一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法，选取冠层稠密度有明显差异的作物田地，搭建冠层稠密度检测装置，获取作物三维点云数据；将得到的原始三维点云数据进行分割去除、高度换算以及作物冠层区域划分；再采集叶面积数据并计算出各田块的叶面积指数LAI，由不同稠密程度的作物叶面积指数LAI与作物冠层区域点云数量，得到作物冠层区域点云数量与冠层稠密程度的数学模型。本发明专利技术不受光照影响、测量速度快，可以更高效地进行后续的施药作业。

A detection method of crop canopy density based on lidar sensor

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法
本专利技术属于田间信息检测领域，特别涉及一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法。
技术介绍
叶面积指数是一块土地上所有植物、作物的叶片总面积与土地总面积的比值，它与植被的密度、结构(单层或复层)、树木的生物学特性(分枝角、叶着生角、耐荫性等)和环境条件(光照、水分、土壤营养状况)有关，是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指标。叶面积指数是表示冠层稠密度的一个重要指标，冠层稠密度不仅直接反映了植物的生长状况，描述了植物冠层的生长程度，并能体现冠层内的上、中、下部冠层的叶片分布情况，对其进行精确检测可以助于实际的田间作业。中国专利(CN104457626A)利用地面激光雷达测量系统生成的二维点云数据，结合计算机图形学技术，将每一帧的点云拼接成三维点云图像，从点云图像中获取叶面积指数计算的相关参数得到数学模型，反演得到叶面积指数；此方法需要将点云数据图像化处理，多帧的二维点云拼接过程以及后续点云处理过程较为复杂，得到的叶面积指数并不能反映田间冠层的稠密度，没有得到深入的冠层上、中、下部的叶片分布信息。中国专利(CN109006749A)在分行器上安装多维力传感器检测田间随机分行阻力信息，并通过对田间冠层稠密度信息的人工测定及两者之间的对比建模，建立了基于分行阻力的田间冠层稠密度检测模型；此方法只是通过检测冠层的分行阻力侧面反映冠层稠密程度，同样无法测得植物冠层内部上、中、下部的叶片分布情况，且检测系统体量过于庞大，不易实施。为了简洁、高效的对田间作物生长中后期的冠层稠密度进行检测，本专利技术提供了一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法，该方法也为后续的田间施药量控制以及风送参数的设定提供更准确的依据。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法，将作物冠层区域划分为上部冠层区域、中部冠层区域、下部冠层区域和接近地面区域，并建立不同稠密度的作物冠层区域点云数量与叶面积指数的数学模型，从而标定作物冠层稠密度。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，采集田间作物冠层的三维点云数据，对三维点云数据进行分割、高度换算以及作物冠层区域划分，建立不同稠密度的作物冠层区域点云数量与叶面积指数的数学模型，从而标定作物冠层稠密度。进一步，所述三维点云数据的分割过程为：以激光雷达传感器的水平视场角平分面为基准面，根据采集点到该基准面的距离，对采集点进行分割。进一步，所述三维点云数据的高度换算采用的公式为：H＝cos(45°-α)*cosω*R，其中H为采集点与激光雷达传感器之间的相对高度，α为点云采集的水平视场角，ω为点云采集的垂直视场角，R为采集点到激光发射原点的距离。进一步，所述作物冠层区域划分具体为：上部冠层区域、中部冠层区域、下部冠层区域和接近地面区域。更进一步，所述上部冠层区域范围是[H0，H1)，中部冠层区域范围是[H4，H2)，下部冠层区域范围是[H2，H3)，接近地面区域范围是[H3，H4]，其中H0是与激光雷达传感器原点距离最近的采集点的相对高度，H1为激光雷达传感器原点与上、中部冠层分界面的相对高度，H2为激光雷达传感器原点与中、下部冠层分界面的相对高度，H3为激光雷达传感器原点与下部冠层与地面分界面的相对高度，H4为激光雷达传感器原点与地面的相对高度。更进一步，所述H1＝D1+H0、H2＝D2+H0、H3＝D3+H0，其中D1为上部冠层的高度范围，D2为中部冠层的高度范围，D3为中部冠层的高度范围。更进一步，所述D1＝(H-H0)*a、D2＝(H-H0)*b、D3＝(H-H0)*c，其中a、b、c分别为作物上部、中部、下部冠层在整个植株的高度占比。更进一步，所述作物冠层区域点云数量由相对高度H所在区域决定。进一步，所述数学模型为叶面积指数与上、中、下部冠层区域点云数量以及接近地面区域点云数量之间的多元线性回归方程。本专利技术的有益效果为：相较于现有技术，本专利技术提供了一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法，通过搭建基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测装置，扫描田间冠层，田间作物冠层的三维点云数据，对三维点云数据进行分割、高度换算以及作物冠层区域划分，具体包括上部冠层区域、中部冠层区域、下部冠层区域和接近地面区域，建立不同稠密度的作物冠层区域点云数量与叶面积指数的数学模型，得到冠层稠密度。本专利技术提出的田间冠层稠密度检测方法，相对于光学测量更加高效不受光照影响；相较于图像处理，没有复杂的数据处理过程，测量速度快。当作物冠层稠密度建模定标后，再次采集三维点云数据进行处理后，就能确定当前作物的冠层稠密度，更高效的进行后续的施药作业。本专利技术在农业精准施药上有很大应用价值。附图说明图1为本专利技术一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度检测方法流程图；图2为本专利技术作物冠层稠密度检测装置示意图；图3为本专利技术中三维激光雷达的测定原理图；图4为本专利技术中三维点云数据处理的程序框图；图5为本专利技术中高度转换示意图；其中：1、激光雷达传感器；2、田间行走架；3、电脑设备；4、电池；5、田间作物；6、点云采集点。具体实施方式为使本专利技术结构特征以及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例以及附图配合详细的说明，说明如下。如图1所示，本专利技术所述的一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法(本实施例中的田间作物选取棉花)，包括以下步骤：步骤(1)，在棉花生长中后期选取稀疏、较稀疏、中等、较稠密、稠密长势明显不同的5块田；检测装置以作物两行幅宽作为宽a，沿着行间采集长为b的矩形作物范围(b大于3a)；在该矩形范围内随机取3个以幅宽为边长的正方形区域，进行叶面积指数的计算。步骤(2)，搭建检测装置如图2所示，激光雷达传感器1垂直安装固定在田间行走架2边沿的正中位置，电池4与电脑设备3放置在田间行走架2上，电池4给激光雷达传感器1供电，激光雷达传感器1采集作物信息，并将信息通过以太网传给电脑设备3，电脑设备3用来采集作物冠层的三维点云数据。步骤(3)，采集作物冠层的三维点云数据如图3所示，激光雷达传感器1位于棉花行间的正上方，将激光雷达传感器1的水平视场角锁定在0°至90°的扇面，其水平视场角平分线方向垂直地面向下，激光雷达传感器1的水平视场角正好罩住两行棉花，扫描的水平幅宽为两行棉花的幅宽，朝着行间移动检测装置，扫描棉花的冠层。激光雷达传感器1采集到的三维点云数据通过以太网传输到电脑设备3，采集的数据包括行走一段时间内所有帧的作物冠层三维点云数据：包括点云采集点6到激光发射原点的距离R、点云采集的水平视场角α、点云采集的垂直视场角ω、点云采集点的坐标值(X，Y，Z)，该坐标值在以激光雷达传感器1激光发射原点为坐标原点的三维坐标系中(图5)。步骤(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，采集田间作物冠层的三维点云数据，对三维点云数据进行分割、高度换算以及作物冠层区域划分，建立不同稠密度的作物冠层区域点云数量与叶面积指数的数学模型，从而标定作物冠层稠密度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，采集田间作物冠层的三维点云数据，对三维点云数据进行分割、高度换算以及作物冠层区域划分，建立不同稠密度的作物冠层区域点云数量与叶面积指数的数学模型，从而标定作物冠层稠密度。


2.根据权利要求1所述的基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，所述三维点云数据的分割过程为：以激光雷达传感器的水平视场角平分面为基准面，根据采集点到该基准面的距离，对采集点进行分割。


3.根据权利要求1所述的基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，所述三维点云数据的高度换算采用的公式为：H＝cos(45°-α)*cosω*R，其中H为采集点与激光雷达传感器之间的相对高度，α为点云采集的水平视场角，ω为点云采集的垂直视场角，R为采集点到激光发射原点的距离。


4.根据权利要求1所述的基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，所述作物冠层区域划分具体为：上部冠层区域、中部冠层区域、下部冠层区域和接近地面区域。


5.根据权利要求4所述的基于激光雷达传感器的田间作物冠层稠密度测定方法，其特征在于，所述上部冠层区域范围是[H0，H1)，中部冠层区域范围是[H1，H2)，下部冠层区域范围是[H2...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏新华，储宇豪，王爱臣，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32