[发明专利]一种大田农业生产情景感知计算方法及装置

权利要求书

1.一种大田农业生产情景感知计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1.采集作物的双目图像数据和生长环境数据；

S2.根据采集的双目图像数据，进行点云数据处理，计算出作物的株高和株行距；

其中，在所述S2中点云数据处理包括：

建立模型空间直角坐标系，将点云数据正上方定义为Z轴正方向；根据Z轴层次密度法提取地面区域；

根据地面区域点云拟合地面，求出地面方程参数；

删除地面方程中地面区域以下的点；

根据密度聚类算法删除点云中的噪声数据；

以Z＝0平面为地面进行坐标变换，提取Z坐标值最大的点作为作物的株高；

计算上述密度聚类法所得聚类中所有点的着生位置坐标，结合播种时设定的作物行向，计算各中心点之间的距离，作为株行距；

其中，根据地面区域点云拟合地面，求出地面方程参数，包括：

用点(x_i,y_i,z_i),i＝0,1,…,n-1；拟合地面方程Ax+By+Cz+D＝0；定义：

$m_0=-\frac{A}{C};m_1=-\frac{B}{C};m_2=-\frac{D}{C}$

拟合计算上述地面方程，则使：

$S=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\Σ}}{(m_0{x}_i+m_1{y}_i+m_2-z_i)}^2$

满足：

$\frac{\∂S}{\∂m_k}=0,k=0,1,2$

即

$\left\{\begin{array}{c}{\Σ}_2(m_0{x}_i+m_1{y}_i+m_2-z_i)x_i=0\\ {\Σ}_2(m_0{x}_i+m_1{y}_i+m_2-z_i)y_i=0\\ {\Σ}_2(m_0{x}_i+m_1{y}_i+m_2-z_i)=0\end{array}\right.$

转化为系数矩阵：

$\left|\begin{array}{ccc}\Σ{x_i}^2& \Σx_i{y}_i& \Σx_i\\ \Σx_i{y}_i& \Σ{y_i}^2& \Σy_i\\ \Σx_i& \Σy_i& n\end{array}\right|\left(\begin{array}{c}{m}_0\\ m_1\\ m_2\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}\Σx_i{z}_i\\ \Σy_i{z}_i\\ \Σz_i\end{array}\right)$

求解得出地面方程参数；

S3.根据采集的双目图像数据，进行数字图像处理，计算出作物的冠层郁闭度和长势信息；

S4.计算所得的株高、株行距、冠层郁闭度和长势作为作物的形态结构指标，对作物生长模型进行实时优化；

S5.根据生长环境数据，结合优化后的作物生长模型，计算作物器官的生长状态。