本發(fā)明屬于作物生長監(jiān)測領域，尤其是一種基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法。
背景技術：
：水稻在我國糧食生產(chǎn)中具有重要的地位，及時監(jiān)測水稻長勢對保障國家糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展起基礎作用。作物葉綠素含量是植被的一個重要指標，其指示植物光合作用的能力。目前，遙感技術已被廣泛用于準確、無損地估算葉綠素含量。葉綠素在680nm附近有明顯的吸收特征，隨著波長向長波方向移動，葉綠素吸收降低，出現(xiàn)了一條陡然上升的曲線，被定義為紅邊。隨著葉綠素含量的增加，紅邊向長波方向移動，表明紅邊位置可能是衡量葉綠素含量的好方法。大量研究表明，紅邊位置，即紅邊的拐點，與多種植物的葉綠素含量密切相關。根據(jù)定義，一階導數(shù)最大值法將紅邊位置定義為紅邊區(qū)間光譜一階導數(shù)最大值對應的波長。然而有大量研究證實了利用該方法提取紅邊位置常常會遇到雙峰現(xiàn)象，即提取的紅邊位置不連續(xù)。雙峰現(xiàn)象導致了葉綠素含量和紅邊位置關系的不連續(xù)性，降低了紅邊位置在葉綠素含量估測方面的可靠性。在過去的三十年里，許多研究針對消除紅邊位置不連續(xù)的問題進行了研究并且開發(fā)了新的紅邊位置提取技術，目的是提高葉綠素含量的監(jiān)測精度?；诓逯导夹g的紅邊位置提取方法主要分為兩種，一種是線性內(nèi)插，另一種為線性外插。線性內(nèi)插采用的是670、700、740和780nm波段處的反射率，進而提取出紅邊位置。線性外插采用的是680、700、725和760nm波段處的光譜一階導數(shù)值，進而提取出紅邊位置。由于插值技術選取了四個特定的波段，對于不同的數(shù)據(jù)集來說，最優(yōu)的四個波段可能不一致。同時對于葉片水平和冠層水平來說，最優(yōu)的四個波段也可能不一致。另外，由于線性外插需要光譜導數(shù)數(shù)據(jù)，常常會受到光譜分辨率和光譜噪聲的影響。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明所解決的技術問題在于提供一種基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，通過對水稻葉片和冠層的反射光譜進行連續(xù)小波變換，基于獲得的小波系數(shù)提取出紅邊位置，操作步驟簡單易行，運算速度快，適用于不同水稻品種、不同栽培處理、不同生育時期的葉片和冠層水平，可廣泛用于監(jiān)測水稻葉片和冠層葉綠素含量。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術解決方案為：一種基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，包括以下步驟：步驟1：分別測量水稻的葉片單葉和冠層的反射光譜及相對應的葉綠素含量；步驟2：對反射光譜進行預處理，獲得小波系數(shù)；步驟3：在680nm～750nm光譜區(qū)間提取出小波系數(shù)光譜的零點，定義該零點對應的光譜位置為紅邊位置。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟1中測量的生育期包括：在拔節(jié)期和孕穗期采集葉片單葉數(shù)據(jù)，在分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期和灌漿期采集冠層數(shù)據(jù)。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟2中預處理的具體步驟包括：步驟2-1：從反射光譜中提取400nm～1000nm區(qū)間的光譜數(shù)據(jù)；步驟2-2：選擇高斯二階導函數(shù)為母小波函數(shù)；步驟2-3：利用母小波函數(shù)對步驟2-1中的光譜數(shù)據(jù)進行連續(xù)小波變換，獲得小波系數(shù)。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟2-3中的連續(xù)小波變換的公式為：其中，ψa，b(λ)為波段λ處平移和縮放后的母小波函數(shù)，ψ(λ)為母小波函數(shù)，a為縮放因子，b為平移因子，Wf(a，b)為小波變換后的小波系數(shù)，f為反射光譜，ψa，b為平移和縮放后的母小波函數(shù)，f(λ)為波段λ處的反射率。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟1中測量反射光譜采用背掛式野外高光譜輻射儀。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟1中測量葉片單葉的葉綠素含量采用紫外分光光度計。進一步的，本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，步驟1中測量冠層的葉綠素含量的具體步驟包括：步驟a：采用破壞性取樣的方式獲得葉面積指數(shù)；步驟b：選擇若干張葉片，測量葉片的SPAD值，求得平均值后轉為葉綠素含量作為冠層水平的平均葉綠素含量；步驟c：冠層葉綠素含量為葉面積指數(shù)與平均葉綠素含量的乘積。本發(fā)明采用以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下技術效果：1、本發(fā)明的水稻反射光譜紅邊位置提取方法操作步驟簡單，運算速度快，在葉片單葉和冠層不同水平間的適用性好；2、本發(fā)明的水稻反射光譜紅邊位置提取方法適用于不同水稻品種、不同栽培處理、不同生育時期的葉片和冠層水平，可廣泛用作水稻葉綠素含量監(jiān)測，監(jiān)測精度高；3、本發(fā)明的水稻反射光譜紅邊位置提取方法有利于提高水稻生產(chǎn)中基于光譜學的葉綠素含量估測的準確度。附圖說明圖1是本發(fā)明的基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法的示意圖，其中(A)為選取的一條反射光譜，(B)為對反射光譜采用尺度3(即小波變換中的縮放因子a為2的3次方)小波變換后的小波系數(shù)，(C)為(B)中680-760nm光譜區(qū)間的放大圖；圖2是其他方法與本發(fā)明的方法所提取的紅邊位置與葉片葉綠素含量關系的散點圖，其中，(A)為最大一階導數(shù)法，(B)為線性內(nèi)插法，(C)為線性外插法，(D)為本發(fā)明的方法；圖3是其他方法與本發(fā)明的方法所提取的紅邊位置與冠層葉綠素含量關系的散點圖，其中，(A)為最大一階導數(shù)法，(B)為線性內(nèi)插法，(C)為線性外插法，(D)為本發(fā)明的方法。具體實施方式下面詳細描述本發(fā)明的實施方式，所述實施方式的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。本發(fā)明實施例基于不同生育期、不同施氮水平、不同種植密度處理的水稻試驗田，根據(jù)獲取的反射光譜提取紅邊位置并且用于監(jiān)測葉綠素含量，具體水稻試驗田的基本信息和采集時間如表1～表3所示。表1水稻試驗田基本信息表2水稻葉片光譜數(shù)據(jù)采集時的生育時期信息日期移栽后天數(shù)生育時期2016年7月20日50拔節(jié)期2016年8月6日58孕穗期表3水稻冠層光譜數(shù)據(jù)采集時的生育時期信息日期移栽后天數(shù)生育時期2016年7月20日33分蘗期2016年8月6日50拔節(jié)期2016年8月14日58孕穗期2016年8月28日72抽穗期2016年9月8日83灌漿前期2016年9月19日93灌漿中期從水稻試驗田中分別獲取葉片單葉和冠層水平的數(shù)據(jù)。在拔節(jié)期和孕穗期，獲取水稻單葉反射光譜和單葉葉綠素含量數(shù)據(jù)。在分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、灌漿前期和灌漿中期獲取水稻冠層反射光譜和冠層葉綠素含量數(shù)據(jù)。本發(fā)明的實驗數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)性強，涵蓋了不同穗型的兩類水稻品種，包含主要生育期，且樣本數(shù)量大、處理因素多，能夠有效地驗證本發(fā)明的提取紅邊位置的方法在不同環(huán)境條件和處理下水稻葉綠素含量監(jiān)測的準確度和適應性。如圖1所示，一種基于連續(xù)小波分析的水稻反射光譜紅邊位置提取方法，具體包括以下步驟：步驟1：分別測量水稻葉片單葉和冠層在主要生育期間的反射光譜以及相對應的葉綠素含量數(shù)據(jù)。采集的反射光譜數(shù)據(jù)包括不同生育期、不同施氮水平、不同種植密度處理和不同水稻品種類型的水稻。在葉片單葉水平，測量的生育期主要包括拔節(jié)期和孕穗期。單葉葉片反射光譜測量采用美國AnalyticalSpectralDevice(ASD)公司生產(chǎn)的FieldSpecProFR2500型背掛式野外高光譜輻射儀。采用的波段值為350～2500nm，其中350～1000nm光譜采樣間隔為1.4nm，光譜分辨率為3nm；1000～2500nm光譜采樣間隔為2nm，光譜分辨率為10nm。測量時使用FeildSpecProFR單葉光譜測量附件，以保證光源強度和角度的穩(wěn)定性。從植株上部獲取旗葉、頂二葉和頂三葉共3張葉片，分別測量各葉位葉片的反射光譜。葉片單葉的葉綠素含量測量采用紫外分光光度計測量。最終使得每張葉片對應一條葉片反射光譜和一個葉片葉綠素含量。在冠層水平，測量的生育期主要包括分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、灌漿前期和灌漿中期。冠層反射光譜測量采用美國AnalyticalSpectralDevice(ASD)公司生產(chǎn)的FieldSpecProFR2500型背掛式野外高光譜輻射儀。采用的波段值為350～2500nm，其中350～1000nm光譜采樣間隔為1.4nm，光譜分辨率為3nm；1000～2500nm光譜采樣間隔為2nm，光譜分辨率為10nm。冠層的葉綠素含量的測試方式具體為：a.采用破壞性取樣的方式獲得葉面積指數(shù)；b.選擇十五張葉片，測量它們的SPAD值，求得平均值后根據(jù)下面公式轉為葉綠素含量，作為冠層水平的平均葉綠素含量；c.冠層葉綠素含量為葉面積指數(shù)與平均葉綠素含量的乘積。最終使得每個試驗區(qū)對應一條冠層反射光譜和冠層葉綠素含量。葉綠素含量＝1.45×SPAD-22.01步驟2：對反射光譜進行預處理，獲得小波系數(shù)，具體步驟包括：步驟2-1：從反射光譜中提取400-1000nm區(qū)間的光譜數(shù)據(jù)，如圖1(A)所示，圖中僅展示了1條光譜；步驟2-2：選擇高斯二階導函數(shù)為母小波函數(shù)；步驟2-3：利用母小波函數(shù)，選擇尺度3(即小波變換中的縮放因子a為2的3次方)對葉片單葉反射光譜進行連續(xù)小波變換，獲得對應的小波系數(shù)，如圖1(B)所示；選擇尺度6(即小波變換中的縮放因子a為2的6次方)對冠層反射光譜進行連續(xù)小波變換，獲得對應的小波系數(shù)。其中，連續(xù)小波變換的公式為：其中，ψ(λ)為母小波函數(shù)，ψa，b(λ)為波段λ處平移和縮放后的母小波函數(shù)，a為縮放因子，也稱為尺度，b為平移因子，Wf(a，b)為小波變換后的小波系數(shù)，f為反射光譜，f(λ)為波段λ處的反射率，ψa，b為平移和縮放后的母小波函數(shù)。步驟3：在680-750nm光譜區(qū)間提取出小波系數(shù)光譜的零點，定義該零點對應的光譜位置為紅邊位置，如圖1(C)所示，其中λ1和λ2是靠近0水平線附近的兩個波段，w1和w2是對應的小波系數(shù)，因此，紅邊位置可以由以下公式確定：下面比較本發(fā)明提出的方法與最大一階導數(shù)法、線性內(nèi)插法、線性外插法在水稻數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。最大一階導數(shù)提取紅邊位置的流程為先獲取反射光譜的一階導數(shù)值，再提取出680-750nm光譜區(qū)間導數(shù)最大值對應的波段位置，定義為紅邊位置。線性內(nèi)插法提取紅邊位置的公式如下所示：Rre＝(R670+R780)/2其中R670,R700,R740和R780分別代表了670、700、740和780nm處的反射率。線性外插法提取紅邊位置的流程為：求得反射率光譜的一階導數(shù)，然后建立680nm和700nm兩點的直線方程，獲得斜率m1和截距c1。建立725nm和760nm兩點的直線方程，獲得斜率m2和截距c2。因此，線性外插法紅邊位置的提取公式如下所示：現(xiàn)有技術和本發(fā)明提取的紅邊位置與葉片葉綠素含量關系的散點圖如圖2所示，紅邊位置與冠層葉綠素含量關系的散點圖如圖3。表4匯總了葉片單葉水平和冠層水平紅邊位置與葉綠素含量的相關系數(shù)，從圖2、圖3和表4可以看出，本發(fā)明提取出的紅邊位置在葉片水平和冠層水平與葉綠素含量的關系均是最好的，本發(fā)明的方法預測水稻葉綠素含量的精度最高，在葉片和冠層兩個水平的性能最穩(wěn)定。表4葉片水平和冠層水平紅邊位置與葉綠素含量的相關系數(shù)以上所述僅是本發(fā)明的部分實施方式，應當指出，對于本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進，這些改進應視為本發(fā)明的保護范圍。當前第1頁1 2 3