[發明專利]一種基于北斗定位數據的農機行為分析與作業面積統計方法

有效

• 申請號: 202010902540.4
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN113409240B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 白金強;郝鳳琦;劉霞;馬德新;程廣河;李成攻;孟慶龍;郝慧娟
• 申請（專利權）人: 山東省計算中心（國家超級計算濟南中心）
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T5/30;G01S19/39;G01S19/42
• 代理公司: 濟南竹森知識產權代理事務所(普通合伙) 37270
• 代理人: 呂利敏

1.一種基于北斗定位數據的農機行為分析與作業面積統計方法，其特征在于，包括農機作業區域的自動識別、計算面積、分析重疊面積和遺漏面積；

所述農機作業區域的自動識別的方法為基于空間聚類的農機作業區域自動識別算法；

所述計算面積的方法包括基于柵格的面積計算方法和基于輪廓的面積計算方法；

所述分析重疊面積的方法為，根據軌跡長度乘以幅寬得到的面積減去基于柵格的面積計算方法得到的面積而計算出：

其中d(Q_i，Q_i+1)表示農機作業相鄰軌跡點之間的距離；

所述分析遺漏面積的方法為：

S_miss＝S_contour-S_grid；

其中，所述Scontour是基于輪廓的面積；所述Sgrid是計算基于柵格的面積；

所述基于空間聚類的農機作業區域自動識別算法包括：

1-1)農機作業數據獲取

通過車載北斗定位終端以及GPRS移動通信設備獲得農機作業的軌跡數據集合P＝{P₁(t₁，lat₁，long₁)，P₂(t₂，lat₂，long₂)，…，P_n(t_n，lat_n，long_n)，其中t表示時間，lat表示緯度，long表示經度，n表示軌跡點總的數量；

1-2)數據預處理

所述預處理是指剔除數據異常點、漂移點、停歇點和隨機噪聲點；

1-3)投影

得到UTM坐標系下的數據點集合Q＝{Q₁(t₁，x₁，y₁)，Q₂(t₂，x₂，y₂)，…，Q_n(t_n，x_n，y_n)；

1-4)空間聚類

利用空間聚類對作業區域進行識別，識別的具體步驟如下：

1-4-1)以預處理之后的每個數據點為圓心，以一定半徑r畫圓圈，圓圈內有多少個相鄰的數據點成為該點的密度值；

1-4-2)如果該點的密度值小于設定閾值min_pts，那么標記該點為低密度點，否則為高密度點；

1-4-3)如果某個高密度點在另一個高密度點的圓圈內，則將兩點連接起來；如果某一低密度點在另一個高密度點的圓圈內，也將其連接到距離最近的高密度點上，成為邊界點；

1-4-4)重復步驟1-4-2)、1-4-3)，剔除不在任何高密度點的圈內的低密度點，保留高密度點集合為農機作業區域的軌跡點；

1-5)計算基于輪廓的面積Scontour；

1-6)計算基于柵格的面積Sgrid；

1-7)所述分析重疊面積的方法為：

根據軌跡長度乘以幅寬得到的面積減去基于柵格的面積計算方法得到的面積而計算出：

其中d(Q_i，Q_i+1)表示農機作業相鄰軌跡點之間的距離；

所述分析遺漏面積的方法為：

S_miss＝S_contour-S_grid；

所述1-5)基于輪廓的面積Scontour的方法，基于輪廓的面積計算方法包括以下步驟：

1-5-1)凹包計算

根據聚類得到的數據點，對每一類數據點進行凹包計算，具體步驟如下：

(1)找到y值最小的點，y值相同則取x值最大的點，作為起始點O；

(2)從起始點O出發，以(1，0)為基準向量，先找一個小于半徑為R的邊作為初始邊，此時該點為A；

(3)循環找接下來的邊，假設上一條邊為AB，那么下一條邊必然從B點開始，連接到B的R鄰域內的一個點C，尋找點C使用如下規則：先對B的R鄰域內的點，以B為中心、BA向量為基準進行極坐標方向排序，然后依次為B的R鄰域內的點C₀～C_n建立以BC_i為弦的圓，然后檢查其中是否包含其它的鄰域點，若不存在，則該弦即為新的邊，跳出循環；

(4)依次找到所有的邊，直到找不到新的邊或者遇到之前已經作為邊的點為止；

1-5-2)計算面積

計算每個類別的凹包得到多個多邊形，然后采用三角形分割算法或者Simpson算法計算多邊形面積，得到S_{contour_in}，即

其中w表示作業幅寬，d(Q_i，Q_i+1)表示相鄰邊界點Q_i、Q_i+1之間的距離；

所述步驟1-6)計算基于柵格的面積Sgrid的方法如下：

1-6-1)區域膨脹，區域膨脹是根據農機軌跡數據以及幅寬對實際作業區域進行柵格化處理，具體步驟如下：

(a-1)找到x，y的最小值x_min，y_min以及最大值x_max，y_max；

(a-2)根據像元與實際尺寸的比例μ確定要開辟的柵格矩陣大小：

其中ε表示額外的邊界，保證數據點都位于矩陣內；開辟表示柵格矩陣的二維數組，并初始化為0；

(a-3)根據農機軌跡以及幅寬計算要膨脹的區域：

已知相鄰農機運行軌跡點Q_i(t_i，x_i，y_i)，Q_i+1(t_i+1，x_i+i，y_i+1)以及作業幅寬w，對其進行區域膨脹實際上就是求Q′_i，Q″_i，Q′_i+1，Q″_i+1四個點的坐標：

Q′_i(x′_i，y′_i)＝(x_i+Δ_x，y_i-Δ_y)

Q″_i(x″_i，y″_i)＝(x_i-Δ_x，y_i+Δ_y)

Q′_i+1(x′_i+1，y′_i+1)＝(x_i+1+Δ_x，y_i+1-Δ_y)

Q″_i+1(x″_i+1，y″_i+1)＝(x_i+1-Δ_x，y_i+1+Δ_y)

根據Q′_i，Q″_i，Q′_i+1，Q″_i+1這四個點生成的矩形以及Q′_i+1，Q″_i+1這兩個點生成的以為半徑的半圓與柵格矩陣進行疊加處理：得到柵格化的農機運行軌跡圖；

1-6-2)計算面積

根據上述柵格矩陣，統計柵格單元值為1的數量，然后根據像元與實際尺寸的比例計算面積：

S_grid＝N*μ²

其中N為柵格單元值為1的數量。

2.根據權利要求1所述的一種基于北斗定位數據的農機行為分析與作業面積統計方法，其特征在于，所述步驟1-2)數據預處理的方法包括剔除數據的順序：

1-2-1)剔除異常點：任意農機軌跡點應滿足P(t，lat，long)：

lat∈[-90°，90°]

long∈[-180°，180°]

將不滿足上述公式的數據點作為異常點剔除；

1-2-2)剔除漂移點：對于相鄰的2個軌跡點P_i(t_i，lat_i，long_i)，P_i+1(t_i+1，lat_i+1，long_i+1)計算農機的運行速度：

其中d(P_i，P_i+1)表示相鄰軌跡點P_i、P_i+1之間的距離，將v(P_iP_i+1)＞v_max的軌跡點剔除，其中v_max為農機的最大運行速度；

1-2-3)剔除停歇點：對于k個連續的農機運行軌跡點計算其平均速度：

剔除平均速度小于一定閾值δ的軌跡點；

1-2-4)剔除隨機噪聲點：對于相鄰的2個軌跡點P_i(t_i，lat_i，long_i)，P_i+1(t_i+1，lat_i+1，long_i+1)計算其方向：

將其轉化為單位向量的表示方法：θ_i，i+1→(cos(θ_i，i+1)，sin(θ_i，i+1))，那么對于k個連續的農機運行軌跡點計算其方向均值為：

計算其標準差為：

將標準差大于一定閾值的點剔除。