本发明专利技术公开了一种土壤温室气体排放的数据采集系统，包括以下步骤：S1：监测点获取，智能移动设备利用自动导航系统实现监测点的覆盖，将智能移动设备移动至检测点，智能移动设备根据航线运动、识别并人工定位适合检测的地点，也可以在航线上相距一定距离设置一个检测点，检测点的GPS定位将同步记录；S2：数据采集，智能移动设备到达检测点后，智能移动设备上的机械臂抬起、既而放下，使密封箱置于土壤表面。本方案将土壤箱式法和传感器法相结合、加以创新形成的一个可以用于原位检测不同地点的土壤温室气体检测仪设备，该检测设备不仅可避免费力费时的人工采样，实现对土壤温室气体排放的便捷检测和评估。的便捷检测和评估。的便捷检测和评估。
【技术实现步骤摘要】
一种土壤温室气体排放的数据采集系统及其设备
[0001]本专利技术属于土壤检测
，尤其涉及一种土壤温室气体排放的数据采集系统及其设备。
技术介绍
[0002]土壤是地球上第二大碳库，对全球气候变暖有举足轻重的决定性作用。当前，对土壤温室气体的检测主要是利用静态动态箱式法等采集单位时间内土壤表层的温室气体浓度，再利用实验室的气相色谱法等进行量化分析。通量塔等方法可检测一定空间内、大尺度的温室气体浓度。遥感等方式也可以用于大规模预测近年来，有些基于激光等无损检测温室气体通过气流量的小体积传感器也被应用于温室大棚环境检测。
[0003]然而，对于环境中温室气体的检测无法断定温室气体的产生源，例如，温室大棚中的二氧化碳可能来自于土壤微生物呼吸，也有可能是植物的呼吸作用；同时，土壤的空间异质性强，利用空间中静止的传感器检测温室气体浓度或单位时间内的气流量，都无法反映出不同地点的土壤温室气体排放的不同。
技术实现思路
[0004]基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了一种土壤温室气体排放的数据采集系统及其设备。
[0005]本专利技术提出的一种土壤温室气体排放的数据采集系统，包括以下步骤：
[0006]S1：监测点获取，智能移动设备利用自动导航系统实现监测点的覆盖，将智能移动设备移动至检测点，智能移动设备根据航线运动、识别并人工定位适合检测的地点，也可以在航线上相距一定距离设置一个检测点，检测点的GPS定位将同步记录；
[0007]S2：数据采集，智能移动设备到达检测点后，智能移动设备上的机械臂抬起、既而放下，使密封箱置于土壤表面，然后机械臂进行按压动作，将一定的力施加于密封箱上，使其紧扣土壤，同时机械臂上的计时器根据机械臂的按压动作开始计时，测定箱内指定时段内的温室气体的浓度变化，根据箱口面积、箱体积和时间，即可计算出每种温室气体的净排放速率和通量；
[0008]S3：数据传输，利用物联网无线传输技术将传感器所测得的数据和数据采集时刻上传到云平台，通过数据上传模式将数据上传至云品台，后续，云端数据可被用户终端访问；
[0009]S4：数据后台处理展示，根据PC机访问云端得到的检测数据，构建数字土壤展示平台，每一种温室气体通过一个图层展示，每个图层上利用颜色展示数据分布，结合图例可分析每种温室气体的排放热点，点击特定位置即可获取该位置的温室气体排放情况，从而综合展示、分析土壤温室气体的空间分布，数据获取后，将数据实时展示在数字土壤多图层展示平台，综合土地利用方式、土壤管理模式以及土壤性状分布的影响因子，为后续的土壤管理提供决策性依据，实现细化区域、因地制宜的目的。
[0010]优选地，所述数据上传模式包括两种方式：第一种方式是根据自定义的时间周期发送数据；第二种方式是根据传感器的数据量、检测量发送数据；其中第一种方式的时间周期和第二种方式的数据量均根据检测需求和检测密度进行预设自定义。
[0011]本专利技术还提供一种自动导航系统，应用于所述的一种土壤温室气体排放的数据采集方法中的智能移动设备，包括：
[0012]1)图像预处理，将双目相机搭载在智能移动设备上，实时采集图像，图像采集后，同步传到后台，用MATLAB或FIJI作为图像处理软件根据需求和图像质量对摄像头采集的RGB图像进行相应的图像除噪、亮度提高、图像锐化等预处理；
[0013]2)采用HSI模型确定颜色阈值，帮助分割植被、秸秆和土壤图像；
[0014]3)采用Otsu算法确定分割阈值，对可行驶区域及障碍物进行分割，图像分割后可识别不同物体，识别物体是后续制定导航路线的前提基础，图像处理后，以绕过物体位置、尽可能地涵盖目标检测点为原则制定导航路线；
[0015]4)根据图像特征和目标背景的对比度，对比、评价边缘检测算子，即Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子的边缘检测效果，选取合适的算子，提取障碍物的边界；
[0016]5)利用Hough算法拟合障碍物边界，可采用提取ROI的方式减少要处理的边缘点数量，找到导航特征点，不同障碍物的边缘坐标的中点，结合ROI中的最大连通域，利用最小二乘法拟合导航线；
[0017]6)在实地跟随导航线前进的过程中，利用红外探测器对出现的大型生物进行导航线调整；
[0018]7)根据实际情况反馈，对导航线进行实时调整。
[0019]本专利技术还提供一种土壤温室气体排放的数据采集设备，包括智能移动设备和密封箱，所述智能移动设备与密封箱之间设置有机械臂，所述密封箱的内壁上固定安装有传感器，所述机械臂包括依次转动连接在一起的主轴、大臂和小臂，所述主轴的一端与智能移动设备转动连接，所述小臂远离大臂的一端与密封箱转动连接，其中所述主轴的一侧安装有计时器，所述机械臂上设置有驱动机构。
[0020]优选地，所述驱动机构包括伸缩电机、第一电推杆和第二电推杆，所述智能移动设备上固定安装有固定板，所述伸缩电机固定安装在固定板上，所述伸缩电机的驱动端与主轴的一侧转动连接，所述第一电推杆转动安装在主轴上，所述第一电推杆的驱动端固定连接有第一驱动轴，所述第一驱动轴远离第一电推杆的一端与大臂转动连接，所述第二电推杆与大臂转动连接，所述第二电推杆的驱动端固定连接有第二驱动轴，所述第二驱动轴远离第二电推杆的一端与小臂转动连接。
[0021]优选地，所述小臂远离大臂的一端固定安装有球形块，所述球形块的表面套接有安装套，所述安装套与密封箱固定连接。
[0022]优选地，所述机械臂的工作范围为800
‑
1200mm，所述机械臂的材料为韧性强、强度大、热膨胀系数小、蠕变小、密度小的碳纤维复合材料；所述主轴的工作角度为360
°
，所述大臂的工作角度范围为180
°
，所述第一电推杆行程为500
‑
800mm，所述小臂的工作角度范围为180
°
，所述第二电推杆行程为300
‑
500mm。
[0023]优选地，所述传感器终端连接在20cm
×
20cm的五面由惰性塑料构成，且一面空面
向下的密封箱内顶上，所述密封箱由6mm厚的PVC泡沫绝缘材料构成，其外部用镀铝涤纶膜包裹。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0025]1、本方案将土壤箱式法和传感器法相结合、加以创新形成的一个可以用于原位检测不同地点的土壤温室气体的采集设备，该采集设备不仅可避免费力费时的人工采样，实现对土壤温室气体排放的便捷检测和评估，还可绘制土壤温室气体排放热点的分布，为后续基于区域差异性的土壤生态环境治理提供了理论依据和指导建议；
[0026]2、可实现原位检测土壤温室气体排放状况，避免了实验室繁琐的检测工作，操作便捷，首先智能移动设备可基于自动导航系统的技术算法实现自动航线设计、根据实时情况灵活调整从而到达不同检测点，其次通过机械臂的动作为计时器传输信号，进而控制每一个检测点本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种土壤温室气体排放的数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：监测点获取，智能移动设备利用自动导航系统实现监测点的覆盖，将智能移动设备移动至检测点，智能移动设备根据航线运动、识别并人工定位适合检测的地点，也可以在航线上相距一定距离设置一个检测点，检测点的GPS定位将同步记录；S2：数据采集，智能移动设备到达检测点后，智能移动设备上的机械臂抬起、既而放下，使密封箱置于土壤表面，然后机械臂进行按压动作，将一定的力施加于密封箱上，使其紧扣土壤，同时机械臂上的计时器根据机械臂的按压动作开始计时，测定箱内指定时段内的温室气体的浓度变化，根据箱口面积、密封箱体积和时间，即可计算出每种温室气体的净排放速率和通量；S3：数据传输，利用物联网无线传输技术将传感器所测得的数据和数据采集时刻上传到云平台，通过数据上传模式将数据上传至云品台，后续，云端数据可被用户终端访问；S4：数据后台处理展示，根据PC机访问云端得到的检测数据，构建数字土壤展示平台，每一种温室气体通过一个图层展示，每个图层上利用颜色展示数据分布，结合图例可分析每种温室气体的排放热点，点击特定位置即可获取该位置的温室气体排放情况，从而综合展示、分析土壤温室气体的空间分布，数据获取后，将数据实时展示在数字土壤多图层展示平台，综合土地利用方式、土壤管理模式以及土壤性状分布的影响因子，为后续的土壤管理提供决策性依据，实现细化区域、因地制宜的目的。2.根据权利要求1所述的一种土壤温室气体排放的数据采集方法，其特征在于，所述数据上传模式包括两种方式：第一种方式是根据自定义的时间周期发送数据；第二种方式是根据传感器的数据量、检测量发送数据；其中第一种方式的时间周期和第二种方式的数据量均根据检测需求和检测密度进行预设自定义。3.一种自动导航系统，应用于权利要求1中所述的一种土壤温室气体排放的数据采集方法中的智能移动设备，其特征在于，包括：1)图像预处理，将双目相机搭载在智能移动设备上，实时采集图像，图像采集后，同步传到后台，用MATLAB或FIJI作为图像处理软件根据需求和图像质量对摄像头采集的RGB图像进行相应的图像除噪、亮度提高、图像锐化等预处理；2)采用HSI模型确定颜色阈值，帮助分割植被、秸秆和土壤图像；3)采用Otsu算法确定分割阈值，对可行驶区域及障碍物进行分割，图像分割后可识别不同物体，识别物体是后续制定导航路线的前提基础，图像处理后，以绕过物体位置、尽可能地涵盖目标检测点为原则制定导航路线；4)根据图像特征和目标背景的对比度，对比、评价边缘检测算子，即Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子...
【专利技术属性】
技术研发人员：田恬，钱秀洋，李明军，孟祥宝，熊征，
申请(专利权)人：深圳市现代农业装备研究院，
类型：发明
国别省市：
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