简介： 本发明提供了一种检测叶菜类作物冠层水分含量的方法，对光谱进行滤波后，采用后向区间偏最小二乘算法，遗传算法及连续投影算法，对特征波长进行梯度提取；对主视图像及俯视图像进行小波去噪后，提取冠幅投影面积、冠幅周长及株高作为叶菜类作物的长势特征，提取RGB空间和HSI空间各颜色分量均值作为颜色特征，从RGB空间和HSI空间构建的6个颜色共生矩阵中提取熵、二阶矩、对比度和同质性作为纹理特征；采用核主成分分析对特征波长及图像特征降维，利用极限学习机算法建立叶菜类作物冠层水分含量的检测模型；本发明利用多种化学计量学算法及图像处理方法，全面获取了叶菜类作物冠层的内部和外部信息，实现了叶菜类作物冠层水分含量的无损检测。