使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及土壤数据采集领域，具体涉及使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置。所述方法执行以下步骤：步骤1：获取土壤图像，首先进行图像显著性区域划分，以获得多个不同的显著图像区域，将显著图像区域进行背景分离和显著点分析，获得多个不同种类的特征显著点；步骤2：基于获取得到的显著图像区域使用预设的概率解析模型进行概率分布解析，得到每个不同的显著图像区域的概率。其不仅通过数据解析的方式实现了图像土壤数据和传感器测得的土壤数据的关联，这种关联还可以提升数据的准确率；同时，在存储上，通过数据解析实现土壤数据和图像土壤数据的转换和合并，以此实现存储的高效率化。存储的高效率化。存储的高效率化。

【技术实现步骤摘要】
使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置


[0001]本专利技术属于土壤数据采集领域，具体涉及使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置。

技术介绍

[0002]土壤是指地球表面的一层疏松的物质，由各种颗粒状矿物质、有机物质、水分、空气、微生物等组成，能生长植物。土壤由岩石风化而成的矿物质、动植物、微生物残体腐解产生的有机质、土壤生物(固相物质)以及水分(液相物质)、空气(气相物质)、氧化的腐殖质等组成。
[0003]凡是妨碍土壤正常功能，降低作物产量和质量，还通过粮食、蔬菜、水果等间接影响人体健康的物质，都叫做土壤污染物。当土壤中含有害物质过多，超过土壤的自净能力，就会引起土壤的组成、结构和功能发生变化，微生物活动受到抑制，有害物质或其分解产物在土壤中逐渐积累，通过“土壤
→
植物
→
人体”，或通过“土壤
→
水
→
人体”间接被人体吸收，达到危害人体健康的程度，就是土壤污染。
[0004]因此需要对土壤数据进行采集，以此对土壤数据进行分析，才能对土壤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取土壤图像，首先进行图像显著性区域划分，以获得多个不同的显著图像区域，将显著图像区域进行背景分离和显著点分析，获得多个不同种类的特征显著点；步骤2：基于获取得到的显著图像区域使用预设的概率解析模型进行概率分布解析，得到每个不同的显著图像区域的概率；步骤3：获取土壤样本，对土壤样本进行数据解析，以获得土壤物化数据；所述土壤物化数据包括多个种类的子数据；步骤4：对子数据进行概率计算，得到每个子数据的概率占比，对每个子数据的概率占比与显著图像区域的概率进行连接，具体包括：比对每个子数据的概率与每个显著图像区域的概率，若比对差值在设定的阈值范围内，则将对应的子数据和显著图像区域进行连接；步骤5：将显著图像区域对应的子数据，按照其特征显著点的数量，进行子数据的再次数据解析，划分得到多个元数据类，将每个元数据类型按照特征显著点在背景图中的分布，进行分配，分配完成后，去除特征现显著点，将每个特征显著点对应的元数据作为新的特征显著点，然后将合并了元数据的显著图像区域进行存储或发送。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：子数据再进行数据解析，得到多个元数据类后，还将对这些元数据类进行数据关联，具体包括：随机筛选出一类元数据，将该类元数据以一个数据链进行排列，然后以该数据链中的第一个数据或最后一个数据作为起点，与其他类别的元数据的数据链中的第一个数据或者最后一个数据进行连接；筛选出的元数据中的作为起点的数据将作为核心节点，当访问该类元数据时，核心节点作为访问的入口。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述进行图像显著性区域划分，以获得多个不同的显著图像区域的方法执行以下步骤：对土壤图像进行颜色空间对比，以获得空间对比特征，将空间对比特征作为第一显著分量；从全局方面对第一显著分量进行多空间方向分解，对第一显著分量背景中非显著信息进行抑制得到总显著分量；从局部方面将第一显著分量分成若干图像块，提取出每一块的特征向量组成特征向量集合，对特征向量集合进行多空间方向分解，利用特征向量集合稀疏性，计算每一图像块的显著度，根据显著度的值大小的不同选出其中的低显著区域和非显著区域分别进行抑制，进而...

【专利技术属性】
技术研发人员：石媛媛，王会利，宋贤冲，覃其云，潘波，覃祚玉，赵隽宇，唐健，
申请(专利权)人：广西壮族自治区林业科学研究院，
类型：发明
国别省市：