【摘 要】
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针对窄带相机拍摄的作物冠层图像,本文开发了一种图像处理算法,可以去除背景干扰,更加真实地获取作物冠层的NDVI值,实际使用时在标准工业RGB相机的镜头上加装窄带滤光片以获
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针对窄带相机拍摄的作物冠层图像,本文开发了一种图像处理算法,可以去除背景干扰,更加真实地获取作物冠层的NDVI值,实际使用时在标准工业RGB相机的镜头上加装窄带滤光片以获取窄带图像。在自然光照条件下,拍摄了青椒苗在窄带红光(660nm±10nm)和窄带近红外(770nm±15nm)两个波段的照片。为了使两幅窄带图像的像素位置能够精确对应,以简化图像处理过程,实验过程中用单个相机切换滤光片的方式,拍摄不同波段的窄带图像(植物保持在相同的位置),从而使后继图像处理更加高效。在本研究中,通过对窄带图像中冠层与背景的强烈对比特性,开发了一种背景去除方法,通过对获取的窄带图像进行处理,识别背景中不需要的噪声和不必要的信息被有效滤除,获取了感兴趣区域(ROI),并最终计算出作物的NDVI。在该研究中发现窄带波长770nm与660nm的白板成像值之比为定值(定义为Cw),且该值与光照强度和拍摄位置无关,从而构建了一种计算NDVI的新方法。在实验过程中,在不同的自然光照条件下,拍摄了从30cm到70cm不同高度的图像,根据窄带图像中冠层与背景的强烈对比特征,该算法有效地实现了作物冠层与土壤背景的分离。本文建立一套实验装置,对生长三周的辣椒幼苗冠层进行了 NDVI测试。实验结果表明,在室外自然光下,测量高度变化时可以得到稳定的NDVI值。该算法在没有背景干扰的情况下,获得了 NDVI值,为作物冠层NDVI的研究提供了新的思路。通过对所获得的数据进行了比较处理,证明了 NDVI的稳定性,并说明了所开发模型的相关性、可靠性以及它的实用性。从实验结果可以看出,Cw的平均标准偏差为0.1979%,表明在测量高度变化时Cw值非常稳定,这证明Cw基本接近常数。相应地,当测量高度变化时,NDVI相对误差的平均标准偏差为2.339%,表明NDVI的计算模型是可靠的。实验过程中,当相机镜头与植物冠层高度差为30-60cm时,NDVI计算模型的值相对较为稳定和可靠,这是由于当高度差为70cm时,相机的视野中背景的比例较大,使得该高度下图像比其他高度的图像有更多的干扰,使得该模型的偏差最高。
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