农作物异常区域监测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提出一种农作物异常区域监测方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法包括：获得种植有农作物的目标区域的数字表面模型DSM；根据DSM获得目标区域的等高线数据，其中，等高线数据中包括每条等高线的高程值及位置信息；根据等高线数据，确定出目标区域中的异常区域，其中，异常区域中存在高度异常的农作物。如此，可通过目标区域的等高线数据，高效精确地确定出农作物高度异常的区域。效精确地确定出农作物高度异常的区域。效精确地确定出农作物高度异常的区域。

【技术实现步骤摘要】
农作物异常区域监测方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种农作物异常区域监测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前的农事活动中，需要对农作物的高度异常区域进行监测，以便为农田管理人员提供农事活动的依据。比如，针对水稻，需要确定出黄塘区域，从而为治理黄塘提供依据。因此，如何确定出农作物的高度异常区域以成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种农作物异常区域监测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其能够高效精确地确定出农作物高度异常的区域。
[0004]本申请的实施例可以这样实现：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种农作物异常区域监测方法，包括：
[0006]获得种植有农作物的目标区域的数字表面模型DSM；
[0007]根据所述DSM获得所述目标区域的等高线数据，其中，所述等高线数据中包括每条等高线的高程值及位置信息；
[0008]根据所述等高线数据，确定出所述目标区域中的异常区域，其中，所述异常区域中存在高度异常的农作物。
[0009]第二方面，本申请实施例提供一种农作物异常区域监测装置，包括：
[0010]数据获得模块，用于获得种植有农作物的目标区域的数字表面模型DSM；
[0011]数据处理模块，用于根据所述DSM获得所述目标区域的等高线数据，其中，所述等高线数据中包括每条等高线的高程值及位置信息；
[0012]异常确定模块，用于根据所述等高线数据，确定出所述目标区域中的异常区域，其中，所述异常区域中存在高度异常的农作物。
[0013]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现前述实施方式中任意一项所述的农作物异常区域监测方法。
[0014]第四方面，本申请实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任意一项所述的农作物异常区域监测方法。
[0015]本申请实施例提供的农作物异常区域监测方法、装置、电子设备及可读存储介质，根据目标区域的DSM得到该目标区域的等高线数据，进而根据该等高线数据中所包括的每条等高线的高程值及位置信息，确定出该目标区域中高度异常的农作物所在的异常区域。如此，可高效精确地确定出农作物高度异常的区域，为农田管理人员提供农事活动的依据。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
[0017]图1为本申请实施例提供的电子设备的方框示意图；
[0018]图2为本申请实施例提供的农作物异常区域监测方法的流程示意图之一；
[0019]图3为图2中步骤S130包括的子步骤的流程示意图；
[0020]图4为本申请实施例提供的等高线数据对应的等高线示意图；
[0021]图5为本申请实施例提供的农作物异常区域监测方法的流程示意图之二；
[0022]图6为本申请实施例提供的农作物异常区域监测方法的流程示意图之三；
[0023]图7为本申请实施例提供的目标总区域的DSM和DOM的示意图；
[0024]图8为本申请实施例提供的农作物异常区域监测方法的举例示意图；
[0025]图9为本申请实施例提供的识别出目标总区域中的农田边界以及显示异常区域的示意图；
[0026]图10为本申请实施例提供的农作物异常区域监测装置的方框示意图之一；
[0027]图11为本申请实施例提供的农作物异常区域检测装置的方框示意图之二。
[0028]图标：100
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电子设备；110
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存储器；120
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处理器；130
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通信单元；200
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农作物异常区域监测装置；210
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数据获得模块；220
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数据处理模块；230
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异常确定模块；240
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显示模块。
具体实施方式
[0029]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0030]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0032]农作物高度异常可以包括倒伏、黄塘等。水稻“黄塘”是指水稻长势差、苗情肉，造成原因一般是水肥不均和病虫害，特征是水稻株高整体偏矮、颜色发黄甚至是枯黄。
[0033]目前一般可以通过两种方式确定出农作物高度异常区域：传统方式和定点监测。
[0034]传统方式，是通过人工巡视发现及定位，对于大面积的农田管理来说，需要消耗较
大的人力物力。定点监测，是通过在农田布设摄像头，通过间隔拍摄的图像或者视频进行监测，这种方式由于需要对大田布设很多摄像头，对大田不适用，并且设备投入大。
[0035]为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种农作物异常区域监测方法、装置、电子设备及可读存储介质，其能够基于目标区域的等高线数据，高效精确地确定出农作物高度异常的区域。
[0036]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0037]针对以上方案所存在的缺陷，均是专利技术人在经过实践并仔细研究后得到的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本申请实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应是专利技术人在本申请过程中对本申请做出的贡献。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农作物异常区域监测方法，其特征在于，包括：获得种植有农作物的目标区域的数字表面模型DSM；根据所述DSM获得所述目标区域的等高线数据，其中，所述等高线数据中包括每条等高线的高程值及位置信息；根据所述等高线数据，确定出所述目标区域中的异常区域，其中，所述异常区域中存在高度异常的农作物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述等高线数据中的不同等高线具有不同高程值，所述根据所述等高线数据，确定出所述目标区域中的异常区域，包括：根据所述等高线数据统计得到各高程值对应的等高线数量；根据所述各高程值对应的等高线数量，确定出目标高程值，其中，最大等高线数量对应的高程值不小于所述目标高程值；从所述等高线数据包括的等高线中筛选出高程值小于所述目标高程值的目标等高线；根据所述目标等高线，确定出所述异常区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各高程值对应的等高线数量，确定出目标高程值，包括：通过比较确定出最大等高线数量对应的高程值；根据所述最大等高线数量对应的高程值，确定出所述目标高程值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述DSM获得所述目标区域的等高线数据，包括：根据所述DSM及预设等高距，生成所述等高线数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据生成所述DSM所使用的航拍图像对应的地面采样间隔，设置所述预设等高距。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述异常区域的范围信息叠加至所述目标区域的数字正射影像图，并进行显示。7.根据权利要求1
‑
6中任意一项所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：石文海，
申请(专利权)人：广州极飞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：