[发明专利]一种大田农业生产情景感知计算方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及大田农业生产领域，尤其涉及一种情景感知计算方法及装置。

背景技术

农业是我国重要的基础产业，大田生产在我国农业生产中占有很大比重，是我国粮食的主要来源，在粮食安全中占有重要的战略地位。

在我国大田生产过程中，现有的技术手段主要体现在温度、湿度、光照等环境参数，以及作物氮含量、氮积累量等生理指标进行监测。

综合我国大田生产情况，能够基于环境信息进行综合计算和分析，为生产管理提供辅助决策，是当前农业信息化的发展趋势。若只对生理指标进行监测，则不能提供实时、准确、全面的数据支持和依据，从而影响大田农业生产的生产管理辅助决策。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的主要目的是提供一种大田农业生产情景感知计算方法及装置，通过监测作物的形态结构指标作为生产管理辅助决策，解决在我国大田生产中，通常只对作物的生理指标，而很少对作物的形态结构指标标进行检测的薄弱环节，从而影响大田农业生产的生产管理辅助决策。

(二)技术方案

本发明的一种大田农业生产情景感知计算方法，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；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。

进一步地，所述双目图像数据是由双目立体视觉系统径向圆周采集的；所述生长环境数据是由气象墒情监测系统采集的。

进一步地，所述步骤S2进行点云数据处理计算之前，根据双目图像数据重建冠层的三维点云模型。

进步一地，所述步骤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形象，计算各中心点之间的距离，作为株行距。

进一步地，所述步骤S3中数字图像处理包括：使用RGB颜色分量表示图像所有像素，提取颜色分量满足方程aG>R+B；提取像素个数与总像素个数比率，作为冠层郁闭度指标，以此定义出作物长势。

根据本发明的另一面，本发明提供了一种大田农业生产计算装置，包括以下模块：

数据采集模块，用于采集作物的双目图像数据和生长环境数据；

株高和株行距分析模块，用计算出作物的出株高和株行距；

郁闭度和长势信息分析模块，用于计算出作物的冠层郁闭度和长势信息；

生长模型优化模块，用于计算所得的株高、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；

生长状态模块，用于根据生长环境数据，结合优化后的作物生长模型，计算作物器官的生长状态。

进一步地，所述数据采集模块包括双目立体视觉系统和气象墒情监测系统，双目立体视觉系统径向圆周采集双目图像数据；气象墒情监测系统采集生长环境数据。

进一步地，所述株高和株行距分析模块包括三维点云模型构建模块，用于在进行点云数据处理计算之前，根据双目图像数据重建冠层三维点云模型。

进一步地，所述株高和株行距分析模块包括点云数据处理模块，用于计算作物的株高和株行距。

进一步地，所述郁闭度和长势信息分析模块包括数字图像处理模块，用于计算作物的郁闭度和长势。

进一步地，所述双目立体视觉系统包括：支撑立柱，用于支撑和固定转动支撑平台；无线网络发射模块，用于无线传输双目图像数据到计算机的服务器；转动支撑平台，安装在支撑立柱上，用于承载水平横梁导轨、导轨滑块和双目立体相机；水平横梁导轨，安装在转动支撑平台上，用于使转动支撑平台绕支撑立柱在水平面内转动；导轨滑块，安装在水平横梁导轨上，用于沿导轨径向移动；双目立体相机，安装在导轨滑块上，用于拍摄作物的双目图像。

(三)有益效果