基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法，所述选取方法包括：通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像；对所述农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据；汇总所述逐段农田地物分布数据，获取农田道路分布概率和像素值范围；根据所述农田道路分布概率和像素值范围进行优化处理，选取农田道路提取的阈值。所述方法对影像进行处理后分段分割，逐段进行数据挖掘后通过全局汇总集中分析处理，得到农田道路像素值的分布范围及分布概率，并根据农田道路分布范围和分布概率优化选取提取阈值，能够提高农田道路提取的精准度，满足规模化的农田道路快速自动检测要求。满足规模化的农田道路快速自动检测要求。满足规模化的农田道路快速自动检测要求。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法及装置


[0001]本专利技术主要涉及土地监测
，具体涉及一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法及装置。

技术介绍

[0002]现代化农田建设需要采用信息化手段进行监测，根据农田信息进行高效的建设管理，而农田道路信息是农田建设项目中的重要指标之一，在农田地物信息中精确提取农田道路信息是实现规模化的农田道路快速自动检测的重要指标。
[0003]目前的农田道路信息提取主要通过传统图像处理方法进行信息提取，需要设定提取阈值进行农田道路的提取，但是阈值设定通常是根据操作人员的习惯和经验进行设定，存在较大的误差性，导致农田道路提取结果精确性低，适用性一般，并不能满足规模化的农田道路快速自动检测要求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法及装置，所述方法对影像进行处理后分段分割，逐段进行数据挖掘后通过全局汇总集中分析处理，得到农田道路像素值的分布范围及分布概率，并根据农田道路分布范围和分布概率优化选取提取阈值，能够提高农田道路提取的精准度，满足规模化的农田道路快速自动检测要求。
[0005]本专利技术提供了一种基于数据挖掘的农田道路阈值的选取方法，所述选取方法包括：
[0006]通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像；
[0007]对所述农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据；
[0008]汇总所述逐段农田地物分布数据，获取农田道路分布概率和像素值范围；
[0009]根据所述农田道路分布概率和像素值范围进行优化处理，选取农田道路提取阈值。
[0010]进一步的，所述通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像，包括：
[0011]通过无人机进行拍摄采集农田信息，得到所述农田信息影像。
[0012]进一步的，所述对预处理后的农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据，包括：
[0013]对所述农田信息影像进行预处理，得到预处理后的农田信息影像；
[0014]对所述预处理后的农田信息影像进行分段，获取若干段像素值域；
[0015]对所述若干段像素值域进行逐段挖掘，获得逐段农田地物分布数据。
[0016]进一步的，所述对农田信息影像进行预处理，得到预处理后的农田信息影像，包括：
[0017]使用图像处理软件对所述农田信息影像进行灰度处理，得到预处理后的农田信息影像。
[0018]进一步的，对所述预处理后的农田信息影像进行分段，获取若干段像素值域，包括：
[0019]将所述预处理后的农田信息影像的像素集，按照设定步长进行分段，获得若干个等步长的像素值域。
[0020]进一步的，所述对若干段像素值域进行逐段挖掘，获得逐段农田地物分布数据，还包括：
[0021]依次在每段像素值域中输入每一点像素的灰度值，得到每段像素值域的地物分布情况，从而获得逐段农田地物分布数据。
[0022]进一步的，所述汇总所述逐段农田地物分布数据，获取农田道路分布概率和像素值范围，包括：
[0023]将所述逐段农田地物分布数据汇总分析农田地物的像素值范围和分布概率，从而提取农田道路的像素值范围和分布概率。
[0024]进一步的，所述优化处理包括边界清晰的道路提取阈值优化；
[0025]在所述农田道路分布与其它地物分布范围边界清晰时，选取边界像素值作为所述农田道路提取阈值。
[0026]进一步的，所述优化处理包括边界交错的道路提取阈值优化；
[0027]在所述农田道路分布与其它地物分布范围边界交错时，根据所述农田道路分布概率，在农田道路分布概率高的像素值域范围内选取所述农田道路提取阈值。
[0028]本专利技术还提供了一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取装置，所述选取装置包括：
[0029]信息采集模块：通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像；
[0030]逐段挖掘模块：对所述农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据；
[0031]汇总分析模块：汇总所述逐段农田地物分布数据，获取农田道路分布概率；
[0032]优化处理模块：根据所述农田道路分布概率进行优化处理，选取农田道路提取阈值。
[0033]本专利技术提供了一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法及装置，所述方法对影像进行灰度处理，提取影像的像素集后分段分割，逐段进行数据挖掘，获取逐段农田地物分布数据，通过将所述逐段农田地物分布数据汇总集中分析，得到农田道路像素值的分布范围及分布概率，并根据农田道路分布范围和分布概率优化选取提取阈值，能够提高农田道路提取的精准度，满足规模化的农田道路快速自动检测要求。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0035]图1是本专利技术实施例中基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法流程图；
[0036]图2是本专利技术实施例中农田道路信息逐段挖掘方法流程图；
[0037]图3是本专利技术实施例中基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取装置流程图；
[0038]图4是本专利技术实施例中像素值范围为110到120的农田地物分布数据示意图；
[0039]图5是本专利技术实施例中阈值为140的提取结果示意图；
[0040]图6是本专利技术实施例中阈值为110的提取结果示意图。
具体实施方式
[0041]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0042]实施例一：
[0043]图1示出了本专利技术实施例中基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法流程图，所述基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法包括：
[0044]S11：通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像；
[0045]具体的，所述通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像，包括：
[0046]通过无人机进行拍摄采集农田信息，得到所述农田信息影像。无人机技术是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作，能够适应多种场景执行飞行任务。通过在无人机上搭载拍摄设备，使用无人机在农田上空进行拍摄，可以提高农田项目的监测效率。
[0047]S12：对所述农田信息影像的像素值域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的农田道路提取阈值的选取方法，其特征在于，选取方法包括：通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像；对所述农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据；汇总所述逐段农田地物分布数据，获取农田道路分布概率和像素值范围；根据所述农田道路分布概率和像素值范围进行优化处理，选取农田道路提取阈值。2.如权利要求1所述的农田道路提取阈值的选取方法，其特征在于，所述通过图像采集设备采集农田信息，得到农田信息影像，包括：通过无人机进行拍摄采集农田信息，得到所述农田信息影像。3.如权利要求1所述的农田道路提取阈值的选取方法，其特征在于，所述对预处理后的农田信息影像的像素值域进行分割分段，通过逐段挖掘获取逐段农田地物分布数据，包括：对所述农田信息影像进行预处理，得到预处理后的农田信息影像；对所述预处理后的农田信息影像进行分段，获取若干段像素值域；对所述若干段像素值域进行逐段挖掘，获得逐段农田地物分布数据。4.如权利要求3所述的农田道路提取阈值的选取方法，其特征在于，所述对农田信息影像进行预处理，得到预处理后的农田信息影像，包括：使用图像处理软件对所述农田信息影像进行灰度处理，得到预处理后的农田信息影像。5.如权利要求3所述的农田道路提取阈值的选取方法，其特征在于，对所述预处理后的农田信息影像进行分段，获取若干段像素值域，包括：将所述预处理后的农田信息影像的像素集，按照设定步长进行分段，获得若干个等步长的像素值域。6.如权利要求5所述的农田道...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡月明，杨瑛，邹润彦，谢英凯，
申请(专利权)人：广州市华南自然资源科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：