專利名稱：基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法
技術領域：
本發明屬于溫室作物生長信息和環境信息檢測技術領域，涉及一種基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法，特指利用光譜、視覺圖像、紅外溫度探測等多種無損探測技術，結合溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度和營養液電導率)、ρΗ值的檢測，獲取設施作物的氮、磷、鉀、水分和葉面積指數、莖粗、植株和果實生長速率，以及溫光水氣肥等作物生長和環境綜合信息。利用該方法獲取的綜合信息，可實現根據作物生長的實際需求進行科學的水肥管理和溫室環境調控。
背景技術：
溫室作物生長信息無損檢測主要包括作物氮磷鉀營養、水分等養分檢測和葉面積指數、莖粗、株高、果實顏色質量、植株和果實生長速率等長勢信息檢測兩個方面。環境信息主要指溫室的溫度、濕度、光照、CO2濃度和營養液M和PH值信息。溫室生長過程究其本質是作物受環境、營養、水分等外部因子作用，并對其進行轉化的復雜的動力學過程。溫室內作物生長環境參數的空間分布性強、時空變異性大、多參數間相互影響，加上不同種類作物及不同植株之間的個體差異，造成傳統的栽培和環境調控方式很難適應不同種類、不同植株及其不同生育期的生長需要。因此，在對溫室作物生長的環境和營養、水分等外部作用因子進行準確檢測的基礎上，研究環境、營養、水分等外部因子與作物長勢、生產過程之間的作用關系，建立基于溫室作物生長和環境信息綜合評價體系，并根據評價結果，制定最優的控制策略，這對提高我國溫室技術的研究水平，實現設施農業的高產、優質、高效、低碳和可持續發展有十分重要的理論意義和實用價值。目前作物的生長信息無損檢測主要以光譜技術和圖像技術為主。目前，作物營養、 水分檢測方面已有一些相關研究。在光譜檢測方面，申請號為200510088935. 0的發明專利申請，公開了一種便攜式植物氮素和水分含量的無損檢測方法及測量儀器，通過檢測植株葉片在四個特征波長處的光譜反射強度信息來進行植物的營養診斷，利用對四個波長植被指數的反演來獲取植物的氮素和含水率信息。申請號為200410048127. 7的發明專利申請， 公開了一種基于自然光照反射光譜的黃瓜葉片含氮量預測方法，可以通過黃瓜葉片在指定波長處的光譜反射強度得出葉片的反射植被指數，進而判斷其氮素水平。在視覺圖像檢測方面，申請號為200710069116. 0的發明專利，公開了一種多光譜成像技術快速無損測量茶樹含氮量的方法。申請號為200510062298. X的發明專利申請和申請號為200520134360. 7 的實用新型專利申請，公布了一種油菜氮素營養多光譜圖像診斷方法及診斷系統。上述系統均采用3CCD多光譜攝像系統作為視覺采集裝置，在計算機控制下，通過3CCD多光譜攝像系統采集植株冠層多光譜圖像信息，能夠非破壞性的診斷植株的氮素營養狀況。在作物的長勢檢測方面，申請號為200610097576. X的發明專利申請，公開了一種嵌入式農業植物生長狀態監測儀及其工作方法，可以對作物生長的環境溫濕度、莖粗、株高、土壤粘度和酸堿度進行探測，該系統僅通過莖粗、株高判斷作物生長狀態，且缺少動態的作物生長評價模型，因此難以對作物生長狀態做出全面科學的評價。申請號為200410014648. 0的發明專
3利申請公開了一種用于農作物生長監測及營養施肥處方生成裝置和方法，該發明采用攝像機來獲取作物的莖、葉、花、果、皮圖像信息，利用營養成分檢測儀獲取農作物和土壤營養信息，由于攝像機僅能獲取可見光合成圖像，難以對作物的氮磷鉀營養和水分特征進行精確分析，營養成分檢測儀雖然可以獲取作物的營養信息，但其取樣和檢測方式會對作物造成損害。綜上所述，目前作物的生長信息的無損檢測主要基于光譜和圖像技術。光譜技術可以較便捷獲得含氮量、含水率與光譜反射率或其演生量的關系；可見光或近紅外視覺圖像的顏色(灰度)、紋理、形態特征在一定程度上也能表征作物營養水平、葉面積、莖果葉等信息，作物的冠_氣溫差與水分脅迫也顯著相關。但僅靠光譜、圖像和冠層溫度單一檢測方法，獲取營養或水分或葉面積指數、莖粗、株高、果實顏色形態等孤立信息，很難對作物生長狀態做出全面、系統、科學的判斷。且營養之間、營養與水分之間具有交互作用，檢測過程受作物冠層結構、土壤背景光譜及大氣窗口、溫濕度等環境因子的影響較大，因此，僅僅用光譜技術，或可見光視覺圖像、或近紅外視覺圖像、或植株的冠氣溫差等單一探測技術不足以準確、全面地反映作物營養、水分和長勢等生長信息。而快速準確地獲取作物的生長和環境信息，是對作物的生長狀態進行科學評價的前提。綜上所述，目前我國溫室園藝信息檢測尚無法對設施作物的生長和環境信息進行全面、精確的檢測和解析，無法感知和反映作物生長真實的調控要求，造成作物產量潛力沒有充分挖掘，運行能耗偏大的問題。鑒于以上原因，目前需要一種全方位獲取溫室作物的營養、水分和葉面積指數、莖粗、果實和植株生長速率，以及溫光水氣肥等作物生長和環境綜合信息的方法，以指導現代溫室生產，提高產量和品質，減少過量施肥和傳統調控方式造成的浪費和污染，提高經濟效益。

發明內容
本發明的目的是提供一種融合光譜、視覺圖像、紅外成像多種無損檢測技術，結合溫室環境溫度、濕度、光照、CO2濃度和營養液Μ、ρΗ值等作物生長和環境綜合信息的準確探測，進而對作物的生長和環境信息進行科學評價，指導溫室環境按需調控的信息獲取方法， 為現代溫室環境調控和水肥管理提供科學依據。為實現上述目的，本發明基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法， 按照下述步驟進行
(1)利用光譜儀、多光譜成像儀和熱成像儀直接獲取溫室作物的可見光-近紅外反射光譜信息、多光譜圖像信息和冠層溫度信息；
(2)利用溫度傳感器、濕度傳感器、輻照度傳感器、CO2濃度傳感器、紀和ρΗ值傳感器獲取溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液電導率(BC)和ρΗ值信息；
(3)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像進行分析處理，提取作物氮磷鉀的可見光_近紅外反射光譜特征波長和多光譜圖像的顏色、紋理、灰度均值及融合特征，進而將獲取的氮、磷、鉀的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像特征進行優化，構建作物氮磷鉀營養的反射光譜和圖像組合特征空間；
(4)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和作物的冠層溫度信息進行分析和處理，提取作物水分的可見光_近紅外反射光譜的特征波長和冠層溫度，結合環境溫度、濕度信息，獲取冠_氣溫差和飽和水汽壓，建立冠_氣溫差和水分脅迫指數模型；通過特征優化構建作物水分的反射光譜和冠層溫度組合特征空間；
(5)對采集的作物的可見光_近紅外反射光譜光譜信息和多光譜圖像信息進行分析和處理，提取作物的葉面積指數和莖粗、株高、果實形態特征；并根據連續觀測數據，求得植株生長速率和果實生長速率；
(6)利用獲取的作物的氮磷鉀營養、水分養分信息和葉面積指數、莖粗、株高、植株生長速率、果實生長速率長勢信息，以及溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液M和pH 值信息，計算機進行連續監測記錄和格式化，作為作物的生長和環境信息的檢測數據。其中所述的步驟(3)、(4)、(5)中所采用的可見光-近紅外反射光譜的分析處理方法，按照下述步驟進行首先進行濾波，之后進行逐步回歸和主成分分析提取特征。其中所述的步驟(3)、(4)、(5)中所采用的多光譜圖像的分析處理方法，按照下述步驟進行首先增強多光譜圖像并進行像素級圖像融合，之后通過超綠特征和二維直方圖分割背景，最后進行顏色(灰度)均值計算、紋理分析和融合特征分析。本發明的效果是(1)本發明通過光譜、圖像、紅外溫度等多種無損探測技術的有機融合，結合溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液M和pH值等溫室環境信息檢測，全方位獲取作物生長和環境的綜合信息，不僅信息獲取量更大，更豐富，而且能夠更全面、精確地把握作物的生長狀態，這在以往的文件中都沒有涉及；(2)本發明通過作物的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像信息的融合，來綜合判斷作物的氮磷鉀營養水平；通過近紅外光譜和冠層紅外溫度的信息融合來判斷作物的水分脅迫狀態，通過溫室作物的視覺圖像，提取其形態特征進而判斷作物的長勢，這在以往的文件中都沒有涉及。


圖1是本發明所述方法所需硬件組成和信息流程示意圖2是本發明基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法流程圖。
具體實施例方式本發明基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法所需硬件組成和信息流程如附圖1所示。其所需硬件組成包括光譜儀、多光譜成像儀、熱成像儀、溫濕度傳感器、輻照度傳感器、CO2濃度傳感器、M和pH值傳感器、數據采集卡和計算機。其中光譜儀、 多光譜成像儀、熱成像儀用來采集作物營養、水分、長勢等生長信息；輻照度傳感器、溫濕度傳感器、CO2濃度傳感器、M和pH值傳感器用來采集溫室環境信息。光譜儀、多光譜成像儀、 熱成像儀獲取的信息讀取并傳輸給計算機；溫濕度傳感器、輻照度傳感器、CO2濃度傳感器、 M和pH值傳感器的輸出信號經過數據采集卡進行A/D轉換后上傳計算機。下面結合附圖2來說明對本發明所述該方法的具體實施方式
。本發明基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法包括以下步驟
(1)首先利用光譜儀、多光譜成像儀和熱成像儀直接獲取溫室作物的可見光_近紅外反射光譜信息、多光譜圖像信息和冠層溫度信息；
在溫室環境下，選擇無云的晴天，實施本方法，信息采集時間選擇在9 :00 15 00 ； 選用的光譜儀為美國ASD公司的FieldSpec 3型便攜式光譜分析儀，其光譜測量范圍350-2500nm ；選用25°視場的探頭，采用漫反射的方式采樣，探頭距離樣本表面2 3cm，光譜測量以10次掃描平均值作為1個采樣點光譜，每個樣本選取3個采樣點，再以其平均值作為作物的光譜反射率值。多光譜成像儀選用美國產MS-3100型多光譜累進掃描數字式相機，MS-3100成像光譜范圍為350-1 lOOnm，在俯視視場和R、G、B、NIR和RGB、CIR模式下， 距離作物樣本冠層70cm處采集中心波長分別為660nm、560nm、460nm的R、G、B圖像和中心波長為SlOnm的近紅外圖像，及RGB、CIR合成圖像；在側視視場同樣模式下，距離植株50cm 處，采集中心波長分別為660nm、560nm、460nm、810nm的可見光-近紅外多光譜圖像，及RGB、 CIR合成圖像。作物冠層溫度的測量選用美國FLUKE公司的TI50紅外熱成像儀，測量范圍為-20 305°C，精度為0. 07°C，為了消除太陽方位角及作物種植方向對觀測值的影響，儀器與地面成45°，從6個不同方向進行樣本測量，每次取6個測定值的平均值作為該樣本的冠層溫度值。光譜儀、多光譜成像儀和熱像儀獲取的數據由其自帶的專業分析軟件進行數據分析和處理。其中光譜分析軟件采用自帶的ViewSpec Pro 4. 05進行光譜預處理和導出，采用化學計量學光譜分析軟件NIRSA進行光譜數據處理；多光譜圖像數據采用自帶的 Duncan軟件進行數據采集，利用ENVI和IDL軟件對多光譜圖像進行處理、分析和特征提取； 熱成像儀采用其自帶軟件SmartView 1. 0進行分析和處理。 (2)利用溫濕度傳感器、輻照度傳感器、CO2濃度傳感器、if和PH值傳感器獲取溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液M和PH值信息；并將上述傳感器采集的信息通過數據采集卡進行數字化轉換后上傳計算機分析；
環境溫濕度度采集選用奧地利的EE08型環境溫濕度一體傳感器，溫度測量范圍-40 80° C，濕度測量范圍為0 100% RH;輻照度傳感器采集選用意大利Dealto公司的 HD2021T型輻照度傳感器，測量范圍為0 lOOKLux ；溫室內的CO2濃度測量選用國產 CY8100型CO2濃度傳感器，營養液電導率紀測量采用德國WTW公司的Cond3310型紀傳感器，營養液PH值測量采用BPH-200A型pH值傳感器。數據采集卡為美國NI公司的NI USB-6251型數據采集卡，其AD精度為16位，具有8路差分BNC模擬輸入，單通道采樣率為 1.25 MS/s。將環境溫度、濕度、輻照度、電導率和pH值傳感器的輸出信號采用差分方式輸入數據采集卡前端5路差分輸入通道，A/D轉換后通過USB總線上傳計算機，計算機采用 DELL580型臺式計算機。利用數據采集卡自帶的數據采集軟件對溫室環境信息進行處理，提取環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液&和pH值信息；
(3)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像進行分析處理，所采用的可見光-近紅外反射光譜的分析處理方法為首先進行濾波，之后進行逐步回歸和主成分分析提取特征；多光譜圖像的分析處理方法為首先增強多光譜圖像并進行像素級圖像融合， 之后通過超綠特征和二維直方圖分割背景，最后進行顏色(灰度)均值計算、紋理分析和融合特征分析。計算機提取作物氮磷鉀的可見光-近紅外反射光譜特征波長和多光譜圖像的顏色、紋理、灰度均值及融合特征，進而將獲取的氮、磷、鉀的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像特征進行優化，構建作物氮磷鉀營養的反射光譜和圖像組合特征空間；
(4)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和作物的冠層溫度信息進行分析和處理，提取作物水分的可見光_近紅外反射光譜的特征波長和冠層溫度，結合環境溫度、濕度信息，獲取冠_氣溫差和飽和水汽壓，建立冠_氣溫差和水分脅迫指數模型；通過特征優化構建作物水分的反射光譜和冠層溫度組合特征空間；(5)對采集的作物的可見光_近紅外反射光譜光譜信息和多光譜圖像信息進行分析和處理，提取作物的葉面積指數和莖粗、株高、果實形態特征；并根據連續觀測數據，求得植株生長速率和果實生長速率；
(6)利用獲取的作物的氮磷鉀營養、水分養分信息和葉面積指數、莖粗、株高、植株生長速率、果實生長速率長勢信息，以及溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液M和pH 值信息，計算機進行連續監測記錄和格式化，作為作物的生長和環境信息的檢測數據。
權利要求
1.基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法，其特征在于按照下述步驟進行(1)利用光譜儀、多光譜成像儀和熱成像儀直接獲取溫室作物的可見光-近紅外反射光譜信息、多光譜圖像信息和冠層溫度信息；(2)利用溫度傳感器、濕度傳感器、輻照度傳感器、CO2濃度傳感器、紀和PH值傳感器獲取溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液電導率和pH值信息；(3)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和多光譜圖像進行分析處理，提取作物氮磷鉀的可見光_近紅外反射光譜特征波長和多光譜圖像的顏色、紋理、灰度均值及融合特征，進而將獲取的氮、磷、鉀的可見光_近紅外反射光譜和多光譜圖像特征進行優化，構建作物氮磷鉀營養的反射光譜和圖像組合特征空間；(4)對采集的作物的可見光-近紅外反射光譜和作物的冠層溫度信息進行分析和處理，提取作物水分的可見光-近紅外反射光譜的特征波長和冠層溫度，結合環境溫度、濕度信息，獲取冠_氣溫差和飽和水汽壓，建立冠_氣溫差和水分脅迫指數模型；通過特征優化構建作物水分的反射光譜和冠層溫度組合特征空間；(5)對采集的作物的可見光_近紅外反射光譜光譜信息和多光譜圖像信息進行分析和處理，提取作物的葉面積指數和莖粗、株高、果實形態特征；并根據連續觀測數據，求得植株生長速率和果實生長速率；(6)利用獲取的作物的氮磷鉀營養、水分養分信息和葉面積指數、莖粗、株高、植株生長速率、果實生長速率長勢信息，以及溫室環境的溫度、濕度、光照、CO2濃度、營養液M和pH 值信息，計算機進行連續監測記錄和格式化，即可得作物的生長和環境信息的檢測數據。
2.根據權利要求1所述的基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法，其特征在于其中所述的步驟(3)、(4)、(5)中所采用的可見光-近紅外反射光譜的分析處理方法，按照下述步驟進行首先進行濾波，之后進行逐步回歸和主成分分析提取特征。
3.根據權利要求1所述的基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法，其特征在于其中所述的步驟(3)、(4)、(5)中所采用的多光譜圖像的分析處理方法，按照下述步驟進行首先增強多光譜圖像并進行像素級圖像融合，之后通過超綠特征和二維直方圖分割背景，最后進行顏色(灰度)均值計算、紋理分析和融合特征分析。
全文摘要
本發明基于多傳感信息的溫室作物生長和環境信息檢測方法，屬于溫室作物生長信息和環境信息檢測技術領域。利用光譜儀、多光譜成像儀和熱成像儀獲取溫室作物的光譜、多光譜圖像和冠層溫度信息；利用溫度、濕度、輻照度、CO2濃度、EC和pH值傳感器獲取溫室的溫光水氣肥環境信息。對作物營養、水分的光譜、圖像和冠層溫度特征進行優化，得到氮磷鉀營養和水分特征空間；對作物的光譜和圖像形態特征進行提取，得到作物的葉面積指數、莖粗、植株和果實生長速率；將獲取的作物營養、水分、長勢和溫光水氣肥溫室環境信息進行連續監測記錄并格式化，作為溫室作物的生長和環境綜合檢測信息。利用該方法獲取的信息，能夠根據溫室作物生長的實際需求進行水肥管理和環境調控。
文檔編號G01D21/02GK102506938SQ201110363670
公開日2012年6月20日 申請日期2011年11月17日 優先權日2011年11月17日
發明者周瑩, 左志宇, 張曉東, 朱文靜, 毛罕平, 高洪燕 申請人:江蘇大學