照相法测量冬小麦覆盖度的图像处理方法研究

植被覆盖度是重要的农学和生态学参数,对水文、生态、全球变化等研究具有重大意义。数码照相法作为一种方便快捷、精度较高的地面测量方式,在科学研究中得到了广泛的应用。目前照相法测量植被覆盖度的图像处理方法可以分为彩色空间判别法和图像分类法两类。通过对冬小麦覆盖度的连续监测,对不同植被分类判据进行了对比分析,结果表明基于RGB和HLS彩色空间算法的判据具有一致性。基于景合成模型的最大似然分类方法突破了传统分类方法将图像仅分为植被与非植被两类的限制,将图像分为叶片耀斑、光照叶片、阴影叶片、光照土壤和阴影土壤5个组分,具有较高的估算精度,可以作为照相法进行覆盖度估算的首选方法。