珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置，方法包括：获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将土壤监测区域划分成M个大小相同的网格单元；在珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取N个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；根据土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算珊瑚沙土壤监测区域内除目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；根据每个分块多边形的质心坐标和总数量确定传感器的位置和数量。

【技术实现步骤摘要】
珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置
本公开涉及地理监测
，尤其涉及一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置。
技术介绍
当今全球化下，岛礁的研究价值和现实战略意义日益凸显。中国南海岛礁远离大陆，人员往返时间长；岛礁环境恶劣，不适宜长期居住；岛礁陆域稀缺，岛上管理人员较少。这种地小、人少、距离远的独有特点，使得南海岛礁生态环境监测与保护难以依靠传统的人工方式进行管理，亟需引入物联网技术，实时监测、获取岛礁生态环境数据并分析其异常状况，从而远程开启或关闭诸如植被浇灌水阀等智能设备，实现对岛礁生态环境的实时监测与智能化控制。目前针对南海岛礁生态环境实时监测的应用需求，国内已有研究机构在岛上开展土壤监测传感器布设工作，获取岛礁珊瑚沙土壤的温度、湿度和水势等监测数据，分析岛礁珊瑚沙土壤的干旱程度，进而实现植被浇灌水阀的远程智能控制。由于岛礁珊瑚沙土壤存在空间异质性，如何合理确定土壤监测传感器布设位置和布设数量是整个岛礁珊瑚沙土壤监测过程中十分重要和困难的一环。目前在物联网应用中，主要依据用户的经验确定传感仪器的布设位置和布设数量，主观性较强，导致实时监测的数据不完全具有代表性。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置，其能够根据珊瑚沙土壤属性数据，自动确定土壤监测传感器的最佳布设位置和数量，实现利用最优数量的传感器就能全覆盖土壤监测区域，获得的土壤实时监测的数据更为可靠，避免了土壤监测传感器的布设冗余或监测数据不具有代表性等问题。根据本公开实施例的第一方面，提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法，包括：获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成M个大小相同的网格单元；在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取N个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。在一个实施例中，优选地，根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形，包括：获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。在一个实施例中，优选地，根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形，包括：针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域；根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合；依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形；利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形；当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数；当所述个数为偶数时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当所述个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形从所述边界多边形集合中删除；统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。在一个实施例中，优选地，根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，包括：根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。在一个实施例中，优选地，根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量，包括：将所述分块多边形的总数量确定为所述传感器的数量，将所述每个分块多边形的质心坐标确定为所述传感器的位置。根据本公开实施例的第二方面，提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置，包括：获取模块，用于获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成M个大小相同的网格单元；选取模块，用于在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取N个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；第一计算模块，用于根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；划分模块，用于根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；第二计算模块，用于计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；确定模块，用于根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。在一个实施例中，优选地，所述划分模块包括：获取单元，用于获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；编号单元，用于根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；区间确定单元，用于依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；赋值单元，用于将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；提取单元，用于根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。在一个实施例中，优选地，所述提取单元用于：针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚沙含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；...

【技术保护点】
1.一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法，其特征在于，包括：/n获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成M个大小相同的网格单元；/n在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取N个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；/n根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；/n根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；/n计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；/n根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法，其特征在于，包括：
获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成M个大小相同的网格单元；
在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取N个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；
根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；
根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；
计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；
根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形，包括：
获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；
根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；
依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；
将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；
根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形，包括：
针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚沙含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；
利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域；
根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合；
依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形；
利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形；
当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数；
当所述个数为偶数时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当所述个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形从所述边界多边形集合中删除；
统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，包括：
根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量，包括：
将所述分块多边形的总数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文周，王琦，苏奋振，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11