植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括：獲取植物的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像以及對(duì)應(yīng)植物的土壤水分含量信息；根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合信息；根據(jù)圖像融合信息和土壤水分含量信息獲得植物水分脅迫狀態(tài)信息；根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息發(fā)出相應(yīng)指令信息，以使補(bǔ)水設(shè)備進(jìn)入相應(yīng)工作狀態(tài)。本發(fā)明提供的植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，通過(guò)紅外相機(jī)、可見(jiàn)光相機(jī)實(shí)時(shí)獲取的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像并進(jìn)行融合，獲取植物區(qū)域的溫度信息，根據(jù)溫度信息采取對(duì)應(yīng)措施，解決了紅外與可見(jiàn)光圖像在線自動(dòng)融合和紅外圖像上植物區(qū)域自動(dòng)識(shí)別的難題，能夠精確獲得植物冠層溫度區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物灌溉時(shí)機(jī)準(zhǔn)確判斷，并防止植物受損。
【專利說(shuō)明】
植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及植物環(huán)境監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方 法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 水資源緊缺問(wèn)題已經(jīng)成為限制農(nóng)業(yè)發(fā)展的首要因素，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)、全面提高農(nóng) 業(yè)用水效率和效益是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。
[0003] 而在學(xué)術(shù)界及工程領(lǐng)域在植物需水狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)與診斷方面做了很多相關(guān)研究 與應(yīng)用，解決方案目前主要集中在W下幾個(gè)方面：
[0004] (1)基于可見(jiàn)光圖像進(jìn)行植物水分脅迫。
[0005] (2)基于冠層溫度監(jiān)測(cè)植物水分狀況，而對(duì)冠層溫度的采集需要紅外設(shè)備進(jìn)行采 集。
[0006] (3)將植物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)與實(shí)時(shí)灌概控制系統(tǒng)相結(jié)合。
[0007] 在W上植物水分脅迫狀態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用過(guò)程中，存在問(wèn)題主要有：
[000引1)單獨(dú)使用可見(jiàn)光圖像做出植物水分脅迫的判斷比較滯后。當(dāng)檢測(cè)到植物缺水的 時(shí)候，往往植物組織已經(jīng)受到損害。
[0009] 2)單獨(dú)使用基于紅外圖像的植物水分脅迫狀態(tài)的診斷結(jié)果只能指示植物是否處 于水分脅迫狀態(tài)，不能給出灌概量的指導(dǎo)。
[0010] 3)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的采集和融合需要人工操作，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)對(duì)植物冠層溫度 和生長(zhǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)。紅外圖像中的植物區(qū)域作為判斷植物水分脅迫狀態(tài)的關(guān)鍵區(qū) 域，其提取往往需要多次使用第Ξ方軟件進(jìn)行，目前系統(tǒng)中沒(méi)有對(duì)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)融合。
[0011] 4)植物抗旱品種的篩選或者干旱脅迫試驗(yàn)等，需要對(duì)每株植物的需水情況和灌概 情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制。目前沒(méi)有將每株植物的水分脅迫狀態(tài)診斷結(jié)果與自動(dòng)灌概相結(jié) 合，并實(shí)現(xiàn)基于水平衡的灌概控制。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 本發(fā)明提供一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中無(wú) 法精確獲得植物冠層溫度區(qū)域?qū)е碌墓喔艜r(shí)機(jī)不準(zhǔn)、植物受損的問(wèn)題。
[0013] 第一方面，本發(fā)明提供一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，其特征在于，包括：
[0014] 獲取植物的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像W及對(duì)應(yīng)植物的±壤水分含量信息；
[0015] 根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合信息；
[0016] 根據(jù)圖像融合信息和±壤水分含量信息獲得植物水分脅迫狀態(tài)信息；
[0017] 根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息發(fā)出相應(yīng)指令信息，W使補(bǔ)水設(shè)備進(jìn)入相應(yīng)工作狀 態(tài)D
[0018] 優(yōu)選地，根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合信息，包括：
[0019] 對(duì)獲取到的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行基于相位一致性的邊緣檢測(cè)，獲得紅外圖 像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像；
[0020] 根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像獲得紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征 占 . '?、、，
[0021] 根據(jù)紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)；
[0022] 根據(jù)匹配點(diǎn)獲得匹配區(qū)域；
[0023] 根據(jù)匹配區(qū)域獲得植物的溫度信息。
[0024] 優(yōu)選地，對(duì)獲取到的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行基于相位一致性的邊緣檢測(cè)，獲 得紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像，包括：
[0025] 對(duì)輸入的紅外圖像或可見(jiàn)光圖像在每個(gè)方向上利用檢測(cè)公式獲得每個(gè)方向上的 能量圖；
[0026] 在每個(gè)能量圖的正交方向上利用奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波計(jì)算其振幅響應(yīng)和奇、偶濾 波器響應(yīng)，得到二維方向能量圖；
[0027] 將各個(gè)方向上的二維方向能量圖結(jié)合形成邊緣圖像；
[002引其中，所述檢測(cè)公式包括：
[0029]
t中，An為信號(hào)的傅里葉振幅，口的為信號(hào)的相位 角，夙X)為平均相位角；
[0030]
，其中，W(x)為濾 波器頻帶加權(quán)函數(shù)，ε為避免分母為零的變量；
[00川
其中，I (X)為輸入信號(hào)，Μ;和Μ;分別為第η個(gè) 尺度上的奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波。
[0032] 優(yōu)選地，根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像采用SURF方法獲得紅外圖像特征 點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)。
[0033] 優(yōu)選地，根據(jù)紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)，包括：
[0034] 獲取紅外圖像中的一特征點(diǎn)；
[0035] 采用歐式距離獲得可見(jiàn)光圖像中特征點(diǎn)與所選紅外圖像中特征點(diǎn)距離最近的一 個(gè)特征點(diǎn)；
[0036] 若兩個(gè)特征點(diǎn)的距離小于預(yù)設(shè)闊值；
[0037] 則確定兩個(gè)特征點(diǎn)相互匹配。
[0038] 優(yōu)選地，在獲得兩圖像的匹配點(diǎn)對(duì)后，還包括采用RANSAC方法濾除誤配點(diǎn)對(duì)的步 驟。
[0039] 優(yōu)選地，還包括：
[0040] 獲取±壤重量信息；
[0041 ]根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息和±壤重量信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令，W使補(bǔ)水設(shè)備 向±壤內(nèi)定量補(bǔ)水。
[0042] 第二方面，本發(fā)明提供一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，包括：
[0043] 紅外采集器，用于采集植物的紅外圖像，并發(fā)送給處理終端；
[0044] 可見(jiàn)光采集器，用于采集植物的可見(jiàn)光圖像，并發(fā)送給處理終端；
[0045] 水分采集器，用于采集±壤水分含量；
[0046] 處理終端，用于接收紅外圖像、可見(jiàn)光圖像和±壤水分含量并進(jìn)行分析處理后獲 得植物水分脅迫狀態(tài)信息，同時(shí)根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令信息；
[0047] 補(bǔ)水設(shè)備，用于接收指令信息進(jìn)入相應(yīng)工作狀態(tài)。
[0048] 優(yōu)選地，還包括用于驅(qū)動(dòng)紅外采集器和可見(jiàn)光采集器的驅(qū)動(dòng)裝置，用于接收所述 處理終端的驅(qū)動(dòng)指令驅(qū)動(dòng)紅外采集器和可見(jiàn)光采集器。
[0049] 優(yōu)選地，所述補(bǔ)水設(shè)備包括:余液桶、潛水累、流量計(jì)和電磁閥，所述潛水累設(shè)置在 所述余液桶內(nèi)，所述潛水累通過(guò)管路連接噴灑裝置，在所述管路上設(shè)置有流量計(jì)和電磁閥， 所述電磁閥通過(guò)處理終端控制連接。
[0050] 由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明提供的植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，通 過(guò)利用紅外相機(jī)、可見(jiàn)光相機(jī)實(shí)時(shí)獲取的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像并進(jìn)行融合，獲取植物區(qū)域 的溫度信息，根據(jù)獲得的溫度信息采取對(duì)應(yīng)措施，解決了紅外與可見(jiàn)光圖像在線自動(dòng)融合 和紅外圖像上植物區(qū)域自動(dòng)識(shí)別的難題，能夠精確獲得植物冠層溫度區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物灌 概時(shí)機(jī)準(zhǔn)確防止植物受損。
【附圖說(shuō)明】
[0051] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例1提供的植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法的流程示意圖；
[0052] 圖2為圖1中步驟S12的流程示意圖；
[0053] 圖3為圖2中步驟S121的流程示意圖；
[0054] 圖4為圖2中步驟S123的流程示意圖；
[0055] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0056] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)描述。W下實(shí)施 例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用來(lái)限制本發(fā)明的范圍。
[0057] 圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，包括：
[0058] S11、獲取植物的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像W及對(duì)應(yīng)植物的±壤水分含量信息。在本 步驟中，需要說(shuō)明的是，在采集信息時(shí)，可通過(guò)設(shè)置的紅外采集器、可見(jiàn)光采集器和水分采 集器對(duì)植物的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像W及對(duì)應(yīng)植物的±壤水分含量信息進(jìn)行采集。其中，紅 外采集器和可見(jiàn)光采集器可為紅外相機(jī)和可見(jiàn)光相機(jī)。水分采集器可采用上壤水分傳感 器。
[0059] S12、根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合信息。在本步驟中，需要說(shuō)明的是， 由于紅外圖像獲得后，不能確定圖像上的哪些區(qū)域是植物的溫度區(qū)域，哪些是±壤等環(huán)境 的溫度區(qū)域。而可見(jiàn)光圖像又不能顯示植物的溫度區(qū)域。故需要將紅外圖像和可見(jiàn)光圖像 進(jìn)行融合，W匹配出代表植物冠層溫度的區(qū)域。
[0060] 為此，如圖2所示，步驟S12所述內(nèi)容包括：
[0061] S121、對(duì)獲取到的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行基于相位一致性的邊緣檢測(cè)，獲得 紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像。在本步驟中，由于紅外圖像和可見(jiàn)光圖像亮度差別較 大，若直接對(duì)兩幅圖像進(jìn)行匹配，難度非常大。但是通過(guò)觀察可W發(fā)現(xiàn)，二者邊緣信息比較 一致。故基于相位一致性進(jìn)行邊緣檢測(cè)，W獲取邊緣圖像。
[0062] 如圖3所示，所述邊緣檢測(cè)的過(guò)程包括：
[0063] S1211、對(duì)輸入的紅外圖像或可見(jiàn)光圖像在每個(gè)方向上利用檢測(cè)公式獲得每個(gè)方 向上的能量圖。
[0064] 在本步驟中，需要說(shuō)明的是：
[0065] 本檢測(cè)過(guò)程基于相位一致性，在相位一致性求解過(guò)程中，一維信號(hào)的相位一致性 可W表示為：
[0066]
其中，An為信號(hào)的傅里葉振幅，的釣為信號(hào)的相位 角，巧X)為平均相位角。
[0067 ]為了提高邊緣特征的定位精度，Kove S i提出一種改進(jìn)的相位一致性度量，如下式：
[0068]
其中，w(x)為濾 波器頻帶加權(quán)函數(shù)，ε為避免分母為零的變量，只有當(dāng)能量值大于T時(shí)，才會(huì)被計(jì)算，L」表示 括號(hào)中的值為正，等于其本身，否則為零。
[0069] 在實(shí)際應(yīng)用中，局部能量通過(guò)將信號(hào)與奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波濾波器在不同尺度上 的卷積獲得，如下式：
[0070]
庚中，IU)為輸入信號(hào)，和分別為第η 個(gè)尺度上的奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波。
[0071] 對(duì)于在步驟S1211中如何利用上述公式計(jì)算各個(gè)方向上的能量圖是相對(duì)成熟技 術(shù)。
[0072] S1212、在每個(gè)能量圖的正交方向上利用奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波計(jì)算其振幅響應(yīng)和 奇、偶濾波器響應(yīng)，得到二維方向能量圖。
[0073] S1213、將各個(gè)方向上的二維方向能量圖結(jié)合形成邊緣圖像。
[0074] 上述步驟S1212和S1213的處理過(guò)程屬于一個(gè)成熟的技術(shù)，在此不再寶述。
[0075] S122、根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像獲得紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像 特征點(diǎn)。在本步驟中，需要說(shuō)明的是:根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像采用SURF方法 獲得紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)。通過(guò)輸入圖像的積分圖像和盒式濾波器進(jìn)行特 征點(diǎn)快速檢測(cè)。積分圖像可由下式求?。?br>[0076]
[0077] 其中，Ι?(χ)表示積分圖像中x=(x，y)坐標(biāo)位置的值，即原點(diǎn)和該點(diǎn)形成的矩形區(qū) 域內(nèi)所有點(diǎn)相應(yīng)值的和。當(dāng)積分圖像被求取后，計(jì)算輸入圖像任意矩形區(qū)域內(nèi)的灰度值的 和，只需要Ξ次加法運(yùn)算，并且與該區(qū)域的大小無(wú)關(guān)。
[007引SURF方法在特征點(diǎn)檢測(cè)過(guò)程中引入了 HeSS ian矩陣。與SIFT算法使用的DoG (Difference of Gaussian)函數(shù)相比，Hessian矩陣具有良好的計(jì)算時(shí)間和精度表現(xiàn)。 Hessian矩陣的數(shù)學(xué)描述如下式所示。
[0079]
[0080] 其中，Lxx(x，〇)為輸入圖像I在點(diǎn)X處的二階高斯導(dǎo)數(shù)的卷積
] 為該點(diǎn)的尺度。W(X，〇)和Lyy(X，〇)與之類似。
[0081 ]對(duì)于通過(guò)上述步驟獲取特征點(diǎn)屬于成熟技術(shù)。
[0082] S123、根據(jù)紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)。在本步驟 中，需要說(shuō)明的是：
[0083] 如圖4所示，上述步驟S123所述內(nèi)容包括：
[0084] S1231、獲取紅外圖像中的一特征點(diǎn)；
[0085] S1232、采用歐式距離獲得可見(jiàn)光圖像中特征點(diǎn)與所選紅外圖像中特征點(diǎn)距離最 近的一特征點(diǎn)；
[0086] S1233、若兩個(gè)特征點(diǎn)的距離小于預(yù)設(shè)闊值，則確定兩個(gè)特征點(diǎn)相互匹配。
[0087] 另外，還需要說(shuō)明的是，當(dāng)確定多個(gè)特征點(diǎn)對(duì)后，為了防止一些錯(cuò)誤的特征點(diǎn)對(duì)夾 雜在其中，需要采用RANSAC方法濾出誤配點(diǎn)對(duì)。具體為：當(dāng)獲取的兩幅圖像的匹配對(duì)數(shù)目大 于3時(shí)，則可計(jì)算仿射變換參數(shù)。首先對(duì)紅外圖像進(jìn)行仿射變換，然后將變換后的紅外圖像 與原始可見(jiàn)光圖像進(jìn)行融合，獲取匹配區(qū)域。
[0088] S124、根據(jù)匹配點(diǎn)獲得匹配區(qū)域。
[0089] S125、根據(jù)匹配區(qū)域獲得植物的溫度信息。
[0090] S13、根據(jù)圖像融合信息和±壤水分含量信息獲得植物水分脅迫狀態(tài)信息。在本步 驟中，需要說(shuō)明的是，步驟S125所述的溫度信息即為圖像融合信息。在運(yùn)里獲得的植物水分 脅迫狀態(tài)信息，在本實(shí)施例中，可為良好狀態(tài)無(wú)需補(bǔ)水、一般狀態(tài)暫時(shí)無(wú)需補(bǔ)水、缺水狀態(tài) 補(bǔ)水、嚴(yán)重狀態(tài)立即補(bǔ)水。
[0091] S14、根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息發(fā)出相應(yīng)指令信息，W使補(bǔ)水設(shè)備進(jìn)入相應(yīng)工作 狀態(tài)。在本步驟中，需要說(shuō)明的是，所述補(bǔ)水設(shè)備為具有噴灑效果的設(shè)備，能夠?qū)χ参镞M(jìn)行 誘灌。
[0092] 本發(fā)明提供的一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，通過(guò)利用紅外相機(jī)、可見(jiàn)光 相機(jī)實(shí)時(shí)獲取的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像并進(jìn)行融合，獲取植物區(qū)域的溫度信息，根據(jù)獲得的 溫度信息采取對(duì)應(yīng)措施，解決了紅外與可見(jiàn)光圖像在線自動(dòng)融合和紅外圖像上植物區(qū)域自 動(dòng)識(shí)別的難題，能夠精確獲得植物冠層溫度區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物灌概時(shí)機(jī)準(zhǔn)確防止植物受損。
[0093] 本發(fā)明實(shí)施例2提供一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，其與實(shí)施例1所述方法 不同的地方在于:獲取±壤重量信息;根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息和±壤重量信息向補(bǔ)水 設(shè)備發(fā)出指令，W使補(bǔ)水設(shè)備向±壤內(nèi)定量補(bǔ)水。
[0094] 本發(fā)明實(shí)施例提供的一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，通過(guò)獲取±壤重量信 息，能夠獲知±壤的水分蒸發(fā)量，進(jìn)而使補(bǔ)水設(shè)備在對(duì)植物進(jìn)行灌概時(shí)，能夠按照指定水量 對(duì)植物進(jìn)行灌概。對(duì)每株植物及其容器的在線稱重，實(shí)現(xiàn)對(duì)其累積蒸散量的計(jì)算，從而能在 判斷其處于缺水狀態(tài)時(shí)，對(duì)其適量補(bǔ)水，防止補(bǔ)水過(guò)多或者過(guò)少。
[OOM]如圖5示出了本發(fā)明提供的一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，包括:紅外采集 器、可見(jiàn)光采集器、水分采集器、處理終端和補(bǔ)水設(shè)備，其中，
[0096] 紅外采集器，與處理終端無(wú)線連接，用于采集植物的紅外圖像，并采用無(wú)線方式發(fā) 送給處理終端。所述紅外采集器可為紅外相機(jī)。
[0097] 可見(jiàn)光采集器，與處理終端無(wú)線連接，用于采集植物的可見(jiàn)光圖像，并采用無(wú)線方 式發(fā)送給處理終端。所述可見(jiàn)光采集器可為可見(jiàn)光相機(jī)。
[0098] 水分采集器，與處理終端無(wú)線連接，用于采集±壤水分含量，并采用無(wú)線方式發(fā)送 給處理終端。所述水分采集器可為±壤水分傳感器。
[0099] 處理終端，用于接收紅外圖像、可見(jiàn)光圖像和±壤水分含量并進(jìn)行分析處理后獲 得植物水分脅迫狀態(tài)信息，同時(shí)根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令信息。所 述處理終端可為計(jì)算機(jī)電腦等終端。
[0100] 補(bǔ)水設(shè)備，用于接收指令信息進(jìn)入相應(yīng)工作狀態(tài)。所述補(bǔ)水設(shè)備包括:余液桶、潛 水累、流量計(jì)和電磁閥，所述潛水累設(shè)置在所述余液桶內(nèi)，所述潛水累通過(guò)管路連接噴灑裝 置，在所述管路上設(shè)置有流量計(jì)和電磁閥，所述電磁閥通過(guò)處理終端控制連接。
[0101] 本發(fā)明所述系統(tǒng)在工作狀態(tài)下，處理終端通過(guò)電機(jī)控制器控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)，驅(qū)動(dòng)電 機(jī)接收控制指令控制紅外相機(jī)和可見(jiàn)光相機(jī)橫豎移動(dòng)，當(dāng)移動(dòng)到植物上方，處理終端控制 紅外相機(jī)和可見(jiàn)光相機(jī)對(duì)植物進(jìn)行拍照獲取紅外圖像和可見(jiàn)光圖像，并將獲得的圖像無(wú)線 發(fā)送給處理終端。處理終端通過(guò)上述實(shí)施例所述方法對(duì)獲得圖像進(jìn)行融合，獲得匹配區(qū)域， 最終獲得溫度信息。處理終端通過(guò)±壤水分傳感器實(shí)時(shí)獲得±壤中的水分含量信息，然后 結(jié)合獲得的溫度信息，得到植物水分脅迫狀態(tài)信息，根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息向補(bǔ)水設(shè) 備發(fā)出指令信息。
[0102] 當(dāng)植物需要補(bǔ)水時(shí)，處理終端通過(guò)電磁閥控制器控制電磁閥的打開(kāi)，同時(shí)控制潛 水累處于工作狀態(tài)，W及控制流量計(jì)控制流量，最終達(dá)到給植物灌概的目的。其中，需要說(shuō) 明的是，為了控制給植物灌概多少水分，需要設(shè)置一載荷稱重傳感器，其能夠獲取±壤重量 信息;根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息和±壤重量信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令，W使補(bǔ)水設(shè)備向 上壤內(nèi)定量補(bǔ)水。
[0103] 本發(fā)明通過(guò)自動(dòng)灌概系統(tǒng)的使用，實(shí)現(xiàn)對(duì)每株植物的定時(shí)定量灌概和基于水平衡 的灌概兩種灌概方式，為水分脅迫等試驗(yàn)的可重復(fù)性操作提供方便。
[0104] 此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例 中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的 范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書(shū)中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任 意之一都可任意的組合方式來(lái)使用。
[0105] 應(yīng)該注意的是上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行說(shuō)明而不是對(duì)本發(fā)明進(jìn)行限制，并且本領(lǐng) 域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計(jì)出替換實(shí)施例。在權(quán)利要求中， 不應(yīng)將位于括號(hào)之間的任何參考符號(hào)構(gòu)造成對(duì)權(quán)利要求的限制。單詞"包含"不排除存在未 列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞"一"或"一個(gè)"不排除存在多個(gè)運(yùn)樣的 元件。本發(fā)明可W借助于包括有若干不同元件的硬件W及借助于適當(dāng)編程的計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí) 現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，運(yùn)些裝置中的若干個(gè)可W是通過(guò)同一個(gè)硬件項(xiàng) 來(lái)具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、W及第Ξ等的使用不表示任何順序?？蓪⑦\(yùn)些單詞解釋為名 稱。
[0106]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可W理解：W上各實(shí)施例僅用W說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而 非對(duì)其限制;盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 應(yīng)當(dāng)理解:其依然可W對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者 全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而運(yùn)些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā) 明權(quán)利要求所限定的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控方法，其特征在于，包括： 獲取植物的紅外圖像、可見(jiàn)光圖像以及對(duì)應(yīng)植物的土壤水分含量信息； 根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合信息； 根據(jù)圖像融合信息和土壤水分含量信息獲得植物水分脅迫狀態(tài)信息； 根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息發(fā)出相應(yīng)指令信息，以使補(bǔ)水設(shè)備進(jìn)入相應(yīng)工作狀態(tài)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像獲得圖像融合 信息，包括： 對(duì)獲取到的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行基于相位一致性的邊緣檢測(cè)，獲得紅外圖像和 可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像； 根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像獲得紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)； 根據(jù)紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)； 根據(jù)匹配點(diǎn)獲得匹配區(qū)域； 根據(jù)匹配區(qū)域獲得植物的溫度信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對(duì)獲取到的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行基 于相位一致性的邊緣檢測(cè)，獲得紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像，包括： 對(duì)輸入的紅外圖像或可見(jiàn)光圖像在每個(gè)方向上利用檢測(cè)公式獲得每個(gè)方向上的能量 圖； 在每個(gè)能量圖的正交方向上利用奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波計(jì)算其振幅響應(yīng)和奇、偶濾波器 響應(yīng)，得到二維方向能量圖； 將各個(gè)方向上的二維方向能量圖結(jié)合形成邊緣圖像； 其中，所述檢測(cè)公式包括：，其中，An為信號(hào)的傅里葉振幅，漢X)為信號(hào)的相位角， 0(x)為平均相位角；，其中，w(x)為濾波器 頻帶加權(quán)函數(shù)，ε為避免分母為零的變量； An (x) = ^[X(x) * ] + [?(χ) * Μ? ]，其中，Ι(χ)為輸入信號(hào)Μ和Μ〗分別為第η個(gè)尺度 上的奇、偶對(duì)數(shù)Gabor小波。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的邊緣圖像采 用SURF方法獲得紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn)。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)紅外圖像特征點(diǎn)和可見(jiàn)光圖像特征點(diǎn) 進(jìn)行匹配，獲得匹配點(diǎn)，包括： 獲取紅外圖像中的一特征點(diǎn)； 采用歐式距離獲得可見(jiàn)光圖像中特征點(diǎn)與所選紅外圖像中特征點(diǎn)距離最近的一特征 占. 若兩個(gè)特征點(diǎn)的距離小于預(yù)設(shè)閾值； 則確定兩個(gè)特征點(diǎn)相互匹配。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在獲得兩圖像的匹配點(diǎn)對(duì)后，還包括采用 RANSAC方法濾出誤配點(diǎn)對(duì)的步驟。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括： 獲取土壤重量信息； 根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息和土壤重量信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令，以使補(bǔ)水設(shè)備向土 壤內(nèi)定量補(bǔ)水。8. -種植物水分脅迫狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括： 紅外采集器，用于采集植物的紅外圖像，并發(fā)送給處理終端； 可見(jiàn)光采集器，用于采集植物的可見(jiàn)光圖像，并發(fā)送給處理終端； 水分采集器，用于采集土壤水分含量； 處理終端，用于接收紅外圖像、可見(jiàn)光圖像和土壤水分含量并進(jìn)行分析處理后獲得植 物水分脅迫狀態(tài)信息，同時(shí)根據(jù)植物水分脅迫狀態(tài)信息向補(bǔ)水設(shè)備發(fā)出指令信息； 補(bǔ)水設(shè)備，用于接收指令信息進(jìn)入相應(yīng)工作狀態(tài)。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于驅(qū)動(dòng)紅外采集器和可見(jiàn)光采集 器的驅(qū)動(dòng)裝置，用于接收所述處理終端的驅(qū)動(dòng)指令驅(qū)動(dòng)紅外采集器和可見(jiàn)光采集器。10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述補(bǔ)水設(shè)備包括:余液桶、潛水栗、流量 計(jì)和電磁閥，所述潛水栗設(shè)置在所述余液桶內(nèi)，所述潛水栗通過(guò)管路連接噴灑裝置，在所述 管路上設(shè)置有流量計(jì)和電磁閥，所述電磁閥通過(guò)處理終端控制連接。
【文檔編號(hào)】G01N21/17GK106067169SQ201610348933
【公開(kāi)日】2016年11月2日
【申請(qǐng)日】2016年5月24日 公開(kāi)號(hào)201610348933.9, CN 106067169 A, CN 106067169A, CN 201610348933, CN-A-106067169, CN106067169 A, CN106067169A, CN201610348933, CN201610348933.9
【發(fā)明人】李寒, 鄭文剛, 張馨, 田宏武, 張石銳
【申請(qǐng)人】北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心