本发明涉及植被遥感，尤其涉及的是一种阴影去除植被指数的构建方法、阴影去除方法及系统。
背景技术：
1、在进行植被健康监测时常受到阴影的干扰，导致叶绿素含量反演精度降低，因此植被阴影去除是植被遥感中具有挑战性的问题。而目前的植被阴影去除方法中，主要是基于光谱的植被阴影去除方法，该方法只获取各个波段的强度信息，忽略了偏振信息，从而导致植被检测不准确，无法满足植被检测高精度的要求。
2、因此，现有技术中的方法需要进一步的改进。
技术实现思路
1、鉴于上述相关技术中的不足之处，本发明的目的在于提供一种阴影去除植被指数的构建方法、阴影去除方法及系统，克服现有技术中仅基于获取的各个波段的强度信息消除植被阴影，由于信息不全面而导致检测结果不准确的缺陷。
2、本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
3、第一方面，本实施例提供了一种阴影去除植被指数的构建方法，其中，包括：
4、获取不同预设偏振角度下植被检测光信号的线偏振度；
5、将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数或简单比率植被指数，构建得到阴影去除植被指数。
6、可选地，所述获取不同预设偏振角度下植被检测光信号线偏振度的步骤包括：
7、利用stokes方法计算不同预设偏振角度下植被检测光信号对应的入射stokes参量；
8、根据计算得到的stokes参量确定所述线偏振度。
9、可选地，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数或简单比率植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤中；所述归一化植被指数或简单比率植被指数所采用的反射率对应的波长分别为近红外波长和红光波长。
10、可选地，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤包括：
11、以近红外波长对应的反射率作为第一反射率值，将红光波长对应的反射率作为第二反射率值，以预设第一因子和所述线偏振度的乘积作为对第一反射率值的调控参量，以预设第二因子和所述线偏振度的乘积作为第二反射率值的调控参量，构建得到第一阴影去除植被指数。
12、可选地，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤包括：
13、以近红外波长对应的反射率与预设第一因子和所述线偏振度的乘积之间的差值代替第三反射率值，以红光波长对应的反射率与预设第二因子和所述线偏振度的乘积之间的差值代替第四反射率值，构建得到第二阴影去除植被指数。
14、可选地，根据近红外波段和红光波段对应的植被光谱数据图像中阳光区域和阴影区域的变化率相同，计算得到所述预设第一因子和预设第二因子。
15、第二方面，本实施例公开了一种植被阴影去除方法，其中，包括：
16、获取中心波段为近红外波长和红光波长时的植被光谱数据图像，以及获取中心波段为近红外波长和红光波长时植被在不同预设偏振角度下的偏振数据图像；
17、根据所述偏振数据图像计算植被检测光信号的线偏振度；
18、根据光谱数据图像计算近红外波长对应的第一反射率值和红光波长对应的第二反射率值；
19、将线偏振度、第一反射率值和第二反射率值代入预先构建的阴影去除植被指数，以实现植被阴影去除；其中，所述阴影去除植被指数为基于所述的阴影去除植被指数的构建方法构建得到的。
20、可选地，利用emccd微光偏振多光谱成像设备拍摄得到植被的偏振数据图像和植被光谱数据图像。
21、可选地，所述阴影去除植被指数的计算公式为：
22、；
23、或；
24、其中，nsr-sr为第一阴影去除植被指数，nsr-ndvi为第二阴影去除植被指数，r760nm和r680nm分别为波长为760nm时对应的反射率值和680nm时对应的反射率值，dolp为线偏振度，a和b分别为预设第一因子和预设第二因子。
25、第三方面，本实施例提供了一种植被阴影去除系统，其中，包括：
26、图像采集模块，用于获取中心波段为近红外波长和红光波长时的植被光谱数据图像，以及获取中心波段为近红外波长和红光波长时植被在不同预设偏振角度下的偏振数据图像；
27、数据处理模块，用于根据所述偏振数据图像植被检测光信号的线偏振度，根据光谱数据图像计算近红外波长对应的第一反射率值和红光波长对应的第二反射率值；
28、以及将线偏振度、第一反射率值和第二反射率值代入预先构建的阴影去除植被指数，以实现植被阴影去除；其中，所述阴影去除植被指数为基于所述的阴影去除植被指数的构建方法构建得到的。
29、有益效果
30、本实施例公开了一种阴影去除植被指数的构建方法、阴影去除方法及系统，通过获取不同预设偏振角度下植被检测光信号的线偏振度；将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数或简单比率植被指数，构建得到阴影去除植被指数，利用构建得到的阴影去除植被指数提高植被健康监测的精度。由于本实施例提供的方法及系统将光谱和偏振数据相融合，增加了检测信息的全面性，从而提高了植被健康状况的准确性。
1.一种阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，所述获取不同预设偏振角度下植被检测光信号的线偏振度的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数或简单比率植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤中；所述归一化植被指数或简单比率植被指数所采用的反射率对应的波长分别为近红外波长和红光波长。
4.根据权利要求3所述的阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，将线偏振度作为调整因子加入归一化植被指数，构建得到阴影去除植被指数的步骤包括：
6.根据权利要求4或5所述的阴影去除植被指数的构建方法，其特征在于，根据近红外波段和红光波段对应的植被光谱数据图像中阳光区域和阴影区域的变化率相同，计算得到所述预设第一因子和预设第二因子。
7.一种植被阴影去除方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的植被阴影去除方法，其特征在于，利用emccd微光偏振多光谱成像设备拍摄得到植被的偏振数据图像和植被光谱数据图像。
9.根据权利要求7所述的植被阴影去除方法，其特征在于，所述阴影去除植被指数的计算公式为：
10.一种植被阴影去除系统，其特征在于，包括：
