基于传感器融合算法的农作物数字采集方法技术

本发明专利技术涉及农作物种植技术领域，且公开了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，包括以下步骤：第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；该基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，根据现有的参考数据，得出区域中种植的农作物适宜温度范围，然后将当前昼夜温度的平均值与农作物适宜温度范围进行比对，如果昼夜温度的平均值处于农作物适宜温度范围之内即代表正常，当昼夜温差平均值处于农作物适宜温度范围之外的话，即需要对当前区域的温度进行实时调整，改变当前温度，使得当前的区域的农作物能够正常生长，针对不同区域中的温度进行调节。节。

【技术实现步骤摘要】
基于传感器融合算法的农作物数字采集方法


[0001]本专利技术涉及农作物种植
，具体为基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。

技术介绍

[0002]农作物是农业上栽培的各种植物。包括粮食作物﹑经济作物(油料作物、蔬菜作物、花、草、树木)两大类。"人以食为天"，表达了人与食物的关系，合理的膳食搭配才能给人类带来健康。农作物的生长，离不开科学的科技生产技术，以及新型工业制造出来的能辅助农业生产的机械设备，农作物的环境温度对农作物的生长至关重要，不仅关系到农作物产品的品质，也会影响其产量。因此，对农作物环境温度的有效检测和估计也是必不可少的。在很多实际场景中，因局部风速风向差异、其他电气设备温升干扰、封闭环境内的冷热气流的流动等原因，对温度进行单点的检测不能反馈整体环境温度的情况，因此无法准确了解到当前种植环境的温度，无法进行针对性调节，使得农作物的种植环境更加适宜，为此我们提出了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。

技术实现思路

[0003](一)解决的技术问题
[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。
[0005](二)技术方案
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，包括以下步骤：
[0007]第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；
[0008]第二步：对矩阵式划分的区域进行拍照，利用手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，由于GPS定位存在一定误差，为使现场手机实时采集的图像能够与原始的遥感影像对应，需要选择识别性强、短时不会发生改变、易于识别的地理信息，用户优化后续的原始图像与手机拍摄图像的匹配过程，手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，智能手机中预先存储的遥感影像是带有位置信息的，通过读取现场采集图片时手机的GPS信息，将图像采集时的相关信息和遥感影像关联起来，包括采集地点(手机拍摄地点)的经纬度位置信息、拍摄朝向、聚焦点和拍摄仰角俯角，关联原始影像中兴趣区域，并根据实时采集图像中的信息二次划分区域，根据实时采集图像中的光谱信息，将原始遥感影像做区域化分割，尽量确保每个二次划分的区域几何形状尽量规整、区域内作物品种单一。
[0009]第三步：将拍摄下的照片进行上传，上传到云端进行存储，且上传的时候需要备份清楚上传日期，然后需要在上传文件中写明是哪个区域中的照片，区域内中的农作物种类；
[0010]第四步：进行当前温度评估，将第二步中GPS记录下的位置得到当前区域的经纬度，根据当前经纬度得出当前的区域的昼夜温度。
[0011]第五步：通过巡检观察每个区域中的传感器中检测下的温度，白天的时候从上午六点到下午六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感器中检测下的温度，然后将这三次温度分别记录下来，晚上从下午六点到早上六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感器中检测下的温度，然后将这三次温度分别记录下来。
[0012]第六步：根据巡检温度计算昼夜温度平均值，将白天记录下的三次温度进行叠加，然后除三得到平均值，将黑夜记录下的三次温度进行叠加，然后除三得到平均值。
[0013]第六步：得出经纬度的区域温度与传感器中检测下温度的平均值之间的差值，将昼夜的经纬度的区域温度减去传感器中检测下温度的平均值，最终得到了二者之间的差值。
[0014]第七步：进行比对差值，差值如果在一度至两度之间即代表实际温度与检测温度插接处于正常范围之内，如果大于这个值即代表当前传感器检测出现问题需要进行校正，校正完毕之后的传感器需要重新进行温度检测，然后用计算出差值进行比对。
[0015]第八步：再次进行比对，根据区域中种植的农作物进行评判，根据现有的参考数据，得出区域中种植的农作物适宜温度范围，然后将当前昼夜温度的平均值与农作物适宜温度范围进行比对，如果昼夜温度的平均值处于农作物适宜温度范围之内即代表正常，当昼夜温差平均值处于农作物适宜温度范围之外的话，即需要对当前区域的温度进行实时调整，改变当前温度，使得当前的区域的农作物能够正常生长。
[0016]第九步：温度调整完成之后，每日拍摄下的照片进行比对，观察区域内农作物的长势，观察农作物是否在正常生长。
[0017](三)有益效果
[0018]与现有技术相比，本专利技术提供了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，具备以下有益效果：
[0019]1、该基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，根据现有的参考数据，得出区域中种植的农作物适宜温度范围，然后将当前昼夜温度的平均值与农作物适宜温度范围进行比对，如果昼夜温度的平均值处于农作物适宜温度范围之内即代表正常，当昼夜温差平均值处于农作物适宜温度范围之外的话，即需要对当前区域的温度进行实时调整，改变当前温度，使得当前的区域的农作物能够正常生长，针对不同区域中的温度进行调节，解决了现有的温度进行单点的检测不能反馈整体环境温度的情况，因此无法准确了解到当前种植环境的温度，无法进行针对性调节，使得农作物的种植环境更加适宜的问题。
[0020]2、该基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，温度调整完成之后，每日拍摄下的照片进行比对，观察区域内农作物的长势，观察农作物是否在正常生长，这样能够有效的观察农作物的长势，进行实时观察。
具体实施方式
[0021]下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都
属于本专利技术保护的范围。
[0022]基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，包括以下步骤：
[0023]第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；
[0024]第二步：对矩阵式划分的区域进行拍照，利用手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，由于GPS定位存在一定误差，为使现场手机实时采集的图像能够与原始的遥感影像对应，需要选择识别性强、短时不会发生改变、易于识别的地理信息，用户优化后续的原始图像与手机拍摄图像的匹配过程，手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，智能手机中预先存储的遥感影像是带有位置信息的，通过读取现场采集图片时手机的GPS信息，将图像采集时的相关信息和遥感影像关联起来，包括采集地点(手机拍摄地点)的经纬度位置信息、拍摄朝向、聚焦点和拍摄仰角俯角，关联原始影像中兴趣区域，并根据实时采集图像中的信息二次划分区域，根据实时采集图像中的光谱信息，将原始遥感影像做区域化分割，尽量确保每个二次划分的区域几何形状尽量规整、区域内作物品种单一。
[0025]第三步：将拍摄下的照片进行上传，上传到云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；第二步：对矩阵式划分的区域进行拍照，利用手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息；第三步：将拍摄下的照片进行上传，上传到云端进行存储；第四步：进行当前温度评估，将第二步中GPS记录下的位置得到当前区域的经纬度，根据当前经纬度得出当前的区域的昼夜温度；第五步：通过巡检观察每个区域中的传感器中检测下的温度；第六步：根据巡检温度计算昼夜温度平均值；第六步：得出经纬度的区域温度与传感器中检测下温度的平均值之间的差值；第七步：进行比对差值；第八步：再次进行比对；第九步：温度调整完成之后，每日拍摄下的照片进行比对，观察区域内农作物的长势，观察农作物是否在正常生长。2.根据权利要求1所述的基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，其特征在于：所述第三步中的上传内容如下：上传的时候需要备份清楚上传日期，然后需要在上传文件中写明是哪个区域中的照片，区域内中的农作物种类。3.根据权利要求1所述的基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，其特征在于：所述第五步中传感器检测的温度如下：白天的时候从上午六点到下午六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感器中检测下的温度，然后将这三次温度分别记录下来，晚上从下午六点到早上六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙艺，马雪鹏，王娟，
申请(专利权)人：中元域山东信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：