[發(fā)明專利]基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法及其分析系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710203928.3
• 申請(qǐng)日: 2017-03-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106971167B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張俊青;劉哲;張南;李云
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京興農(nóng)豐華科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06F16/29;G06F16/248;G06F16/25;G06F16/2455
• 代理公司: 北京愛(ài)普納杰專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11419
• 代理人: 王玉松

本發(fā)明涉及一種基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法及其分析系統(tǒng)。通過(guò)無(wú)人機(jī)采集作物不同時(shí)期的影像數(shù)據(jù)，提取種植區(qū)域每個(gè)象元的光譜信息，并與關(guān)鍵生長(zhǎng)參數(shù)建立反演關(guān)系，計(jì)算得到種植區(qū)內(nèi)作物的壟數(shù)、株高、葉色、倒伏率、植被覆蓋度。本發(fā)明通過(guò)Hough變換提取直線計(jì)算作物種植壟數(shù)；研究DSM模型計(jì)算玉米株高；研究基于最大似然監(jiān)督分類區(qū)分玉米冠層顏色；研究基于紋理分析計(jì)算玉米倒伏比率；研究基于像素法計(jì)算影像植被覆蓋度。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)快速、精確提取作物生長(zhǎng)過(guò)程中的壟數(shù)、株高、葉色、倒伏率、植被覆蓋度等信息，方便對(duì)種植區(qū)進(jìn)行全面的監(jiān)測(cè)與統(tǒng)一管理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及作物生長(zhǎng)分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法及其分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在傳統(tǒng)的作物育種、制種及生產(chǎn)中，作物的生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)需要耗費(fèi)大量的人力物力，需要相關(guān)人員到種植區(qū)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)觀察和測(cè)量，但是對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)觀察，由于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境或作物遮擋等原因很難觀察到農(nóng)田內(nèi)部作物的生長(zhǎng)狀況，而且存在主觀測(cè)量誤差大、操作繁瑣、記錄困難等問(wèn)題。尤其是在作物種植和生長(zhǎng)過(guò)程中，壟數(shù)、株高、倒伏率、葉色和植被覆蓋度等信息對(duì)作物生長(zhǎng)狀況影像甚大，如不進(jìn)行準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)可能會(huì)造成巨大的損失。

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人機(jī)被應(yīng)用在農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域，可實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田作物的低空監(jiān)測(cè)，相對(duì)于衛(wèi)星遙感、航天遙感等傳統(tǒng)的遙感技術(shù)，無(wú)人機(jī)遙感擁有時(shí)效高、數(shù)據(jù)小、精度高等優(yōu)點(diǎn)。然而現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)上大多都只是停留在拍照監(jiān)測(cè)階段，未能實(shí)現(xiàn)將監(jiān)測(cè)信息通過(guò)科學(xué)的手段轉(zhuǎn)化為可視化數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法及其分析系統(tǒng)，可計(jì)算作物種植和生長(zhǎng)過(guò)程中的壟數(shù)、株高、葉色、倒伏率以及植被覆蓋度等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生長(zhǎng)狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的分析與管理。

本發(fā)明基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法，其中，包括如下步驟：

步驟S1：無(wú)人機(jī)采集影像數(shù)據(jù)；

步驟S2：數(shù)據(jù)拼接后獲取正射影像，進(jìn)行空三加密，獲得DSM模型；

步驟S3：根據(jù)種植規(guī)劃對(duì)各個(gè)種植小區(qū)進(jìn)行矢量化分割；

步驟S4：提取每個(gè)矢量圖斑區(qū)域內(nèi)影像數(shù)據(jù)和每個(gè)象元的光譜信息；

步驟S5：根據(jù)光譜信息計(jì)算作物壟數(shù)、株高、倒伏率、葉色、植被覆蓋度參數(shù)。

本發(fā)明基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法，其中所述步驟S1中采用無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載可見(jiàn)光相機(jī)按照特定的軌跡飛行，定點(diǎn)拍照，獲取到種植區(qū)的RGB影像。

本發(fā)明基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法，其中所述步驟S5中計(jì)算作物壟數(shù)包括如下步驟：

步驟S11：對(duì)正射影像進(jìn)行二值化處理，將植被與裸地區(qū)分開(kāi)；

步驟S12：對(duì)生成的二值圖像進(jìn)行填充處理，消除植被與裸地中的椒鹽效應(yīng)；

步驟S13：采用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)；

步驟S14：使用Hough變換算法提取邊緣檢測(cè)圖像中的直線，并計(jì)數(shù)輸出作物壟數(shù)。

本發(fā)明基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法，其中所述步驟S5中計(jì)算作物株高包括如下步驟：

步驟S21：用作物某一生育期的DSM模型與裸地時(shí)期DSM模型進(jìn)行相減，得到種植區(qū)內(nèi)每個(gè)象元的高程差；

步驟S22：將所得到的高程差賦值到根據(jù)種植規(guī)劃所繪制的矢量圖中，計(jì)算得到每個(gè)小區(qū)內(nèi)的作物株高的最大值、最小值和平均值。

本發(fā)明基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的作物生長(zhǎng)分析方法，其中所述步驟S5中計(jì)算作物倒伏率包括如下步驟：