一种农田数据处理方法、服务器及存储介质技术

本发明专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种农田数据处理方法、服务器及存储介质。该方法包括以下步骤：采集步骤：通过拍摄终端获取农田图像；切割步骤：采用边界分割算法对所述图像进行切割，得到农田的各图像区域；及面积计算步骤：统计所述各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到所述各图像区域的实际面积作为农田的土地面积。本发明专利技术可以替代人工测量土地面积的方式，节省人工成本，提高测量数据的精准度。

A Farmland Data Processing Method, Server and Storage Media

The invention relates to the field of data processing, in particular to a farmland data processing method, a server and a storage medium. The method includes the following steps: acquisition step: acquisition of farmland image by shooting terminal; cutting step: cutting the image by using boundary segmentation algorithm to obtain the farmland image areas; and area calculation step: counting the pixel points of the image areas, according to the relationship between the pre-set shooting distance between shooting terminal and farmland and the pixel equivalent. The actual area of each image area is calculated as the land area of farmland. The invention can replace the way of manual land area measurement, save labor cost and improve the accuracy of measurement data.

【技术实现步骤摘要】
一种农田数据处理方法、服务器及存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种农田数据处理方法、服务器及存储介质。
技术介绍
农业保险(简称“农险”)是专为农业生产者在从事种植业、林业、畜牧业和渔业生产过程中，对遭受自然灾害、意外事故疫病、疾病等保险事故所造成的经济损失提供保障的一种保险。农业保险是市场经济国家扶持农业发展的通行做法。通过政策性农业保险，可以在世贸组织规则允许的范围内，代替直接补贴对我国农业实施合理有效的保护，减轻加入世贸组织带来的冲击，减少自然灾害对农业生产的影响，稳定农民收入，促进农业和农村经济的发展。在中国，农业保险又是解决“三农”问题的重要组成部分。在实际生活中，为了得知具体的理赔金额数目，通常需要知道投保农户受到损失的农田土地面积。因此在传统的农业险投保过程中，为了获取受损失的农田土地面积，常见的方式是通过业务员直接到投保农户农田所在地，对作物和农田进行人工实际测量，再进行数据的分析判断得出受损失的农田土地面积，最后再结合实际的赔偿规则计算出具体的理赔金额数目。但是，对于大面积的农田土地面积测量的工作量非常大，不仅需要耗费大量的人工成本，而且在测量的这个过程中还存在很大的人为偏差，难以确保得到的数据是准确合理的，容易引起理赔过程的争议，对理赔的工作存在很大的阻碍。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种农田数据处理方法、服务器及存储介质，旨在解决现有的农田土地面积测量方式存在人工成本高，测量数据偏差大的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种农田数据处理方法，应用于服务器，该方法包括：采集步骤：通过拍摄终端获取农田图像；切割步骤：采用边界分割算法对所述图像进行切割，得到农田的各图像区域；及面积计算步骤：统计所述各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到所述各图像区域的实际面积作为农田的土地面积。进一步地，本专利技术还可以自动识别农田种植的农作物类别，因此，该方法还包括对所述图像中的作物类别进行提取的步骤：选择步骤：从所述各图像区域中选择作物的代表区域；第一提取步骤：采用色彩空间转换算法提取所述代表区域的多项色彩特征；第二提取步骤：采用灰度共生矩阵算法提取所代表区域的多项纹理特征；及确定步骤：根据预先设定的所述色彩特征、纹理特征与作物类别的映射关系确定所述代表区域对应的作物类别。优选地，在所述确定步骤之前，该方法还包括以下步骤：从多项所述色彩特征及纹理特征中，根据预先设定的特征筛选方式筛选出作物的代表特征，并根据所述特征识别出各所述代表区域种植的作物类别。优选地，所述特征筛选方式还包括以下步骤：变异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的变异系数；差异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的差异系数；第一筛选步骤：筛选出变异系数大于第一阈值的色彩特征和纹理特征；及第二筛选步骤：从筛选出的所述色彩特征和纹理特征中选取差异系数小于第二阈值的所述色彩特征和纹理特征作为所述代表特征。此外，本专利技术还可以计算出农田的受灾面积及受灾赔偿金额，优选地，该方法还包括以下步骤：根据预先设定的赔偿规则、所述农田的土地面积、作物类别和受灾区域面积计算受灾赔偿金额，受灾区域的提取原理与前述识别农田种植的农作物类别的原理相似，确定受灾区域后，采取前述计算农田面积的方式计算得到受灾区域的面积为实现上述目的，本专利技术进一步提供一种服务器，该服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有农田数据处理程序，所述处理器运行所述农田数据处理程序，执行以下步骤：采集步骤：通过拍摄终端获取农田图像；切割步骤：采用边界分割算法对所述图像进行切割，得到农田的各图像区域；及面积计算步骤：统计所述各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到所述各图像区域的实际面积作为农田的土地面积。优选地，所述处理器运行所述农田数据处理程序还执行对所述图像中的作物类别进行提取的步骤，该步骤包括：选择步骤：从所述各图像区域中选择作物的代表区域；第一提取步骤：采用色彩空间转换算法提取所述代表区域的多项色彩特征；第二提取步骤：采用灰度共生矩阵算法提取所代表区域的多项纹理特征；及确定步骤：根据预先设定的所述色彩特征、纹理特征与作物类别的映射关系确定所述代表区域对应的作物类别。优选地，所述处理器运行所述农田数据处理程序，在执行所述确定步骤之前，还执行以下步骤：从多项所述色彩特征及纹理特征中，根据预先设定的特征筛选方式筛选出作物的代表特征，并根据所述代表特征识别出各所述代表区域种植的作物类别。优选地，所述特征筛选方式包括以下步骤：变异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的变异系数；差异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的差异系数；第一筛选步骤：筛选出变异系数大于第一阈值的色彩特征和纹理特征；及第二筛选步骤：从筛选出的所述色彩特征和纹理特征中选取差异系数小于第二阈值的所述色彩特征和纹理特征作为所述代表特征。为实现上述目的，本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有农田数据处理程序，所述农田数据处理程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的农田数据处理方法的步骤。本专利技术提出的农田数据处理方法、服务器及存储介质，通过拍摄终端获取农田的图像信息，采用边界分割算法对农田图像进行切割，得到农田的各图像区域，之后统计各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到各图像区域的实际面积即为农田的土地面积。本专利技术能够代替现有的人工测量土地面积计算方式，节省人工成本，并提高测量数据的精准度。此外，利用本专利技术还可以只能识别农田种植的农作物类别、识别农田受灾区域，以及计算农田受灾区域的面积及农田受灾赔偿金额。附图说明图1为本专利技术服务器实施例的示意图；图2为图1中农田数据处理程序一实施例的程序模块图；图3为图1中农田数据处理程序另一实施例的程序模块图；图4为本专利技术农田数据处理方法一实施例的流程图；图5为本专利技术农田种数据处理方法另一实施例的流程图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。本专利技术提供一种服务器1。参照图1所示，为本专利技术服务器1实施例的示意图。服务器1通过网络16与第一客户端14、第二客户端15相连接。第一客户端14将农田的定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农田数据处理方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：采集步骤：通过拍摄终端获取农田图像；切割步骤：采用边界分割算法对所述图像进行切割，得到农田的各图像区域；及面积计算步骤：统计所述各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到所述各图像区域的实际面积作为农田的土地面积。

【技术特征摘要】
1.一种农田数据处理方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：采集步骤：通过拍摄终端获取农田图像；切割步骤：采用边界分割算法对所述图像进行切割，得到农田的各图像区域；及面积计算步骤：统计所述各图像区域的像素点数，根据预先设定的拍摄终端到农田之间的拍摄距离与像素当量之间的关系，计算得到所述各图像区域的实际面积作为农田的土地面积。2.如权利要求1所述的农田数据处理方法，其特征在于，该方法还包括对所述图像中的作物类别进行提取的步骤：选择步骤：从所述各图像区域中选择作物的代表区域；第一提取步骤：采用色彩空间转换算法提取所述代表区域的多项色彩特征；第二提取步骤：采用灰度共生矩阵算法提取所代表区域的多项纹理特征；及确定步骤：根据预先设定的所述色彩特征、纹理特征与作物类别的映射关系确定所述代表区域对应的作物类别。3.如权利要求2所述的农田数据处理方法，其特征在于，在所述确定步骤之前，该方法还包括以下步骤：从多项所述色彩特征及所述纹理特征中，根据预先设定的特征筛选方式筛选出作物的代表特征，并根据所述代表特征识别出各所述代表区域种植的作物类别。4.如权利要求3所述的农田数据处理方法，其特征在于，所述特征筛选方式包括以下步骤：变异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的变异系数；差异系数计算步骤：分别计算出各所述色彩特征、纹理特征的差异系数；第一筛选步骤：筛选出变异系数大于第一阈值的色彩特征和纹理特征；及第二筛选步骤：从筛选出的所述色彩特征和纹理特征中筛选出差异系数小于第二阈值的色彩特征和纹理特征并作为所述代表特征。5.如权利要求1-4中任一项所述的农田数据处理方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：根据预先设定的赔偿规则、所述农田的面积、作物类别和受灾区域面积计算受灾赔偿金额。6.一种服务器，其特征在于，该服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有农...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐雯静，黄章成，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44