本发明属于葡萄种殖，尤其涉及一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统。
背景技术：
1、有机质在葡萄种植中扮演着至关重要的角色，它不仅能够改善土壤结构，增加土壤的通透性和保水能力，还为葡萄提供了丰富的养分供应，促进了根系的健康发展。同时，有机质还能够促进土壤中的生物活性，增强微生物多样性，有助于病害防治和土壤化学性质的改善。此外，有机质还能减少土壤侵蚀和板结现象，为葡萄生长创造了良好的土壤环境。最重要的是，有机质能够提升葡萄的品质，增加果实的口感和香气，同时提高葡萄的抗逆性，减少农药使用，对生产安全、健康的葡萄至关重要。
2、在现代精准农业中，土壤有机质的监测和管理对于提高葡萄产量和质量具有重要意义。传统的葡萄园土壤有机质检测方法通常依赖于实验室化学分析，这些方法虽然准确，但耗时、成本高，且无法实现大面积的实时监测。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，包括以下步骤：
3、采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据，对所述遥感数据进行预处理，获得预处理图像；
4、对所述预处理图像进行特征提取，获得光谱特征；
5、构建初始有机质估测模型，通过环境数据、光谱特征和有机质实际测量对所述初始有机质估测模型进行训练，得到有机质估测模型；
6、基于所述有机质评估模型对葡萄园土壤进行有机质评估分析，获得葡萄园有机质分布结果。
7、优选地，对所述遥感数据进行预处理的方法包括：
8、去除遥感影像中的云阴影；
9、对去除云阴影的遥感影像进行辐射定标得到表现辐亮度卫星影像，并计算表现辐亮度卫星影像中各像元对应的表现反射率；
10、对表现反射率卫星影像进行大气吸收和大气本征反射率校正，获得大气校正影像；
11、计算大气校正影像中各像元对应的等效平均背景反射率，并基于等效平均背景反射率对卫星影像逐像元进行邻近效应校正，获得最终校正图像；
12、基于最终校正图像进行图像增强处理，通过人工采样数据对增强处理后的图像进行验证。
13、优选地，对所述预处理图像进行特征提取的方法包括：
14、对预处理图像进行降噪处理，然后对所有像元的光谱进行平均，得到图像的平均光谱；
15、对每个像元的光谱进行一阶微分，获得光谱曲线中的陡峭变化；
16、对每个像元的光谱进行二阶微分，获得光谱曲线中的弯曲点；
17、基于所述平均光谱和它的一阶、二阶微分计算缨帽变换的系数，将所述缨帽变换的系数作为光谱特征。
18、优选地，所述初始有机质估测模型为基于支持向量机的网络模型。
19、优选地，获得葡萄园有机质分布结果的方法包括：将葡萄园图像进行拼接，再通过有机质估测模型对拼接的图像进行分析，获得葡萄园有机质分布结果。
20、优选地，所述将葡萄园图像进行拼接的方法包括：
21、从两个待拼接图像中搜寻相同的线作为拼接线；沿所述拼接线分割图像，获得待拼接图像；将两个大面积的待拼接图像进行拼接，获得初始拼接图像；通过匀光匀色方法消除所述初始拼接图像中的拼接缝。
22、本发明还提供了一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析系统，包括：
23、数据采集模块，用于采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据，对所述遥感数据进行预处理，获得预处理图像；
24、特征提取模块，与所述数据采集模块连接，用于对所述预处理图像进行特征提取，获得光谱特征；
25、模型构建模块，分别与所述数据采集模块和特征提取模块连接，用于构建初始有机质估测模型，通过环境数据、光谱特征和有机质实际测量对所述初始有机质估测模型进行训练，得到有机质估测模型；
26、评估模块，与所述模型构建模块连接，用于基于所述有机质评估模型对葡萄园土壤进行有机质评估分析，获得葡萄园有机质分布结果。
27、优选地，所述数据采集模块包括采集子模块和预处理子模块；
28、所述采集子模块用于采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据；
29、所述预处理子模块用于对所述遥感数据进行预处理。
30、优选地，所述预处理子模块包括云阴影去除单元、辐射定标单元、大气校正单元、邻近效应校正单元、图像增强单元和验证单元；
31、所述云阴影去除单元用于去除遥感影像中的云阴影；
32、所述辐射定标单元用于对去除云阴影的遥感影像进行辐射定标得到表现辐亮度卫星影像，并计算表现辐亮度卫星影像中各像元对应的表现反射率；
33、所述大气校正单元用于对表现反射率卫星影像进行大气吸收和大气本征反射率校正，获得大气校正影像；
34、所述邻近效应校正单元用于计算大气校正影像中各像元对应的等效平均背景反射率，并基于等效平均背景反射率对卫星影像逐像元进行邻近效应校正，获得最终校正图像；
35、所述图像增强单元用于基于最终校正图像进行图像增强处理；
36、所述验证单元用于通过人工采样数据对增强处理后的图像进行验证。
37、优选地，所述评估模块包括拼接子模块和识别子模块；
38、所述拼接子模块用于将葡萄园图像进行拼接，获得拼接图像；
39、所述识别子模块用于通过有机质估测模型对拼接的图像进行分析，获得葡萄园有机质分布结果；
40、所述拼接子模块包括拼接线获取单元、图像分割单元、拼接单元和拼接缝消除单元；
41、所述拼接线获取单元用于从两个待拼接图像中搜寻相同的线作为拼接线；
42、所述图像分割单元用于沿所述拼接线分割图像，获得待拼接图像；
43、所述拼接单元用于将两个大面积的待拼接图像进行拼接，获得初始拼接图像；
44、所述拼接缝消除单元用于通过匀光匀色方法消除所述初始拼接图像中的拼接缝。
45、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
46、本发明公开了一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法及系统，包括：采集葡萄园的环境数据、遥感数据和有机质实际测量数据，对遥感数据进行预处理，获得预处理图像；对预处理图像进行特征提取，获得光谱特征；构建初始有机质估测模型，通过环境数据、光谱特征和有机质实际测量对初始有机质估测模型进行训练，得到有机质估测模型；基于有机质评估模型对葡萄园土壤进行有机质评估分析，获得葡萄园有机质分布结果。本发明能够实现对大面积葡萄园土壤有机质含量的快速实时监测，为农业生产提供及时的土壤质量信息。本发明提供的有机质分布结果可以辅助农业生产者进行土壤管理和施肥决策，提高葡萄园的生产效率和果实品质。
1.一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析方法，其特征在于，
7.一种基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析系统，其特征在于，
10.根据权利要求7所述的基于机器学习的葡萄园土壤有机质识别分析系统，其特征在于，
