【摘要】 本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。 【专利类型】发明授权 【申请人】浙江大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】西湖区 【申请号】CN201210204545.5 【申请日】2012-06-18 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102721651B 【公开公告日】2014-01-15 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102721651B 【授权公告日】2014-01-15 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01N21/25; G01N21/31 【发明人】邵咏妮; 何勇 【主权项内容】一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取所述单色图像的灰度信息，并根据所述近红外波段的单色图像获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量：首先采用中值滤波法对所述近红外波段的单色图像进行预处理，然后对预处理后所述近红外波段的单色图像进行分割，以确定植物叶片在所述近红外波段的单色图像中的位置；根据植物叶片在所述近红外波段的单色图像中的位置，分别确定植物叶片在所述绿光波段的单色图像以及所述红光波段的单色图像中的位置；再分别计算绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像中植物叶片位置的灰度值，即所述单色图像的灰度信息；采用二维最大信息熵阈值分割法对所述近红外波段的单色图像进行背景分割，进而获取所述灰度信息和灰度纹理特征量；c、将所述灰度信息转化为所述样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；所述反射率信息是通过标准化的灰度-反射率校正板将所述灰度信息转化所得；d、以所述灰度纹理特征量和所述叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立基于多元线性回归的模型：Y＝-278.14x1-14.54x2+5.65x3-535.85x4+33.76x5+6.75x6-2.04x7+588.97其中，x1，x2，...x7分别为归一化植被指数，绿色归一化植被指数，比值植被指数，对比度，相关性，能量和一致性；Y为植物叶片水分含量值；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中所述模型，即得所述待测植物叶片的水分含量值。 【当前权利人】浙江大学 【当前专利权人地址】浙江省杭州市西湖区浙大路38号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000470095016Q 【引证次数】2.0 【他引次数】2.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】39

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