一种坡耕地环境监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及农业检测技术领域，具体公开了一种坡耕地环境监测方法及系统，所述方法包括获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型；根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数；所述工作参数包括采集频率、含有高度的采集路径和不同位置处的采集角度；接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像；对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告。本发明专利技术建立与实际场景对应的三维模型，基于三维模型确定无人机的运动参数及采集参数，通过无人机采集图像，实时高效地对坡耕地进行监测，检测频率高于人工且人力成本较低。率高于人工且人力成本较低。率高于人工且人力成本较低。

【技术实现步骤摘要】
一种坡耕地环境监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及农业检测
，具体是一种坡耕地环境监测方法及系统。

技术介绍

[0002]坡耕地是指分布在山坡上地面平整度差跑水跑肥跑土突出作物产量低的旱地。主要特征“坡地”的概念，一般是指6～25
°
之间的地貌类型（开垦后多称为坡耕地）。坡耕地的存在严重制约旱地作物产量的大幅度提高。
[0003]关于坡地的开发问题历来就存在着巨大的争议，有人认为“坡地”尤其是15
°
（大于25
°
常称为陡坡耕地）以上的坡地只能以造林解决生态环境保护为主，这是因为坡地的角度反应的是一个地区水土流失的一般状况，一般这种土地是宜草宜灌木的，不宜大规模耕作，而耕作比例越大，水土流失越严重，生态环境也就越恶劣。
[0004]因此，当坡地作为耕地时，往往需要对坡地进行定时的检测，判断是否能够继续进行，现有的检测方式大都依赖于人工，这种方式虽然准确度较高，但是效率较低且人力成本高，如何提供一种高效地坡耕地检测方式是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种坡耕地环境监测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种坡耕地环境监测方法，所述方法包括：获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型；根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数；所述工作参数包括采集频率、含有高度的采集路径和不同位置处的采集角度；接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像；对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型的步骤包括：接收用户输入的坡耕地的边界位置，根据所述边界位置拟合坡耕地的边界线；根据所述边界线建立平面模型，在所述平面模型中确定采样网格；所述采样网格的交点为采样点；获取采样点处的高度，根据所述高度确定预设方向上的变化梯度；根据所述变化梯度确定立体模型。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数的步骤包括：
获取无人机的拍摄像素，根据所述拍摄像素建立清晰度与采集范围之间的函数关系；所述采集范围为采集高度的函数；接收用户输入的清晰度范围，将所述清晰度范围输入建立好的函数关系，得到高度范围；根据所述高度范围在所述立体模型中确定运动区间，基于所述运动区间确定含有采集角度的工作路径；其中，无人机完成含有采集角度的工作路径时，所有采集范围的并集包含立体模型对应的坡耕地；计算无人机完成一次工作路径的时间，根据所述时间计算采集时间间隔；接收用户输入的采集步长，根据所述采集步长和所述采集时间间隔确定无人机的数量。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像的步骤包括：接收无人机获取到的含有时间标签的子图像；根据所述时间标签在对应无人机的工作参数中查询采集角度和高度，根据所述采集角度和高度确定所述子图像在所述立体模型中的位置；遍历立体模型，基于立体模型统计各个位置处的子图像，并基于时间标签对统计的子图像进行排序，得到子图像集；基于所述子图像集建立全景图像。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告的步骤包括：对所述全景图像进行线性增强，得到待检图像；在预设的卷积核表中选取卷积核，基于所述卷积核遍历所述待检图像，计算相关度；所述卷积核为图像特征；所述卷积核表包括卷积核项和预设的评价项；选取相关度达到预设条件的卷积核，读取对应的评价项，基于读取到的评价项输出监测报告。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述对所述全景图像进行线性增强，得到待检图像的步骤包括：将所述全景图像转换为单值图像；根据预设的转换公式对所述单值图像进行线性增强；其中，将所述全景图像转换为单值图像的计算公式为：；式中，a、b和c为预设的参数，R、G和B分别为图像的RGB值。
[0012]线性增强的计算公式为：；式中，为单值图像中的值，为线性增强后的值。
[0013]z的取值函数为：
；取值函数中，F表示节点图像的累计直方图达到0.1时对应的亮度值；所述累计直方图表示节点图像中各像素点的亮度值小于某一数值的概率。
[0014]本专利技术技术方案还提供了一种坡耕地环境监测系统，所述系统包括：立体模型确定模块，用于获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型；采集端限定模块，用于根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数；所述工作参数包括采集频率、含有高度的采集路径和不同位置处的采集角度；图像拼接模块，用于接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像；图像处理识别模块，用于对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：所述立体模型确定模块包括：边界线生成单元，用于接收用户输入的坡耕地的边界位置，根据所述边界位置拟合坡耕地的边界线；网格确定单元，用于根据所述边界线建立平面模型，在所述平面模型中确定采样网格；所述采样网格的交点为采样点；梯度确定单元，用于获取采样点处的高度，根据所述高度确定预设方向上的变化梯度；梯度应用单元，用于根据所述变化梯度确定立体模型。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：所述采集端限定模块包括：关系确定单元，用于获取无人机的拍摄像素，根据所述拍摄像素建立清晰度与采集范围之间的函数关系；所述采集范围为采集高度的函数；区间确定单元，用于接收用户输入的清晰度范围，将所述清晰度范围输入建立好的函数关系，得到高度范围；路径确定单元，用于根据所述高度范围在所述立体模型中确定运动区间，基于所述运动区间确定含有采集角度的工作路径；其中，无人机完成含有采集角度的工作路径时，所有采集范围的并集包含立体模型对应的坡耕地；时间间隔计算单元，用于计算无人机完成一次工作路径的时间，根据所述时间计算采集时间间隔；数量确定单元，用于接收用户输入的采集步长，根据所述采集步长和所述采集时间间隔确定无人机的数量。
[0017]作为本专利技术进一步的方案：所述图像拼接模块包括：子图像获取单元，用于接收无人机获取到的含有时间标签的子图像；位置确定单元，用于根据所述时间标签在对应无人机的工作参数中查询采集角度
和高度，根据所述采集角度和高度确定所述子图像在所述立体模型中的位置；遍历排序单元，用于遍历立体模型，基于立体模型统计各个位置处的子图像，并基于时间标签对统计的子图像进行排序，得到子图像集；图像拼接单元，用于基于所述子图像集建立全景图像。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术建立与实际场景对应的三维模型，基于三维模型确定无人机的运本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型；根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数；所述工作参数包括采集频率、含有高度的采集路径和不同位置处的采集角度；接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像；对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告。2.根据权利要求1所述的坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述获取坡耕地的边界信息，基于所述边界信息确定立体模型的步骤包括：接收用户输入的坡耕地的边界位置，根据所述边界位置拟合坡耕地的边界线；根据所述边界线建立平面模型，在所述平面模型中确定采样网格；所述采样网格的交点为采样点；获取采样点处的高度，根据所述高度确定预设方向上的变化梯度；根据所述变化梯度确定立体模型。3.根据权利要求1所述的坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述根据所述立体模型确定无人机的数量和工作参数的步骤包括：获取无人机的拍摄像素，根据所述拍摄像素建立清晰度与采集范围之间的函数关系；所述采集范围为采集高度的函数；接收用户输入的清晰度范围，将所述清晰度范围输入建立好的函数关系，得到高度范围；根据所述高度范围在所述立体模型中确定运动区间，基于所述运动区间确定含有采集角度的工作路径；其中，无人机完成含有采集角度的工作路径时，所有采集范围的并集包含立体模型对应的坡耕地；计算无人机完成一次工作路径的时间，根据所述时间计算采集时间间隔；接收用户输入的采集步长，根据所述采集步长和所述采集时间间隔确定无人机的数量。4.根据权利要求1所述的坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述接收无人机获取到的含有时间标签的子图像，根据所述工作参数将所述子图像转换为全景图像的步骤包括：接收无人机获取到的含有时间标签的子图像；根据所述时间标签在对应无人机的工作参数中查询采集角度和高度，根据所述采集角度和高度确定所述子图像在所述立体模型中的位置；遍历立体模型，基于立体模型统计各个位置处的子图像，并基于时间标签对统计的子图像进行排序，得到子图像集；基于所述子图像集建立全景图像。5.根据权利要求1所述的坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述对全景图像进行图像增强，基于预设的卷积核遍历图像增强后的全景图像，输出监测报告的步骤包括：对所述全景图像进行线性增强，得到待检图像；在预设的卷积核表中选取卷积核，基于所述卷积核遍历所述待检图像，计算相关度；所
述卷积核为图像特征；所述卷积核表包括卷积核项和预设的评价项；选取相关度达到预设条件的卷积核，读取对应的评价项，基于读取到的评价项输出监测报告。6.根据权利要求5所述的坡耕地环境监测方法，其特征在于，所述对所述全景图像进行线性增强，得到待检图像的步骤包括：将所述全景图像转换为单值图像；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨久春，柯力玮，王佳琦，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：