基于热红外与可见光图像融合的生菜水分胁迫指数模型研究_何婷婷.pdf

节水灌溉Water Saving I基于热红外与可见光图像融合的生菜水分胁迫指数模型研究何婷婷1，2，黄媛3，高海荣4，张钟莉莉1，郭瑞1，杨英茹3（1.北京市农林科学院智能装备技术研究中心，北京 100097；2.山西农业大学，山西 太谷 030801；3.石家庄市农林科学研究院，石家庄 050041；4.北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097）摘 要：为了准确提取作物冠层温度，监测作物水分亏缺状态，以不同水分处理的生菜为研究对象，分别利用手持式热像仪和佳能相机获取生菜的热红外和可见光图像，计算生菜冠层可见光图像与热红外图像的仿射变换参数，并进行配准融合，以获取生菜冠层区域的热红外图像，而后计算不同处理下的基于冠层温度的水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）与日蒸散量（Evapotranspiration，ET），分析不同灌溉处理下CWSI同ET的相关关系来监测生菜水分亏缺程度。结果表明，基于仿射变换的热红外目标提取方法可以实现生菜冠层的准确提取，剔除背景后生菜冠层的平均温度值由20.25 下降至 19.25。不同水分处理下的生菜热红外冠层的CWSI值展示出明显的差异，且CWSI与ET呈显著负相关，当CWSI越大，ET越小，表明CWSI可以应用在生菜水分胁迫状态监测，能够很好的反应土壤水分含量变化状况。关键词：生菜；热红外图像；可见光图像；仿射变换；背景剔除；不同水分处理；作物水分胁迫指数CWSI中图分类号：S152.7+5 文献标识码：A DOI：10.12396/jsgg.2022169何婷婷，黄 媛，高海荣，等.基于热红外与可见光图像融合的生菜水分胁迫指数模型研究 J.节水灌溉，2023（3）：116-122.DOI：10.12396/jsgg.2022169.HE T T，HUANG Y，GAO H R，et al.Study on water stress index model of lettuce based on fusion of thermal infrared and visible light images J.Water Saving Irrigation，2023（3）：116-122.DOI：10.12396/jsgg.2022169.Study on Water Stress Index Model of Lettuce Based on Fusion of Thermal Infrared and Visible Light ImagesHE Ting-ting1，2，HUANG Yuan3，GAO Hai-rong4，ZHANGZHONG Li-li1，GUO Rui1，YANG Ying-ru3（1.Intelligent Euipment Technology Research Center，Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Beijing 100097，China；2.Shanxi Agricultural University，Taigu 030801，Shanxi Province，China；3.Shijiazhuang Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Shijiazhuang 050041，China；4.Information Equipment Technology Research Center，Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Beijing 100097，China）Abstract：In order to accurately extract the temperature of the crop canopy and monitor the state of crop water deficit,this study took lettuce with different moisture treatments as the research object,used a handheld thermal imager and a Canon camera to obtain the thermal infrared and visible light images of the lettuce,respectively.Calculating the affine transformation parameters of the visible light and the thermal infrared image of lettuce crown,and the registration and fusion of the visible and thermal infrared images were performed to obtain the thermal infrared image of the lettuce canopy area.Then the crop water stress index(CWSI)and daily evapotranspiration(ET)based on canopy 文章编号：1007-4929（2023）03-0116-07收稿日期：2022-07-31基金项目：河北省重点研发计划项目（22327401D）；北京市乡村振兴科技项目（20220818）。作者简介：何婷婷（1997-），女，硕士研究生，主要从事农业信息检测与控制工程研究。E-mail:。通讯作者：杨英茹（1972-），女，研究员，主要从事作物栽培与农业信息化研究。E-mail:。116基于热红外与可见光图像融合的生菜水分胁迫指数模型研究 何婷婷 黄媛 高海荣 等temperature under different treatments were calculated,and the correlation between CWSI and ET was analyzed to monitor the degree of water deficit in lettuce.The results showed that the thermal infrared target extraction method based on affine transformation could achieve the accurate extraction of lettuce canopy,the average temperature of the lettuce canopy decreased from 20.25 to 19.25 after removing the background.The CWSI values of lettuce thermal infrared canopy under different water treatments showed obvious differences,and CWSI was significantly negatively correlated with ET.The larger the CWSI,the smaller the ET,indicating that CWSI can be applied to the monitoring of lettuce water stress,which can well reflect the change of soil water content.Key words：lettuce；thermal infrared image；visible light image；affine transformation；background culling；different moisture treatments；crop water stress index CWSI0引 言冠层温度是反映作物水分状况的一个重要指标，早在1981年，JACKSON1就提出了基于冠层温度的作物水分胁迫指数（CWSI）的概念，将CWSI作为量化作物水分状况的量化指标，而后IDSO2等又提出了基于冠层温度的CWSI经验公式。近年来，基于冠层温度的作物水分胁迫指数已经被广泛应用于作物水分状况的监测3，如崔晓等4通过IRTS-P型红外温度自动传感器测量玉米冠层温度，建立了玉米在不同生育阶段的CWSI经验模型，并应用于田间夏玉米水分状况监测。张晓东等5提取了油菜的冠层温度,建立了油菜的冠气温差模型和CWSI模型，并利用CWSI模型对植株含水率进行预测，实现了对油菜含水率的定性和定量分析。KUMAR6使用有监督前馈-反向传播（FF-BP）和无监督Kohonen自组织映射（K-SOM）人工神经网络模型，利用气温、相对湿度和冠层温度等参数预测作物水分胁迫指数（CWSI）。EB等7使用红外测温法测定了两个红花品种在4种不同灌溉制度下的CWSI，找到红花在不同水分胁迫下的最佳灌溉制度。从目前开展的应用研究看，红外热像仪能够对作物冠层进行快速、非接触、无损害的温度监测，是作物水分状态监测的一个非常理想的工具。然而在作物未达到全覆盖时，红外热像仪获取的热红外图像中不仅包含作物冠层，还包含土壤背景，这对提取冠层温度有较大的干扰8，因此剔除热红外图像中的土壤背景部分是提高冠层温度的监测精度的关键。目前，从热红外图像中剔除土壤背景，提取目标信息的常见处理有两种，一种是直接从热红外图像中提取9-11，这种方法非常依赖大气温度的监测精度12，且不适用地物类别较多或地物温度差异较大的图像13。另一种处理是结合可见光和热红外图像，利用可见光图像的光谱信息实现热红外图像地物分离14-16。使用高分辨率的可见光图像中可以很好的区分各种地物信息，但在实际操作中由于相机自身参数、拍摄角度、气象因素以及人为因素等多个因素的干扰，可见光与热红外图像像元无法准确无误地一一对应17。为了实现可见光图像与热红外图像的准确匹配，并完成热红外图像的目标提取，本文以不同水分处理下的生菜为研究对象，利用仿射变换原理计算出生菜热红外图像与可见光图像的仿射变换参数，实现可见光冠层区域与热红外图像目标区域的配准及冠层区域的提取，以自动获取作物的叶冠部分的温度值，根据提取出热红外目标温度进行水分胁迫指数计算，将处理前和处理后的冠层温度和水分胁迫指数进行比较，并进一步分析了水分胁迫指数与蒸散量之间的关系，用于判断生菜的水分亏缺程度。1材料与方法1.1试验材料试验分别于2020年8-10月和2021年3-5月在北京市昌平区国家精准农业示范基地（小汤山）日光温室内进行，采用波士顿奶油展叶生菜和射手101结球生菜两种不同类型的生菜作为试验样本分别进行两季种植试验。试验采用盆栽种植，每盆种植一株生菜。本试验设 4个灌溉下限处理（见表 1），以 100%为灌溉上限，分别以 90%(T1)、80%(T2)、70%(T3)和60%(T4)为灌溉下限，通过土壤水分传感器监测土壤含水量，当土壤水分降低到灌溉下限时，进行灌溉，以保证土壤水分达到灌溉上限。每季试验设置52盆生菜种植样本，每个灌溉下限处理设置13组重复试验，每个处理选择3个重复组，共12盆生菜样本放置于秤上，用于检测土壤水分的下限值，以此确定其他未称重样本是否达到灌水下限。试验布置如图1所示。1.2图像采集方法1.2.1热红外图像采用美国是德科技研制生产的Keysight U5855A True/R手持式热像仪来采集冠层温度及热红外图像，检测分辨率为表1灌水处理设计Tab.1Irrigation treatment design处理灌水上限灌水下限灌溉总量/mm季节种植第一季第二季T1100%FC90%FC116.21254.