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申请/专利权人：河海大学;新平褚氏农业有限公司

摘要：本发明涉及一种结合无人机影像纹理特征的果树叶片氮含量估算方法，针对目标果园区域，首先获得该多光谱遥感影像分别对应预设各波段的灰度值影像；接着获得各波段灰度值影像分别对应的LBP特征影像；再获得预设各采样位置所包含树冠区域分别对应预设各类型光谱指数值；然后获得预设各采样位置所包含树冠区域分别对应各波段下的综合特征；最后训练获得以果树冠部所对应预设各类型光谱指数值、各波段下综合特征为输入，果树冠部所对应叶片氮含量为输出的叶片氮含量估算模型；设计方法克服了以往化学方法成本高昂、对果树具有破坏性、结果难以推广至大范围等弊端；同时该方法充分利用无人机影像纹理特征，极大提高估算的准确率，为果园种植生产提供科学的决策支持。

主权项：1.一种结合无人机影像纹理特征的果树叶片氮含量估算方法，其特征在于：通过步骤A至步骤E，获得目标果园区域所对应的叶片氮含量估算模型，通过步骤i，应用叶片氮含量估算模型，实现对目标果园区域中目标果树冠部叶片氮含量的检测；步骤A.获得目标果园区域对应预设果树叶片生长成熟、且理化参数稳定时期的多光谱遥感影像，并获得该多光谱遥感影像分别对应预设各波段的灰度值影像，然后进入步骤B；步骤B.分别针对各波段的灰度值影像，获得灰度值影像所对应的LBP特征影像，进而获得各波段灰度值影像分别对应的LBP特征影像，然后进入步骤C；步骤C.获得各波段灰度值影像分别对应的光谱反射率影像，并基于预设各采样位置所包含树冠区域分别对应各波段的光谱反射率，结合预设各波段之间的联系，获得预设各采样位置所包含树冠区域分别对应预设各类型光谱指数值，然后进入步骤D；步骤D.分别针对各波段，将波段下的LBP特征影像、光谱反射率影像进行结合，获得各波段下的综合特征影像，进而获得预设各采样位置所包含树冠区域分别对应各波段下的综合特征，然后进入步骤E；步骤E.根据预设各采样位置所包含树冠区域分别所对应预设各类型光谱指数值、以及各波段下综合特征，结合预设各采样位置所包含树冠区域分别所对应预先采集叶片氮含量，针对预设待训练模型进行训练，获得以果树冠部所对应预设各类型光谱指数值、各波段下综合特征为输入，果树冠部所对应叶片氮含量为输出的叶片氮含量估算模型；步骤i.基于目标果园区域的遥感影像，按步骤A至步骤D的方法，获得目标果树冠部所对应预设各类型光谱指数值、各波段下综合特征，应用叶片氮含量估算模型，获得目标果树冠部所对应的叶片氮含量。

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