一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)。本發(fā)明采用機載或星載高光譜遙感攝像設(shè)備取得特定波段的遙感圖像，對遙感圖像執(zhí)行必要的前處理，消除干擾和測量誤差，然后遙感圖像的像素級尺度上提取光譜特征，代入多維植物參量模型反演植物生態(tài)指標，從而根據(jù)這一指標量化判定遙感檢測區(qū)域的蟲害狀況。
【專利說明】一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息技術(shù)，更具體地，涉及一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 蟲害給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所造成的損失非常巨大，據(jù)測算，每年有20%左右的預計農(nóng)作物 產(chǎn)量被害蟲所消耗或破壞。另一方面，為了對抗蟲害而大量使用的農(nóng)藥又帶來了環(huán)境污染 和食品殘留毒性的問題。蟲害在爆發(fā)期之前一般具有相對比較長的發(fā)展期，因而，通過對蟲 害的分布狀況、嚴重程度以及變化趨勢進行嚴密監(jiān)控，實現(xiàn)早期防范和干預，不但是限制蟲 害范圍和減少作物損失的有效手段，也能夠從整體上降低農(nóng)藥的施用量。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中，監(jiān)測蟲害的技術(shù)手段主要有誘捕采樣法以及遙感監(jiān)測法。誘捕采樣 法是在田間設(shè)立監(jiān)測點，安裝捕蟲設(shè)施，通過燈光、仿聲、餌料、膠盤、網(wǎng)洞等手段吸引和捕 獲害蟲，能過辨別害蟲種類和統(tǒng)計數(shù)量來定性和定量分析當前的蟲害狀況。隨著技術(shù)的發(fā) 展，目前的捕蟲設(shè)施引入了各種自動化的手段，例如通過紅外計數(shù)器等裝置進行自動計數(shù)， 或者在拍照后運用背景分離、邊緣提取和模式對比進行害蟲種類的識別，特別是基于無線 通信技術(shù)實現(xiàn)了監(jiān)測點數(shù)據(jù)的遠程上傳。通過對大量監(jiān)測點采樣數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以了 解到蟲害的狀況和發(fā)展趨勢。但是應用于大面積監(jiān)測時，誘捕采樣法還存在很多不足，例 如，害蟲從分布規(guī)律上看可分為散發(fā)型、群聚型、遷飛型等多種類型，對于空間均勻設(shè)置的 監(jiān)測點來說，對于后兩種分布規(guī)律下的害蟲的采樣難以做到全面和準確；監(jiān)測點對害蟲的 誘捕采樣在較短的時間區(qū)間內(nèi)具有較大偶然性，必須經(jīng)過相對較長的時間區(qū)間以及多次的 樣品比對方才具有統(tǒng)計學意義，因而監(jiān)測表現(xiàn)出滯后和低效；另外監(jiān)測點建設(shè)成本偏高、采 樣密度往往不夠、維護困難等因素也制約了其應用推廣。
[0004] 遙感監(jiān)測法利用衛(wèi)星或機載雷達設(shè)備或者多波段光學遙感設(shè)備在大面積區(qū)域內(nèi) 針對蟲害進行直接測量，具有監(jiān)測結(jié)果直觀、易于分析判斷、時效性強、監(jiān)測效率高的優(yōu)點， 但是精確度比較低，進行定量分析比較困難。
[0005] 近年來，通過采用高光譜遙感技術(shù)，將光譜分離為極小甚至達納米級分辨率的窄 波段進行信息接收，實現(xiàn)了寬譜域的光譜成像，極大地增強了地面觀測能力和光譜微小差 異的識別能力。從理論上說，作物受到害蟲損害后，由于其葉片、枝干、根莖等部位的生理形 態(tài)改變，其光譜在某些波段上與正常狀態(tài)光譜呈現(xiàn)比較大的差異性。因而，通過對大面積作 物進行高光譜遙感，能夠大規(guī)模、高時效性地直接監(jiān)測蟲害狀況及其變化趨勢。
[0006] 但是，在現(xiàn)有技術(shù)中，針對蟲害作物進行大面積高光譜檢測和分析尚存在難點：植 物光譜對外界環(huán)境因素敏感，影像背景、光照、氣象條件都會產(chǎn)生不可忽略的影響；植物光 譜本身表現(xiàn)出充分的時間動態(tài)性，而在現(xiàn)有技術(shù)中缺少數(shù)據(jù)過濾和信息提取的有效算法， 給蟲害災情的識別和定量研究帶來困難。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)中的上述需求，本發(fā)明提供了一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)。本發(fā) 明采用機載或星載高光譜遙感攝像設(shè)備取得特定波段的遙感圖像，對遙感圖像執(zhí)行必要的 前處理，消除干擾和測量誤差，然后遙感圖像的像素級尺度上提取光譜特征，代入多維植物 參量模型反演植物生態(tài)指標，從而根據(jù)這一指標量化判定遙感檢測區(qū)域的蟲害狀況。
[0008] 本發(fā)明所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
[0009] 機載或星載高光譜成像儀，用于獲得大面積區(qū)域的高光譜遙感成像數(shù)據(jù)，所述高 光譜遙感成像數(shù)據(jù)具有110個測量波段、5nm以內(nèi)的平均光譜分辨率以及100m以內(nèi)的空間 分辨率，光譜范圍包括600 - 800nm波段范圍的可見光近紅外波段；
[0010] 前處理單元，對所述高光譜遙感成像數(shù)據(jù)進行前處理，消除空氣吸收散射、地表背 景輻射、太陽光照輻射及儀器誤差的干擾，并且糾正遙感成像數(shù)據(jù)的幾何變形；
[0011] 抽樣單元，從前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)中抽取預定密度的采樣像素點，取得 所述采樣像素點的光譜系數(shù)；
[0012] 反演計算單元，根據(jù)所述采樣像素點的光譜系數(shù)，基于多個衡量標準的植物參量 模型，反演計算采樣像素點位置的植物生態(tài)指標集合；
[0013] 分析單元，根據(jù)各采樣像素點的植物生態(tài)指標集合，判斷其蟲害狀況評級數(shù)值，并 基于全部采樣像素點的蟲害狀況評級數(shù)值，確定大范圍的蟲害狀況量化評級。
[0014] 優(yōu)選的是，所述前處理單元包括：大氣校正單元，用于根據(jù)太陽光照對應測量波段 響應函數(shù)，根據(jù)太陽輻照角及日地距離針對空氣對光譜的吸收和散射進行校正。
[0015] 優(yōu)選的是，所述前處理單元包括幾何糾正單元，用于基于人工選取的定位點，對高 光譜遙感成像數(shù)據(jù)進行重采樣和雙線性空間內(nèi)插，獲得所述前處理后高光譜遙感成像數(shù) 據(jù)。
[0016] 優(yōu)選的是，所述抽樣單元包括：空間采樣單元，用于根據(jù)預定的采樣方案，從所述 前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)提取空間均勻分布或者非均勻分布的采樣像素點，所述采樣 像素點的數(shù)量除以高光譜遙感成像數(shù)據(jù)對應的空間區(qū)域面積所獲得的采樣平均密度應大 于所述預定密度；光譜系數(shù)計算單元，從所述采樣像素點的前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù) 中提取采樣像素點特定測量波段的反射率數(shù)值，通過組合所述特定測量波段的反射率數(shù)值 計算光譜系數(shù)。
[0017] 優(yōu)選的是，所述組合所述特定測量波段的反射率數(shù)值是將所提取的若干個特定測 量波段的反射率數(shù)值按照不同的權(quán)重因子進行線性加權(quán)。
[0018] 優(yōu)選的是，提取的若干個特定測量波段包括至少一個可見光近紅外波段范圍內(nèi)的 特定測量波段。
[0019] 優(yōu)選的是，所述反演計算單元包括：光化學植被指數(shù)（PRI)計算模塊，將所述光譜 系數(shù)代入光化學植被指數(shù)（PRI)計算模型計算光化學植被指數(shù)（PRI);葉綠素吸收比值指 數(shù)（CARI)計算單元，將所述光譜系數(shù)代入葉綠素吸收比值指數(shù)（CARI)計算模型計算葉綠 素吸收比值指數(shù)（CARI);連續(xù)型冠層（PR0SAIL)計算模塊，用于將所述光譜系數(shù)代入連續(xù) 型冠層（PR0SAIL)計算模型獲得相應的連續(xù)型冠層（PR0SAIL)輸出值。
[0020] 優(yōu)選的是，所述分析單元保存各等級的蟲害狀況參數(shù)參照表，通過比較所述光化 學植被指數(shù)（PRI)、葉綠素吸收比值指數(shù)（CARI)和所述連續(xù)型冠層（PR0SAIL)輸出值與所 述蟲害狀況參數(shù)參照表中的參照值，根據(jù)是否滿足評級條件確定蟲害狀況評級數(shù)值。
[0021] 優(yōu)選的是，所述分析單元基于全部采樣像素點中各等級的蟲害狀況評級數(shù)值的比 例，確定大范圍的蟲害狀況量化評級。
[0022] 優(yōu)選的是，所述分析單元基于全部采樣像素點中各等級的蟲害狀況評級數(shù)值的加 權(quán)平均，確定大范圍的蟲害狀況量化評級。
[0023] 本發(fā)明采用高光譜遙感測量的方式對大面積范圍的植被生長狀況進行實地測量， 并且在精確處理遙感圖像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提取相關(guān)性比較大的光譜波段，通過綜合評定多 種植物生態(tài)指標來確定目標范圍內(nèi)的蟲害等級；本發(fā)明將對大面積范圍的蟲害分析轉(zhuǎn)換為 以采樣點為單位的定量分析，實現(xiàn)了精確和簡便的量化測量。本發(fā)明的測量可靠性強，時效 性好，數(shù)據(jù)處理效率高，而且通過綜合評價能夠比較準確地反映出大范圍尺度上的蟲害真 實情況，適用于規(guī)模化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對廣域范圍內(nèi)蟲害狀況的實時監(jiān)管。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024] 下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步詳細的說明：
[0025] 圖1是本發(fā)明所述大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0026] 圖2是本發(fā)明所述大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的前處理單元結(jié)構(gòu)示意圖；
[0027] 圖3是本發(fā)明所述大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的抽樣單元結(jié)構(gòu)示意圖；
[0028] 圖4是本發(fā)明所述大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的反演計算單元結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0029] 為了使本【技術(shù)領(lǐng)域】的人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，并使本發(fā)明的上述目 的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合實施例及實施例附圖對本發(fā)明作進一步詳細 的說明。
[0030] 當蟲害發(fā)生之后，由于作物的莖、葉均受到啃食或其它破壞，造成其顏色、枝葉形 態(tài)、密集度均有明顯變化，這些變化會導致某些波段的高光譜遙感圖像與同種正常作物相 比呈現(xiàn)出比較明顯的差異性，特別是700 - lOOOnm波段范圍的可見光近紅外波段，對作物 冠層的因蟲害變化表現(xiàn)出了充足的敏感度。因此，本發(fā)明通過機載或星載高光譜成像儀對 大面積范圍的植被進行遙感測量，并提取其中蟲害敏感波段上的數(shù)據(jù)，進行量化分析評估。
[0031] 圖1是本發(fā)明所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。如圖1所示，本系統(tǒng) 包括機載或星載高光譜成像儀1、前處理單元2、抽樣單元3、反演計算單元4和分析單元5。
[0032] 機載或星載高光譜成像儀1對待測的大面積農(nóng)業(yè)作物區(qū)域執(zhí)行高光譜遙感，獲得 相應的高光譜遙感成像數(shù)據(jù)。機載或星載高光譜成像儀1實際上是由成像儀和高光譜儀共 同組成的，因此可以獲得遙感區(qū)域的空間圖像信息和光譜信息二者，基于FISS技術(shù)，使空 間圖像信息的拍攝與光譜信息的測量能夠同步融合，從而實現(xiàn)遙感光譜成像，可以針對其 中的每個空間像素點提取各波段上的光譜數(shù)據(jù)，這樣能夠?qū)γ總€空間像素點對應地面目標 的光譜特征進行分析判斷。高光譜儀具有110個測量波段，測量波段具有5nm以內(nèi)的平均 光譜分辨率，可以獲得地面目標一定波段范圍內(nèi)連續(xù)和精細的光譜數(shù)據(jù)。成像儀的空間分 辨率達到l〇〇m以內(nèi)，基本可以滿足識別小片農(nóng)田作物的成像要求。植物中葉綠素對綠光反 射作用強烈，而對紅光吸收作用強，因此在光譜的近紅外波段（650nm至800nm)會形成"紅 邊"效應。由于蟲害對作物的破壞，導致受害區(qū)域冠層的葉綠素含量相比正常狀況發(fā)生明顯 變化，近紅外波段的光譜特征與冠層變化具有非常高的相關(guān)性，因此光譜儀的光譜范圍應 該包括600 - 800nm波段范圍。
[0033] 光譜成像數(shù)據(jù)會受到空氣吸收散射、地表背景輻射及儀器誤差等方面因素干擾， 使得所采集的光譜數(shù)據(jù)與實際的光譜特征存在一定的偏差。前處理單元2用于對所述高光 譜遙感成像數(shù)據(jù)進行前處理，消除上述多方面因素的干擾，并且糾正遙感成像數(shù)據(jù)的幾何 變形。圖2是前處理單元的結(jié)構(gòu)示意圖，可見該單元元包括下面介紹的若干個功能部分。大 氣校正單元201根據(jù)太陽光照對應測量波段響應函數(shù)

【權(quán)利要求】
1. 一種大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括： 機載或星載高光譜成像儀，用于獲得大面積區(qū)域的高光譜遙感成像數(shù)據(jù)，所述高光譜 遙感成像數(shù)據(jù)具有110個測量波段、5nm以內(nèi)的平均光譜分辨率以及100m以內(nèi)的空間分辨 率，光譜范圍包括600 - 800nm波段范圍的可見光近紅外波段； 前處理單元，對所述高光譜遙感成像數(shù)據(jù)進行前處理，消除空氣吸收散射、地表背景輻 射、太陽光照輻射及儀器誤差的干擾，并且糾正遙感成像數(shù)據(jù)的幾何變形； 抽樣單元，從前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)中抽取預定密度的采樣像素點，取得所述 采樣像素點的光譜系數(shù)； 反演計算單元，根據(jù)所述采樣像素點的光譜系數(shù)，基于多個衡量標準的植物參量模型， 反演計算采樣像素點位置的植物生態(tài)指標集合； 分析單元，根據(jù)各采樣像素點的植物生態(tài)指標集合，判斷其蟲害狀況評級數(shù)值，并基于 全部采樣像素點的蟲害狀況評級數(shù)值，確定大范圍的蟲害狀況量化評級。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述前處理單元包 括：大氣校正單元，用于根據(jù)太陽光照對應測量波段響應函數(shù)，根據(jù)太陽輻照角及日地距離 針對空氣對光譜的吸收和散射進行校正。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述前處理單元包 括幾何糾正單元，用于基于人工選取的定位點，對高光譜遙感成像數(shù)據(jù)進行重采樣和雙線 性空間內(nèi)插，獲得所述前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述抽樣單元包括： 空間采樣單元，用于根據(jù)預定的采樣方案，從所述前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)提取空間 均勻分布或者非均勻分布的采樣像素點，所述采樣像素點的數(shù)量除以高光譜遙感成像數(shù)據(jù) 對應的空間區(qū)域面積所獲得的采樣平均密度應大于所述預定密度；光譜系數(shù)計算單元，從 所述采樣像素點的前處理后高光譜遙感成像數(shù)據(jù)中提取采樣像素點特定測量波段的反射 率數(shù)值，通過組合所述特定測量波段的反射率數(shù)值計算光譜系數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述組合所述特定 測量波段的反射率數(shù)值是將所提取的若干個特定測量波段的反射率數(shù)值按照不同的權(quán)重 因子進行線性加權(quán)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，提取的若干個特定 測量波段包括至少一個可見光近紅外波段范圍內(nèi)的特定測量波段。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述反演計算單元 包括：光化學植被指數(shù)（PRI)計算模塊，將所述光譜系數(shù)代入光化學植被指數(shù)（PRI)計算 模型計算光化學植被指數(shù)（PRI);葉綠素吸收比值指數(shù)（CARI)計算單元，將所述光譜系數(shù) 代入葉綠素吸收比值指數(shù)（CARI)計算模型計算葉綠素吸收比值指數(shù)（CARI);連續(xù)型冠層 (PROSAIL)計算模塊，用于將所述光譜系數(shù)代入連續(xù)型冠層（PROSAIL)計算模型獲得相應 的連續(xù)型冠層（PROSAIL)輸出值。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述分析單元保存 各等級的蟲害狀況參數(shù)參照表，通過比較所述光化學植被指數(shù)（PRI)、葉綠素吸收比值指數(shù) (CARI)和所述連續(xù)型冠層（PROSAIL)輸出值與所述蟲害狀況參數(shù)參照表中的參照值，根據(jù) 是否滿足評級條件確定蟲害狀況評級數(shù)值。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述分析單元基于 全部采樣像素點中各等級的蟲害狀況評級數(shù)值的比例，確定大范圍的蟲害狀況量化評級。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的大面積蟲害量化監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述分析單元基于 全部采樣像素點中各等級的蟲害狀況評級數(shù)值的加權(quán)平均，確定大范圍的蟲害狀況量化評 級。
【文檔編號】G01N21/31GK104266982SQ201410448644
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月4日
【發(fā)明者】陳渝陽, 朱旭華 申請人:浙江托普儀器有限公司