一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法技术

本发明专利技术属于耕地智保技术领域，具体涉及一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法。该发明专利技术能够根据历史农作物产量评估出最佳耕地面积，并且与实时状态的耕地面积进行比较，以此来判断耕地是否被侵害，同时还能够在耕地变更过程中，对增加区域和减少区域进行实时的监控，分别测算出增加区域和减少区域的变化趋势，最后再结合变更周期预测耕地变更结果，并根据会占用额外的耕地的情况优化减少区域，使得耕地变更过程中，不会有多余的耕地被占用，有效的对监测区域内的耕地实施保护。有效的对监测区域内的耕地实施保护。有效的对监测区域内的耕地实施保护。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法


[0001]本专利技术属于耕地智保
，具体涉及一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法。

技术介绍

[0002]耕地是指种植农作物的土地，包括熟地、新开发复垦整理地、休闲地、轮歇地、草田轮作地，随着经济的快速发展，越来越多的民用建筑或者工业建筑覆盖至原有的耕地中，导致我国耕地面积持续性的减少，而耕地面积大量减少会直接威胁农业发展，由此可见，实时强制性的耕地保护是十分必要的，其是关系我国经济和社会可持续发展的全局性战略问题，且随着信息化技术的发展，针对耕地的智能保护系统应时而生，使得人们保护耕地的方式也由现场作业改为了远程作业，特别是对多云多雾地区而言，人为的勘测极其费力，很难杜绝耕地侵害时间的发生，但是远程监控的方式可以解决这一问题，例如无人机的低空巡航，不仅可以采集到地面信息，而且还能够无视地形进行快速的勘察，不仅节省人力，而且还能够更为快速且全面的进行监控。
[0003]现有耕地智保系统多只具备巡航作用，并在发现耕地侵害事件时进行相应的处理，但是，耕地变更过程中可能出现不能还原的耕地，那么其变更上限便会减少，其变更周期也就会相应的减少，但此时对耕地的占用还在继续，显然，这就会导致多余的耕地被占用，基于此，本方案提出了一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，能够在耕地变更过程中，对增加区域和减少区域进行实时的监控，避免变更过程中出现额外被占用的耕地。
[0005]本专利技术采取的技术方案具体如下：
[0006]一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，包括：
[0007]获取监测区域，其中，所述监测区域包括耕地区域和非耕地区域；
[0008]获取所述耕地区域与非耕地区域的面积，并输入至测算模型中，得到耕地区域的占比率，并标定为待评估参数；
[0009]获取待检测区域中耕地区域的额定参数，并与所述待评估参数相比较；
[0010]若所述额定参数小于或等于待评估参数，则判定所述监测区域的耕地面积正常，且实时获取耕地区域的变化区域，并汇总为待评估数据集；
[0011]若所述额定参数大于待评估参数，则判定所述监测区域的耕地面积减小，且生成报警信号；
[0012]将所述待评估数据集中耕地区域的变化区域进行分类，得到增加区域和减少区域；
[0013]将所述增加区域和减少区域分别输入至趋势分析模型中，分别得到增加区域和减
少区域的变化趋势，且分别标定为增加趋势值和减少趋势值；
[0014]若所述增加趋势值小于减少趋势值，则生成预警信号；
[0015]若所述增加趋势值大于减少趋势值，则判定所述耕地面积正常；
[0016]分别获取所述增加区域和减少区域的变更周期，并与所述增加趋势值和减少趋势值结合运算，得到终端增加区域和终端减少区域，并进行比较；
[0017]若所述终端增加区域小于终端减少区域，则发出预警信号，并生成针对减少区域的校正计划；
[0018]若所述终端增加区域大于或等于终端减少区域，则判定所述耕地面积正常。
[0019]在一种优选方案中，所述获取所述耕地区域与非耕地区域的面积，并输入至测算模型中，得到耕地区域的占比率的步骤，包括：
[0020]获取所述耕地区域与非耕地区域的面积；
[0021]从所述评估模型中获取标准函数；
[0022]将所述耕地区域与非耕地区域的面积输入至标准函数中，并将计算结果标定为耕地区域的占比率。
[0023]在一种优选方案中，所述获取待检测区域中耕地区域的额定参数的步骤，包括：
[0024]构建取样周期，所述取样周期包括多个统计节点；
[0025]获取所述统计节点下的历史农作物产量，并按照发生时间进行排序；
[0026]获取标准产量，并与所有所述历史农作物产量相比较，筛选出所有大于或等于标准产量的历史农作物，并标定为合格产量；
[0027]获取所有所述合格产量对应的耕地面积，并按照由大至小的顺序进行排列，并将最小耕地面积标定为临时参数；
[0028]获取所述临时参数下的统计节点，以及所有历史农作物产量，并输入至判定模型中，判定所述临时参数是否能作为额定参数；
[0029]若是，则直接将临时参数标定为额定参数；
[0030]若否，则继续获取下一位次且大于合格产量的耕地面积，并将其作为临时参数输入至判定模型中。
[0031]在一种优选方案中，获取所述临时参数下的统计节点时，包括以下步骤：
[0032]获取临时参数下的统计节点数量；
[0033]获取标准评估数量，并与所述统计节点数量进行比较，其中，标准评估数量的取值为n，且n≥5；
[0034]若所述标准评估数量大于统计节点数量，则判定所述临时参数下的历史农作物产量不能输入至判定模型中，且继续获取下一位次且大于合格产量的耕地面积；
[0035]若所述标准评估数量小于或等于统计节点数量，则判定所述临时参数下的历史农作物产量能输入至判定模型中。
[0036]在一种优选方案中，将所述临时参数下的所有历史农作物产量输入至判定模型中，判定所述临时参数是否能作为额定参数的步骤，包括：
[0037]获取所述临时参数下的所有历史农作物产量，判断其中是否存在小于标准产量的历史农作物产量；
[0038]若存在，则计算小于标准产量的历史农作物产量的占比率；
[0039]若小于标准产量的历史农作物产量的占比率低于或等于80％，则判定所述临时参数不能作为额定参数；
[0040]若小于标准产量的历史农作物产量的占比率高于80％，则判定所述临时参数能作为额定参数；
[0041]若不存在，则直接判定所述临时参数能作为额定参数。
[0042]在一种优选方案中，所述将所述增加区域和减少区域分别输入至趋势分析模型中，分别得到增加区域和减少区域的变化趋势，且分别标定为增加趋势值和减少趋势值的步骤，包括：
[0043]获取所述监测区域内耕地变化的起始节点以及当前监测节点，得到测算时段；
[0044]在测算时段内构建多个取样节点，并分别获取各个取样节点下的增加区域和减少区域，其中，所述取样节点设置有m个，且m≥10；
[0045]从趋势分析模型中获取趋势分析函数，并将各个取样节点下的增加区域和减少区域分别输入至趋势分析函数中，得到增加趋势值和减少趋势值。
[0046]在一种优选方案中，所述分别获取各个取样节点下的增加区域和减少区域时，对相邻取样节点下的增加区域和减少区域进行比较，筛除所述增加区域和减少区域的瞬时变化量，其具体过程如下；
[0047]获取相邻取样下增加区域和减少区域的差值，并标定为待评估变化量；
[0048]获取容许变化区间，并逐一与所述待评估变化量进行比较；
[0049本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于：包括：获取监测区域，其中，所述监测区域包括耕地区域和非耕地区域；获取所述耕地区域与非耕地区域的面积，并输入至测算模型中，得到耕地区域的占比率，并标定为待评估参数；获取待检测区域中耕地区域的额定参数，并与所述待评估参数相比较；若所述额定参数小于或等于待评估参数，则判定所述监测区域的耕地面积正常，且实时获取耕地区域的变化区域，并汇总为待评估数据集；若所述额定参数大于待评估参数，则判定所述监测区域的耕地面积减小，且生成报警信号；将所述待评估数据集中耕地区域的变化区域进行分类，得到增加区域和减少区域；将所述增加区域和减少区域分别输入至趋势分析模型中，分别得到增加区域和减少区域的变化趋势，且分别标定为增加趋势值和减少趋势值；若所述增加趋势值小于减少趋势值，则生成预警信号；若所述增加趋势值大于减少趋势值，则判定所述耕地面积正常；分别获取所述增加区域和减少区域的变更周期，并与所述增加趋势值和减少趋势值结合运算，得到终端增加区域和终端减少区域，并进行比较；若所述终端增加区域小于终端减少区域，则发出预警信号，并生成针对减少区域的校正计划；若所述终端增加区域大于或等于终端减少区域，则判定所述耕地面积正常。2.根据权利要求1所述的一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于：所述获取所述耕地区域与非耕地区域的面积，并输入至测算模型中，得到耕地区域的占比率的步骤，包括：获取所述耕地区域与非耕地区域的面积；从所述评估模型中获取标准函数；将所述耕地区域与非耕地区域的面积输入至标准函数中，并将计算结果标定为耕地区域的占比率。3.根据权利要求1所述的一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于：所述获取待检测区域中耕地区域的额定参数的步骤，包括：构建取样周期，所述取样周期包括多个统计节点；获取所述统计节点下的历史农作物产量，并按照发生时间进行排序；获取标准产量，并与所有所述历史农作物产量相比较，筛选出所有大于或等于标准产量的历史农作物，并标定为合格产量；获取所有所述合格产量对应的耕地面积，并按照由大至小的顺序进行排列，并将最小耕地面积标定为临时参数；获取所述临时参数下的统计节点，以及所有历史农作物产量，并输入至判定模型中，判定所述临时参数是否能作为额定参数；若是，则直接将临时参数标定为额定参数；若否，则继续获取下一位次且大于合格产量的耕地面积，并将其作为临时参数输入至判定模型中。
4.根据权利要求3所述的一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于：获取所述临时参数下的统计节点时，包括以下步骤：获取临时参数下的统计节点数量；获取标准评估数量，并与所述统计节点数量进行比较，其中，标准评估数量的取值为n，且n≥5；若所述标准评估数量大于统计节点数量，则判定所述临时参数下的历史农作物产量不能输入至判定模型中，且继续获取下一位次且大于合格产量的耕地面积；若所述标准评估数量小于或等于统计节点数量，则判定所述临时参数下的历史农作物产量能输入至判定模型中。5.根据权利要求3所述的一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于：将所述临时参数下的所有历史农作物产量输入至判定模型中，判定所述临时参数是否能作为额定参数的步骤，包括：获取所述临时参数下的所有历史农作物产量，判断其中是否存在小于标准产量的历史农作物产量；若存在，则计算小于标准产量的历史农作物产量的占比率；若小于标准产量的历史农作物产量的占比率低于或等于80％，则判定所述临时参数不能作为额定参数；若小于标准产量的历史农作物产量的占比率高于80％，则判定所述临时参数能作为额定参数；若不存在，则直接判定所述临时参数能作为额定参数。6.根据权利要求1所述的一种应用于多云多雾地区耕地智保实时动态监控方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴红钢，祝超宇，徐敏，裴皎，王龙峰，
申请(专利权)人：中国铁塔股份有限公司浙江省分公司，
类型：发明
国别省市：