一种叶面积指数数据过滤方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111966952A(43)申请公布日2020.11.20(21)申请号202010704063.0(22)申请日2020.07.21(71)申请人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人陈云坪魏海昌孙林袁子炜(74)专利代理机构成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220代理人温利平(51)Int.Cl.G06F17/10(2006.01)G01N21/17(2006.01)G01C11/00(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图3页(54)发明名称一种叶面积指数数据过滤方法(57)摘要本发明公开了一种叶面积指数数据过滤方法，首先根据植物冠层图像或视频计算LAI数据，得到各个节点各个时间段内多个固定间隔的LAI值，然后，对每个节点每个时间段的多个固定间隔的LAI值，用一个大小为n的窗口进行滑动遍历，每次滑动求一个均值和方差，将方差最小窗口的均值作为该节点在该时间段的LAI代表值。这样对于庞大且随环境变化较大的野外采集的叶面积指数数据处理具有优越的效果，提取得到每个节点各个时间段的LAI代表值，剔除了大量无效LAI数据，每个时间段仅保留了一个有效LAI值作为当天代表值，对此情形下的植被生长情况的管理和监测有较大的实际意义和更为广泛的适用性。CN111966952ACN111966952A权利要求书1/1页1.一种叶面积指数数据过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、获得各个节点各个时间段固定间隔采集植物光学信息(如冠层图像、视频或光强度)并计算LAI(LeafAreaIndex，叶面积指数)数据，得到各个节点各个时间段内多个固定间隔的LAI值；(2)、针对每一个节点的每一个时间段多个固定间隔的LAI值进行运算，得出该节点在该时间段的LAI值：2.1)、用一个大小为n的窗口滑动遍历固定间隔的LAI值，每次滑动得到n个LAI值；2.2)、对每次滑动得到n个LAI值，求解其均值和方差；2.3)、找出所有次滑动得到的方差的最小值，其对应的均值(方差最小窗口的均值)作为该节点在该时间段的LAI代表值。2.根据权利要求1所述的叶面积指数数据过滤方法，其特征在于，在步骤(1)后，步骤(2)之前，还包括剔除LAI原始数据中的异常值：步骤S201：划分LAI异常值为六类将LAI异常值分为六类：当LAI值为45.00时，表示仪器内存存取错误；当LAI值为46.00时，表示通过摄像头拍摄的图像过暗，一般出现在夜间；当LAI值为47.00时，表示拍照失败；当LAI值为48.00时，表示内存分配失败；当LAI值为49.00时，表示拍摄到的图像过曝光；当LAI值为0.00时，表示出现了未知错误；步骤S202：遍历每个节点的每个时间段(每天)的LAI数据遍历LAI原始数据，即步骤S1获得的各个节点各个时间段(天)内多个固定间隔的LAI值：用List<string>nodes和List<string>dates类型的数组按行来存放每个节点的每个时间段的LAI原始数据，然后按行进行逐条遍历；步骤S203：判断LAI值中的异常值并删除判断每一条LAI值是否等于异常值里的任一数值，若判断结果相等，则用删除这一条，这样得到剔除异常值的LAI数据，用于步骤(2)的运算。3.根据权利要求1所述的叶面积指数数据过滤方法，其特征在于，步骤2.3)中，找出所有次滑动得到的方差的最小值，需要进一步判断其是否大于设定的阈值，如果大于，则认为该节点该时间段(天)LAI数据无效，如果不大于，才认为其对应的均值为该节点在该时间段(天)的LAI代表值。4.根据权利要求3所述的叶面积指数数据过滤方法，其特征在于，所述设定的阈值为0.3。2CN111966952A说明书1/3页一种叶面积指数数据过滤方法技术领域[0001]本发明属于遥感信息与大数据技术领域，更为具体地讲，涉及一种叶面积指数数据过滤方法，可应用于无线传感器网络通过拍摄冠层图像后间接计算测量的叶面积指数数据的过滤。背景技术[0002]LAI(LeafAreaIndex)即叶面积指数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数，是反应植物群体生长状况的一个重要指标。LAI大小直接与最终产量高低密切相关，因此对于这一参数的实时监控和测量在农产业上具有极大的实际意义。[0003]研究表明，植物的叶面积指数的测量方法实现了从最初带有破坏性的直接测量法到如今的图像处理法、遥感图像法和传感器法等多种方法的过渡。根据实际需要，许多高效并精确度高的用于测量叶面积指数的先进设备已投入使用，如LAI-2000等。这些设备是通过人工实地手持冠层分析仪器进行测量，对于需要长期观测野外某区域的植物的叶面积指数来说很