【技术实现步骤摘要】
智慧农业园区智能规划方法
本专利技术涉及一种智慧农业园区智能规划方法，适用于利用无人机图像，重建智慧农业园区全景图，进而计算获取农作物种植区分布，并采用线性规划算法，实现智慧农业园区的智能规划，属于智慧农业
技术介绍
智慧农业园区是现代农业的展示窗口，是农业科技成果转化的孵化器，是生态型安全食品的生产基地，是现代农业信息、技术、品种的博览园，是提高农村经济效益和农民收入的必然选择。智慧农业园区是指利用物联网、大数据、AI等技术，提供包括种养殖生产管理服务、可视化管理服务、数据及信息化支撑服务、产加销一体化服务在内的四大服务体系，可实现园区生产可视化管理、农业大数据管理分析、专家服务、农业知识库、农业资讯、产品溯源、一物一码等多种上层应用，以及水肥一体化、气象站、土壤监测站、虫情监测、可视化监测、环境控制设备等多种前端物联网设施的整合、改造及自动化控制。目前，在智慧农业园区规划过程中，一方面需考虑整体园区规模、投资预算。另一方面，需对园区内的种植区进行人工勘查、数据核对，并综合考虑生产类设备、监测类设...
【技术保护点】
1.一种智慧农业园区智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：连续采集智慧农业园区的图像，并根据采集的图像重建智慧农业园区的全景图；/n步骤2：根据全景图内的每一像素计算植物占比因子，根据植物占比因子进行聚类，形成区块化种植区轮廓；/n步骤3：利用植物叶面特征识别出区块化种植区轮廓内的农作物种类，为区块化种植区轮廓内不同种类的农作物添加上种类标识，重建出不同种类的农作物种植区；/n步骤4：基于每个农作物种植区中所包括的生产类设备类型及单价、监测类设备类型及单价、土建工程面积及单位面积施工费用、总投资费用和投资预算，建立全局总投资费用线性规划模型；计算全局最优解，得...
【技术特征摘要】
1.一种智慧农业园区智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：连续采集智慧农业园区的图像，并根据采集的图像重建智慧农业园区的全景图；
步骤2：根据全景图内的每一像素计算植物占比因子，根据植物占比因子进行聚类，形成区块化种植区轮廓；
步骤3：利用植物叶面特征识别出区块化种植区轮廓内的农作物种类，为区块化种植区轮廓内不同种类的农作物添加上种类标识，重建出不同种类的农作物种植区；
步骤4：基于每个农作物种植区中所包括的生产类设备类型及单价、监测类设备类型及单价、土建工程面积及单位面积施工费用、总投资费用和投资预算，建立全局总投资费用线性规划模型；计算全局最优解，得到生产类设备的数量及分布、监测类设备的数量及分布、土建工程的投资费用，实现智慧农业园区的智能规划。
2.根据权利要求1所述的智慧农业园区智能规划方法，其特征在于：步骤1中，采用无人机巡航连续拍摄的方式采集智慧农业园区的多幅图像，利用傅里叶变换对采集的图像进行平移、旋转、缩放，使各幅图像的像素点坐标一一对应，然后在同一坐标系中进行图像拼接、融合，重建出智慧农业园区的全景图。
3.根据权利要求2所述的智慧农业园区智能规划方法，其特征在于：步骤1中，设定采集的图像集合为P，P＝{Pi，i＝1,2...N}，i表示在时间轴上顺序拍摄的图像，N表示采集图像的数量，则智慧农业园区全景图的重建方法如下：
S1：在图像集合P中，选取连续拍摄的两幅图像Pi、Pi+1，图像Pi和图像Pi+1对应的函数分别为f1(x,y)、f2(x,y)，(x,y)为像素坐标值，图像Pi+1对于图像Pi的平移量为(x0,y0)，旋转角度为ω，缩放因子为k，则图像Pi+1的函数为：
f2(x,y)＝f1(kxcosω+kysinω+x0,-kxsinω+kycosω-y0)(1)
其中，函数f1(x,y)、f2(x,y)的二维傅里叶变换分别为F1(u,v)、F2(u,v)，由傅里叶变换的平移不变性可知：
根据式(2)，分别计算如下幅值A1(u,v)、A2(u,v)：
A2(u,v)＝|F2(u,v)|(4)
将式(2)表达式两边取幅值，利用式(3)和式(4)可得到进一步将其基于u,v坐标的直角坐标系表达式，转换为基于半径坐标ρ和极角θ的极坐标方程形式，得到如下关系式：
由式(5)可知，在忽略掉因子的前提下，等式两边函数关系为针对变量lgρ、θ的平移关系，根据傅里叶变换的平移特性，其互功率谱相位的逆傅里叶变换为一个冲击响应，计算得到冲击响应的峰值点，即为偏移量lgk、ω，从而求解出旋转角度ω及缩放因子k；
S2：将图像Pi+1旋转ω角度，并缩放k倍，可将图像Pi+1转换为图像Qi+1；
S3：由于图像Pi和图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：易强，王政，于洪志，
申请(专利权)人：成都亚讯星科科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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