42.实施例中，本方案公开了一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，包括以下步骤：
43.s1：通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地的图像；
44.s2：采用植株检测算法，获取所述目标棉花地图像中的棉花位置信息，根据所述棉花位置信息采用最优路径进行巡航，通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地棉花植株的图像，获得棉花植株图像集；
45.s3：将所述棉花植株图像集远程发送至上位机内，通过所述上位机进行生长分析，利用所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型评估植株的生长状态，从而得到棉花植株的实际生长高度。
46.其中，所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型包括棉花植株叶片图像提取算法与叶绿素-水分胁迫指数计算模型；通过所述棉花植株叶片图像提取算法提取出所述棉花植株图像中棉花植株的叶片特征点；利用叶绿素-水分胁迫指数计算模型根据所述叶片特征点计算出棉花植株顶部的叶片的叶绿素含量以及水分胁迫程度，基于此评估植物养分供给情
况以及缺水情况，实现对棉花植株的生长状态进行评估。
47.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
48.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
49.以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地的图像；s2：采用植株检测算法，获取所述目标棉花地图像中的棉花位置信息，根据所述棉花位置信息采用最优路径进行巡航，通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地棉花植株的图像，获得棉花植株图像集；s3：将所述棉花植株图像集远程发送至上位机内，通过所述上位机进行生长分析后得到棉花植株的生长状况，从而得到棉花植株的实际生长高度。2.根据权利要求1所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，其特征在于：利用所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型评估植株的生长状态。3.根据权利要求2所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，其特征在于：所述叶绿素-水分胁迫指数反演模型，包括棉花植株叶片图像提取算法与叶绿素-水分胁迫指数计算模型；通过所述棉花植株叶片图像提取算法提取出所述棉花植株图像中棉花植株的叶片特征点；利用叶绿素-水分胁迫指数计算模型根据所述叶片特征点计算出棉花植株顶部的叶片的叶绿素含量以及水分胁迫程度，基于此评估植物养分供给情况以及缺水情况，实现对棉花植株的生长状态进行评估。4.根据权利要求3所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，其特征在于：所述无人机上设有定位设备，所述定位设备采用gps定位系统。5.基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，其特征在于，应用权利要求1-4任一所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，所述系统包括：遥感图像预处理模块、生长环境反演模块、生长预测模块和检测模块，所述遥感图像处理模块，用于对所述棉花植株的图像进行预处理；所述生长环境反演模块，根据所述目标棉花地的图像，用于对棉花生长环境数据进行反演，生成环境图像；所述生长预测模块，基于所述环境图像对预处理后的棉花植株图像进行校正，得到新的棉花植株遥感图像，并能基于所述环境图像预测棉花植株的最优生长状态；所述检测模块，基于棉花最优生长状态对所述新的棉花植株遥感图像进行检测，得到棉花生长状态以实现棉花生长状态检测。6.根据权利要求5所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，其特征在于：所述系统还包括无人机、空中遥感数据采集装置和上位机，所述空中遥感数据采集装置安装设于无人机上，所述上位机用于接收并分析处理空中遥感数据采集装置获得的图像。7.根据权利要求6所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，其特征在于：所述遥感图像处理模块包括辐射校正单元和几何校正单元，其中，所述辐射校正单元用于对所述棉花植株的图像进行辐射校正，所述几何校正单元用于对所述棉花植株的图像进行几何校正。8.根据权利要求7所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统，其特征在于：所述空中遥感数据采集装置包括对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器和处理器，所述对地摄像头，用于获取所述棉花植株的图像信息；所述激光测距模块，用于获取所述无人机离地距离；所述入射光传感器，方便生成反射率图像；
所述处理器与对地摄像头、激光测距模块、入射光传感器通信连接，用于根据所获取的数据，采用植株检测算法获得植株位置信息和植株图像信息，所述处理器与上位机通信连接。

技术总结
本发明公开了一种基于遥感图像的棉花生长状态检测方法，包括通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地的图像；采用植株检测算法，获取棉花位置信息，采用最优路径进行巡航，通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标棉花地棉花植株的图像；将棉花植株图像集发送上位机，通过上位机进行生长分析后得到棉花植株的生长状况，从而得到棉花植株的实际生长高度。本发明属于棉花生长状态检测技术领域，具体是提供了一种可以针对棉花植株的长势进行分析，宏观掌握棉花作物的生长情况，方便统一规划和管理，还能实现棉花是否缺水等环境因素，及时采取田间管理维护措施，从而保证棉花的产量的基于遥感图像的棉花生长状态检测方法。状态检测方法。状态检测方法。


技术研发人员：海阔
受保护的技术使用者：苏州川月数据有限公司
技术研发日：2023.07.03
技术公布日：2023/10/8