[发明专利]一种基于农机作业轨迹确定农田和道路的方法及系统

说明书

本发明提出一种基于农机作业轨迹确定农田和道路的方法和系统，利用DBSCAN密度聚类方法对清理后的农机作业轨迹数据进行聚类分析，初步分割出农田和道路，之后利用小簇消除法根据正确和错误识别的农田中农机轨迹方向分布不同的特征对农田和道路进行区分，将农机轨迹点密度过高而被错误分类为农田的区域修正为道路，根据道路和农田交界处点的方向值与其邻近的农田中数量分布最多的两个方向的相似度高低，将道路和农田交界处错误识别的轨迹点进行修正。在前面步骤的基础上以时间顺序将整条轨迹划分多个轨迹段，对相邻轨迹段出现田路田模式或路路路模式中的路轨迹段，根据比较邻近轨迹段之间的速度和方向分布，对错误识别的道路进行修正。

技术领域

本发明属于农业生产管理技术领域，尤其涉及一种基于农机作业轨迹确定农田和道路的方法及系统。

背景技术

农田有效作业轨迹是农业生产管理中最基础的数据之一，根据有效轨迹推算出的有效面积直接决定了种子、化肥、农药等生产资料的投入量,也是农业机械进行田间作业计算工时和收费的主要依据。GPS全球卫星定位系统能够提供实时的经度、纬度、方向等导航和定位信息，是支撑精细农业实践的核心技术之一。利用GPS的定位功能,能够测量得出轨迹各个点的坐标，从而为通过各种方法计算农机有效作业轨迹等数据提供了可能。对农机作业轨迹监测是“互联网+农机作业”的新型监管模式，是农业现代化建设的重要体现，但目前作业轨迹识别设备大多存在识别准确率低、智能化低、浪费人力物力的缺陷。

数据挖掘技术提供了从海量数据中挖掘发展趋势、剖析其中隐藏的知识和模式的手段。针对农业机械在农业生产中产生的作业轨迹数据特征，挖掘其中隐含的知识并对其进行分析，在此基础上，设计相应预测、聚类，为设计农机管理决策服务模型提供了基础，对促进农业机械化、提高生产效率、提高决策水平、健全调控和基层服务能力、促进农业机械化进入信息化领域的步伐有很大的推进作用。

目前在农机有效作业轨迹分割方面主要存在方法为：

(1)使用人工的方法：在农机行驶进入农田时用人工的方法对农田和边界进行确定，达到分割作业轨迹中农田和道路的目的。

(2)根据密度差异分割方法：利用农田和道路上轨迹点密度不同的特征进行农田和道路的区分。

(3)使用遥感图像进行分割的方法：依靠采集农机行驶区域的遥感图像，借助图像处理的方法，达到农田和道路分割的目的。

目前技术存在的缺陷：

(1)使用人工确定农田和道路交界来分割农田和道路的方法，耗费人力物力，不能适应农机作业少人化、无人化的发展趋势，而且人工存在误报漏报的情况，不利于农机有效作业轨迹的统计和监管。

(2)使用密度进行区分的方法，特征太过单一，道路上等密度过高的区域会被识别为农田，导致分割准确率大幅度下降。另外接收机本身定位存在误差，部分接收机利用差分定位测量精度可达毫米级，但这样高精度测量成本很高，目前实际应用中主要还是采用接收机单点定位测量。单点定位误差很大，其测量误差主要来源有卫星星历误差、卫星钟差、大气折射等因素，这也是导致分割准确率的低的另一个原因。农机在作业过程中两台农机交叉进行，数据采集有遗漏现象，导致部分农田轨迹点稀疏，所以单纯依靠密度聚类的方法也很难对这部分农田进行准确分割。

(3)使用遥感图像的分割方法会受图像数据本身的限制，图像分辨率差导致图像分割方法的效果差，进而导致农田和道路分割准确率低。

发明内容