[发明专利]基于高光谱遥感的油菜适收期监测方法与系统

说明书

本发明提供一种基于高光谱遥感的油菜适收期监测方法与系统。基于高光谱遥感的油菜适收期监测系统，包括：行走小车、光谱仪、CAN总线、CPU、北斗定位模块、GPRS通讯模块；推杆电机，所述推杆电机固定安装在所述行走小车的顶部；第一连接板，所述第一连接板固定安装在所述推杆电机的输出轴上；转动电机，所述转动电机固定安装在所述第一连接板的顶部；第二连接板，所述第二连接板固定安装在所述转动电机的输出轴上。本发明提供的基于油菜物料特性，开展了油菜收获时期油菜成熟度预测，为油菜联合收获最佳时期的判断提出建议，为油菜联合收获机械调度和地区生产组织提供依据的油菜适收期监测方法与系统。

技术领域

本发明涉及油菜种植技术领域，尤其涉及一种基于高光谱遥感的油菜适收期监测方法与系统。

背景技术

油菜在我国常年种植面积为700万公顷，产量1300万吨，其种植面积及产量占世界的1/3。油菜生产具有很强的季节性，适时作业对产量具有较大影响，而收获作业的适时性对产量影响尤为显著。过早收割油菜籽发育不完全，籽粒含水率高但油脂含量低，千粒重低且出油率低；过晚收割籽粒千粒重下降，遭遇恶劣天气而减产甚至绝收的概率增加，更易受到来自昆虫、鸟兽和微生物的攻击，形成减产，适时收割对减少油菜收获环节损失至关重要，还可以保障农产品品质。目前对于油菜适收期的判定方法主要依靠人工观测，效率低，人力成本高,随着智能农机甚至无人农机的推广应用，人工观测无法满足生产需求。

部分学者开展了应用计算机技术进行油菜成熟度监测研究。文献1（梁帆，等. 基于卡尔曼滤波融合的改进神经网络油菜成熟度预测方法[J].中国农机化学报，2016，（8）：145-148.）利用图像分割和边缘检测技术来提取冠层叶面积、株高和根系长度、根系侧面积等形态特征,分别建立神经网络模型并对其特征参数进行训练,实现对蔬菜成熟度的预测。但该方法只能对实验室特定栽培的油菜进行监测，无法应用于生产实际。文献2（一种酿酒葡萄成熟度监测方法和系统，CN108037081A）基于葡萄光谱图像信息与理化指标值的对应关系、理化指标值与成熟度参数的关系，建立葡萄成熟度参数的计算模型，通过采集葡萄的光谱图像信息，利用可靠的预测模型对真实值进行预测，根据不同理化指标的含量反馈出酿酒葡萄的成熟程度。该方法主要用于葡萄成熟度预测，但由于葡萄是棚架式种植方式，行间距较大，果穗较大，可以单穗采样，而油菜是大田平作种植方式，荚果小，分值相互遮盖，必须采集冠层群体光谱信息。

因此，有必要提供一种基于高光谱遥感的油菜适收期监测方法与系统解决上述技术问题。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种基于油菜物料特性，开展了油菜收获时期油菜成熟度预测，为油菜联合收获最佳时期的判断提出建议，为油菜联合收获机械调度和地区生产组织提供依据的油菜适收期监测方法与系统。

为解决上述技术问题，本发明提供的基于高光谱遥感的油菜适收期监测系统，包括：行走小车、光谱仪、CAN总线、CPU、北斗定位模块、GPRS通讯模块；推杆电机，所述推杆电机固定安装在所述行走小车的顶部；第一连接板，所述第一连接板固定安装在所述推杆电机的输出轴上；转动电机，所述转动电机固定安装在所述第一连接板的顶部；第二连接板，所述第二连接板固定安装在所述转动电机的输出轴上；摇头机构，所述摇头机构设置在所述第二连接板上，且所述光谱仪设置在所述摇头机构上；四个行走轮，四个所述行走轮设置在所述行走小车的下方，且四个所述行走轮呈阵列分布；四个减震机构，四个所述减震机构分别设置在四个所述行走轮上。

优选的，所述减震结构包括保护壳、顶板、两个支撑杆和两个弹簧，所述保护壳固定安装在所述行走小车的底部，所述行走轮与所述保护壳滑动连接，所述顶板固定安装在所述行走轮的顶部，两个所述支撑杆均固定安装在所述保护壳的底部内壁上，两个所述弹簧分别套设在两个所述支撑杆上，且两个所述弹簧的底端均与所述顶板固定连接，两个所述弹簧的顶端均与所述行走小车的底部固定连接，所述顶板与两个所述支撑杆滑动连接。

优选的，所述行走小车上设有系统电源，所述系统电源采用车载电瓶12V电源。