本發明專利技術公開了一種半球攝影法獲取水稻冠層叢生指數的方法，包括如下步驟：(1)將半球數字攝像系統的鏡頭朝上，水平放置在水稻冠層內部，拍攝水稻冠層原始彩色半球圖像；(2)將所述水稻冠層原始彩色半球圖像轉換為灰度半球圖像；(3)將所述灰度半球圖像轉換為只含有“黑”“白”兩種象元的二值半球圖像；(4)基于所述二值半球圖像計算水稻冠層孔隙度；(5)通過“孔隙度對數平均法”計算冠層叢生指數。本發明專利技術的方法利用基于魚眼鏡頭的半球攝影法獲取水稻冠層數字半球圖像，不用野外進行破壞性人工量測和計算，能實時快速地獲取水稻冠層叢生指數，從而有效提高水稻冠層葉面積指數的估算精度。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及水稻冠層葉面積指數研究領域，具體涉及。
技術介紹
叢生指數用來定量描述植被冠層元素的空間實際分布與自由隨機分布的偏離程度(Chen JM, Black TA, Adams RS. Evaluation of hemispherical photography fordetermining plant area index and geometry of a forest stand. Agricultural andForest Meteorology，1991，56 :129-143)。 Monsi 和 Saeki(Monsi M， Saeki T.Uber denLichtfaktor in den Pflanzengesellschaften und seine Bedeutung fiir die Stoff produktion. Japanese Journal of Botany，1953，14，22-52)首次用叢生指數(ClumpingIndex, Cl)來定量描述植被冠層元素的空間實際分布與自由隨機分布的偏離程度。在利用半球攝影法等間接測量方法測量植被冠層LAI (葉面積指數)等結構參數時，目前大多數都是基于泊松分布模型，在泊松分布模型中，假設植被冠層葉簇葉片大小均一、空間上隨機分布。但實際上由于植被結構錯綜復雜，冠層葉簇不可能自由隨機分布，因此通過間接方法獲得的LAI與實際的LAI相比存在誤差，一般可達30-70%不等。為了解決或減小這種誤差，Nilson(NilsonΤ· Atheoretical analysis of thefrequency of gaps in plant stands. Agricultural Meteorology. 1971,8 :25-38)在孔隙度計算公式中引入一個糾正因子Ω，Chen等人(Chen J M，Cihlar J. Plant canopygap-size analysis theory for improving optical measurements of leaf areaindex. Applied Optics，1995，34(27) :6211-6222)進一步提出一個新的變量“有效LAI”，它等于Ω乘以實際的LAI值，Ω就是叢生指數。它的值依賴于植株結構，如葉簇沿莖桿和在中軸線、枝條或樹的嫩枝上的分布位置(小尺度)，和冠層結構，如冠層內部植株的相對位置(大尺度)，還高度依賴于觀測方向，這導致其在實際冠層中很難估算(AndrieuB，Sinoquet H. Evaluation of structure description requirements for predictinggap fraction of vegetation canopies. Agricultural and Forest Meteorology，1993，65 :207-227 ；Kucharik CJ, Norman JM, Murdock LM, Gower TS.Characterizing canopynon-randomness with a Multiband Vegetation Imager MVI. Journal of GeophysicalResearch,1997，102 :455-473)。Gonsamo等人(Gonsamo A. ,Pellikka P. The computation of foliage clumpingindex using hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology,2009,81-787)利用Nikon Coolpix 8800數碼相機和Nikon FC-E9魚眼鏡頭適配器拍攝肯尼亞東南部山區的霧林、松樹、柏樹、桉樹冠層半球圖像，并運用CMES軟件(http://equmoxe. u-strasbg. fr/cimes)計算了相關的叢生指數。Demarez 等人(Demarez V.，Duthoit S. , Baret F. , Weiss M. , Dedieu D.Estimation of leaf area and clumpingindexes of crops with hemispherical photographs.Agricultural and Forestmeteorology, 2008，148 :644-655)則利用半球圖像和CMES軟件成功研究了位于法國圖盧茲西南部的冬小麥、夏玉米和向日葵冠層葉片的叢生指數并改進了其葉面積指數(LAI)的估算精度。而關于利用數字半球圖像進行水稻冠層葉片叢生指數方面的研究目前還沒有公開的文獻報道。
技術實現思路
針對現有人工直接方法進行野外測量再計算水稻冠層叢生指數的方法費時費力且難以實時快捷準確獲取結果的缺陷，本專利技術提供了，方便快捷，有效提高水稻冠層葉面積指數的估算精度。—種半球攝影法獲取水稻冠層叢生指數的方法，包括如下步驟(I)將半球數字攝像系統的鏡頭朝上，水平放置在水稻冠層內部，拍攝水稻冠層原始彩色半球圖像；(2)將所述水稻冠層原始彩色半球圖像轉換為灰度半球圖像；(3)將所述灰度半球圖像轉換為只含有“黑” “白”兩種象元的二值半球圖像；(4)基于所述二值半球圖像按如下公式計算水稻冠層孔隙度，權利要求1.ー種半球攝影法獲取水稻冠層叢生指數的方法，其特征在于，包括如下步驟 (1)將半球數字攝像系統的鏡頭朝上，水平放置在水稻冠層內部，拍攝水稻冠層原始彩色半球圖像； (2)將所述水稻冠層原始彩色半球圖像轉換為灰度半球圖像； (3)將所述灰度半球圖像轉換為只含有“黒”“白”兩種象元的ニ值半球圖像； (4)基于所述ニ值半球圖像按如下公式計算水稻冠層孔隙度， T(0, (p)=——”、'(切、—— PAO,(p) + l](Ojp) 式中T(Q, cp)——天頂角為0、方位角為cp的片段的孔隙度； Po(0, cp)——天頂角為e、方位角為(p的片段中天空像元數量； Pi(B, cp)——天頂角為e、方位角cp的片段中葉片像元數量； (5)通過“孔隙度對數平均法”按如下公式計算冠層叢生指數， Q(の=In JfiOjp)) / MTiOjp)) 式中Q (0)為天頂角為0時水稻冠層的叢生指數。2.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，所述天頂角和方位角的分辨率均為5°。3.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，步驟(2)中采用如下公式轉換Gray (x, y) = B(x, y) 式中，Gray (x, y)-灰度圖像上點(x, y)處的灰度值， B(x,y)——原始彩色半球圖像中點(x，y)處的藍色分量值。4.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，步驟(3)中采用如下公式轉換 BW(.り.)=1°—.ゎ)<■「 式中，BW(X，y)——ニ值圖像上點(X，y)處的像素值， Gray (x, y)-灰度圖像上點(x, y)處的灰度值， T——選定的閾值， Bff(x, y) =本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種半球攝影法獲取水稻冠層叢生指數的方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)將半球數字攝像系統的鏡頭朝上，水平放置在水稻冠層內部，拍攝水稻冠層原始彩色半球圖像；(2)將所述水稻冠層原始彩色半球圖像轉換為灰度半球圖像；(3)將所述灰度半球圖像轉換為只含有“黑”“白”兩種象元的二值半球圖像；(4)基于所述二值半球圖像按如下公式計算水稻冠層孔隙度，式中：——天頂角為θ、方位角為的片段的孔隙度；——天頂角為θ、方位角為的片段中天空像元數量；——天頂角為θ、方位角的片段中葉片像元數量；(5)通過“孔隙度對數平均法”按如下公式計算冠層叢生指數，式中Ω(θ)為天頂角為θ時水稻冠層的叢生指數。FDA00001964744200011.jpg,FDA00001964744200012.jpg,FDA00001964744200013.jpg,FDA00001964744200014.jpg,FDA00001964744200015.jpg,FDA00001964744200016.jpg,FDA00001964744200017.jpg,FDA00001964744200018.jpg
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：周煉清，史舟，田延峰，
申請(專利權)人：浙江大學，
類型：發明
國別省市：
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