一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法及系统，包括：获取农机的行为轨迹数据并进行预处理，得到轨迹田路数据；通过聚类算法对轨迹田路数据进行分割；将田内作业轨迹中的每一个轨迹点的经纬度坐标转换为平面高斯投影坐标并进行低通滤波，获取滤波后的平面坐标；根据平面坐标计算农机田内作业轨迹对应的栅格图像坐标，绘制栅格图像，获取初始农机田内作业的像素块个数，计算每个像素块对应的真实地面面积；对栅格图像中的农机作业条带间隙进行补偿，生成最终农机田内作业的像素块个数；根据最终农机田内作业的像素块个数与每个像素块对应的真实地面面积的乘积确定农机作业面积。本发明专利技术解决了现有农机作业面积测量不精准的问题。量不精准的问题。量不精准的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法及系统


[0001]本专利技术涉及农机作业面积测量
，尤其涉及一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国农机水平的快速发展和农机规模的不断扩大，我国的主要农作物如小麦、水稻、玉米等已经基本实现田内作业全程机械化水平。其中，农机作业面积是发放农机补贴、收取农机作业费用、评估农机作业效率等的重要依据。
[0003]传统的农机作业面积都是通过人工丈量的农田面积作为农机的作业面积。但这种方法不仅费时费力、效率低下，而且很多农田形状是不规则的多边形，存在较大的测量误差。随着全球定位技术的不断发展，可以通过定位技术来测量农机作业面积。这种方式不仅大大解放了劳动力，而且方便、快捷，提高了面积测量的精度和效率。比如，在农机上安装定位设备（如北斗/GNSS定位终端）来记录农机作业的运动轨迹信息，通过计算农机轨迹的面积，将其作为农机作业的面积。
[0004]目前基于农机轨迹来测量农机作业面积的方法主要分为三类，分别是距离幅宽法、外包络面法和栅格图像法。距离幅宽法是将农机作业的轨迹点连成折线，通过计算折线总长度将其作为农机作业轨迹总长度，通过乘以农机作业的幅宽，得到农机作业的面积。此外，也有学者利用缓冲区法和改进Alpha+Shapes算法进行农机作业面积的计算。当农机作业出现转弯或掉头时，此处用折线计算会产生较大误差。并且，这种方法会导致农机轨迹重叠区面积的重复计算，导致计算误差偏大。外包络面法是从农机轨迹的几何特征入手，通过提取农机作业区域边界点经纬度地理坐标，采用高斯投影正算将经纬度地理坐标转换到平面直角坐标系中得到平面坐标，将其按照顺序依次连接成不规则的多边形区域，即外包络面，作为农机的作业区域，进而利用高斯面积公式或Delaunay 三角网法实现农机作业面积的计算。这种算法受农田的复杂形状的影响过大，且容易将农机未作业区域归为农机作业区域进行农机作业面积的计算，导致计算的农机作业面积误差偏大。栅格图像法是指将农机轨迹点的经纬度地理坐标，通过坐标变换把经纬度地理坐标转换成为平面投影坐标，进一步的在把这些轨迹点可视化到一个平面栅格图像中，计算栅格图像中轨迹所占的像素的个数再乘以单个像素对应的实际面积得到农机田内作业面积。此外，也有学者通过识别栅格图像中农机作业轨迹所围成的农田边界，使用面积公式计算不规则多边形面积，以此作为农机作业的面积。栅格图像法实施过程中的难点在于生成的栅格图像中可能会出现两条作业条带间有缝隙遗漏的现象，并且由于农机作业轨迹数据的定位误差，会导致农机轨迹转换成图像后，其边缘存在较大的锯齿、毛刺现象。此外，栅格大小（即图像分辨率的大小）不好确定，且受轨迹点密集度和分辨率影响较大，导致农机作业面积难以准确检测。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法及系统，用以解决现有农
机作业面积测量不精准的问题。
[0006]本专利技术提供一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，包括：获取农机的行为轨迹数据，并将所述行为轨迹数据发送至农机作业大数据管理服务平台；通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据，对所述行为轨迹数据进行数据预处理，得到轨迹田路数据；通过预设的聚类算法对所述轨迹田路数据进行分割，分为多段农机在田内作业的轨迹和在道路上转移的轨迹；将所述田内作业轨迹中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标转换为平面高斯投影坐标并进行低通滤波，获取滤波后的平面高斯投影坐标；根据所述平面高斯投影坐标计算农机田内作业轨迹对应的栅格图像坐标，根据所述栅格图像坐标绘制栅格图像，获取初始农机田内作业的像素块个数，计算每个像素块对应的真实地面面积；对所述栅格图像中的农机作业条带间隙进行补偿，获取补偿后的栅格图像中属于农机田内作业的像素块个数，对补偿后的栅格图像进行边缘检测修正栅格图像，生成最终农机田内作业的像素块个数；根据最终农机田内作业的像素块个数与每个像素块对应的真实地面面积的乘积确定农机作业面积。
[0007]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，所述获取农机的行为轨迹数据，并将所述行为轨迹数据发送至农机作业大数据管理服务平台，具体包括：通过安装在农机上的定位设备获取农机的行为轨迹数据；将农机的行为轨迹数据通过移动通信网络回传至农机物联网平台；通过所述农机物联网平台将农机的行为轨迹数据实时转发至农机作业大数据管理服务平台。
[0008]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据，对所述行为轨迹数据进行数据预处理，得到轨迹田路数据，具体包括：通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据；通过将农机行为轨迹数据按照时间顺序进行升序排列，按照排列顺序寻找异常数据，包括轨迹数据重复、中继偏移、静点偏移、速度异常、定位点偏移、周期性偏移、轨迹数据漂移和轨迹数据停歇；依据坐标判别、速度判别、向量判别法，构造出具有针对性的轨迹数据异常识别和纠偏方法，实现轨迹数据的异常纠正；对发现的异常数据进行清洗删除或者依照农机的运动规律对异常点进行纠偏。
[0009]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，通过预设的聚类算法对所述轨迹田路数据进行分割，分为多段农机在田内作业的轨迹和在道路上转移的轨迹，具体包括：计算每幅轨迹的采样频率，通过聚类算法基于所述轨迹田路数据训练每种采样频率对应的轨迹分类模型；
根据每幅轨迹对应的采样频率，选择相应训练好的所述轨迹分类模型对农机的轨迹进行分类，将农机一天内的整幅行为轨迹分割成多段农机在田内作业的轨迹和多段在道路上转移的轨迹。
[0010]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，将所述田内作业轨迹中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标转换为平面高斯投影坐标并进行低通滤波，获取滤波后的平面高斯投影坐标，具体包括：根据分类出的田内作业轨迹，将田内作业轨迹数据中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标通过高斯投影转换为平面高斯投影坐标；通过低通滤波算法将所述平面高斯投影坐标中偏离设定阈值的坐标进行滤波，生成滤波后的平面高斯投影坐标。
[0011]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，根据所述平面高斯投影坐标计算农机田内作业轨迹对应的栅格图像坐标，根据所述栅格图像坐标绘制栅格图像，获取初始农机田内作业的像素块个数，计算每个像素块对应的真实地面面积，具体包括：将每块田内的作业轨迹数据统计出滤波后的平面高斯投影坐标中横坐标的最大值和最小值以及纵坐标的最大值和最小值；通过预设的转换算法将每个轨迹点的平面高斯投影坐标转换为栅格图像上的坐标；计算栅格图像大小，并绘制栅格图像，根据绘制的栅格图像统计栅格图像中设定像素值的像素块个数；根据栅格图像预先设定的分辨率计算每个像素块对应的真实地面面积。
[0012]根据本专利技术提供的一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，对所述栅格图像中的农机作业条带间隙进行补偿，获取补偿后的栅格图像中属于农机田内作业的像素块个数，对补本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于栅格图像的农机作业面积计算方法，其特征在于，包括：获取农机的行为轨迹数据，并将所述行为轨迹数据发送至农机作业大数据管理服务平台；通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据，对所述行为轨迹数据进行数据预处理，得到轨迹田路数据；通过预设的聚类算法对所述轨迹田路数据进行分割，分为多段农机在田内作业轨迹和在道路上转移的轨迹；将所述田内作业轨迹中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标转换为平面高斯投影坐标并进行低通滤波，获取滤波后的平面高斯投影坐标；根据所述平面高斯投影坐标计算农机田内作业轨迹对应的栅格图像坐标，根据所述栅格图像坐标绘制栅格图像，获取初始农机田内作业的像素块个数，计算每个像素块对应的真实地面面积；对所述栅格图像中的农机作业条带间隙进行补偿，获取补偿后的栅格图像中属于农机田内作业的像素块个数，对补偿后的栅格图像进行边缘检测修正栅格图像，生成最终农机田内作业的像素块个数；根据最终农机田内作业的像素块个数与每个像素块对应的真实地面面积的乘积确定农机作业面积。2.根据权利要求1所述的基于栅格图像的农机作业面积计算方法，其特征在于，所述获取农机的行为轨迹数据，并将所述行为轨迹数据发送至农机作业大数据管理服务平台，具体包括：通过安装在农机上的定位设备获取农机的行为轨迹数据；将农机的行为轨迹数据通过移动通信网络回传至农机物联网平台；通过所述农机物联网平台将农机的行为轨迹数据实时转发至农机作业大数据管理服务平台。3.根据权利要求1所述的基于栅格图像的农机作业面积计算方法，其特征在于，通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据，对所述行为轨迹数据进行数据预处理，得到轨迹田路数据，具体包括：通过所述大数据管理服务平台获取所述行为轨迹数据；通过将农机行为轨迹数据按照时间顺序进行升序排列，按照排列顺序寻找异常数据，包括轨迹数据重复、中继偏移、静点偏移、速度异常、定位点偏移、周期性偏移、轨迹数据漂移和轨迹数据停歇；依据坐标判别、速度判别、向量判别法，构造出具有针对性的轨迹数据异常识别和纠偏方法，实现轨迹数据的异常纠正；对发现的异常数据进行清洗删除或者依照农机的运动规律对异常点进行纠偏。4.根据权利要求1所述的基于栅格图像的农机作业面积计算方法，其特征在于，通过预设的聚类算法对所述轨迹田路数据进行分割，分为多段农机在田内作业的轨迹和在道路上转移的轨迹，具体包括：计算每幅轨迹的采样频率，通过聚类算法基于所述轨迹田路数据训练每种采样频率对应的轨迹分类模型；
根据每幅轨迹对应的采样频率，选择相应训练好的所述轨迹分类模型对农机的轨迹进行分类，将农机一天内的整幅行为轨迹分割成多段农机在田内作业的轨迹和多段在道路上转移的轨迹。5.根据权利要求1所述的基于栅格图像的农机作业面积计算方法，其特征在于，将所述田内作业轨迹中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标转换为平面高斯投影坐标并进行低通滤波，获取滤波后的平面高斯投影坐标，具体包括：根据分类出的田内作业轨迹，将田内作业轨迹数据中的每一个轨迹点的经纬度地理坐标通过高斯投影转换为平面高斯投影坐标；通过低通滤波算法将所述平面高斯投影坐标中偏离设定阈值的坐标进行滤波，生成滤波后的平面高斯投影坐标。6.根据权利要求1所述的基于栅格图像的农机作业面积计算方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴才聪，李冬，刘鑫，翟卫欣，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：