一种农田修复与改良管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及农田管理技术领域，特别是一种农田修复与改良管理方法及系统，获取农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数，获取农田中的实际土壤养分参数，并将所述实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数进行对比，得到实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度；若所述重叠度不大于预设重叠度，则将该农田标记为待修复与改良农田；则获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，根据待修复与改良农田的实际土壤养分参数确定出待修复与改良农田的最终修复与改良方案，能够确保每个生长阶段作物所需的养分都得到满足，使得各区域的农田可以得到最适合的养分供应，能够提高作物产量和品质

【技术实现步骤摘要】
一种农田修复与改良管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及农田管理
，特别是一种农田修复与改良管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]现代农业中，农田的无机物和有机物的改良调节修复对于提高农作物的产量和质量具有重要意义
。
农田的改良与修复旨在改善土壤的物理
、
化学和生物特性，调节土壤的肥力
、
保水性和通气性，提供植物所需的营养和水分，并控制有害的土壤微生物和病虫害
。
目前，一些常见的技术包括有机肥料的施用
、
矿质肥料的施用
、
灌溉管理
、
翻耕和松土
、
生物防治和种植轮作
。
但是在农田耕作过程中一些矿质肥料的使用可能导致土壤养分的不均衡，并且灌溉管理的缺乏和不合理使用可能导致水分浪费和土壤水分不均衡
。
而由于农作物在各个生长阶段所需要的无机物和有机物成分各不相同，农田中无机物和有机物不均衡会导致农作物的产量和质量大大降低
。
因此，目前需要一种新的农田无机物与有机物改良与修复方法，以解决上述问题，提高农作物的产量和质量，并实现可持续农业发展
。

技术实现思路

[0003]本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种农田修复与改良管理方法及系统
。
[0004]为达到上述目的本专利技术采用的技术方案为：本专利技术第一方面公开了一种农田修复与改良管理方法，包括以下步骤：获取农田中农作物的实时生长图像信息，根据所述实时生长图像信息构建农作物的实时生长模型图；获取农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数，根据所述实时生长模型图
、
三维特征模型图与土壤养分需求参数确定出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数；获取农田中的实际土壤养分参数，并将所述实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数进行对比，得到实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度；若所述重叠度不大于预设重叠度，则将该农田标记为待修复与改良农田；则获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，根据待修复与改良农田的实际土壤养分参数确定出待修复与改良农田的最终修复与改良方案，并将待修复与改良农田的最终修复与改良方案输出
。
[0005]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，获取农田中农作物的实时生长图像信息，根据所述实时生长图像信息构建农作物的实时生长模型图，具体为：通过无人机获取农田中农作物的实时生长图像信息，并对所述实时生长图像信息进行去噪
、
灰度化以及形态学处理，得到预处理后的实时生长图像信息；对所述预处理后的实时生长图像信息进行特征提取处理，得到实时生长图像中农作物的多个形状特征点；通过局部异常因子算法计算各个形状特征点的局部异常因子值，将局部异常因子
值大于预设局部异常因子值的形状特征点标记为奇异特征点，并将各奇异特征点筛除，得到筛选后的形状特征点以所述筛选后的形状特征点为中心，在所述预处理后的实时生长图像信息中提取出各个筛选后的形状特征点在预设范围内的图像块，并对所述图像块进行离散处理，得到多个离散特征点；基于所述筛选后的形状特征点与离散特征点生成密集特征点，选取任意一个密集特征点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系，并在所述三维坐标系在获取各个密集特征点的相对三维坐标信息，根据各个密集特征点的相对三维坐标信息重构得到农作物的实时生长模型图
。
[0006]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，获取农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数，根据所述实时生长模型图
、
三维特征模型图与土壤养分需求参数确定出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数，具体为：通过大数据网络获取农田中农作物在不同生长时期的土壤养分需求参数，以及获取农作物在不同生长时期对应的三维特征模型图；将农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数进行压缩绑定处理，得到若干个农作物在不同生长时期的特征信息数据包；构建知识图谱，将所述特征信息数据包导入所述知识图谱中；将所述实时生长模型图导入所述知识图谱中，通过欧几里德距离算法计算所述实时生长模型图与各三维特征模型图之间的欧几里德距离值，根据所述欧几里德距离值确定出所述实时生长模型图与各三维特征模型图之间的重合度，得到多个重合度；对多个所述重合度进行大小排序，提取出最大重合度；获取与最大重合度对应的三维特征模型图，并提取与最大重合度对应的三维特征模型图的特征信息数据包；在与最大重合度对应的三维特征模型图的特征信息数据包中提取出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数
。
[0007]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，获取农田中的实际土壤养分参数，并将所述实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数进行对比，得到实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度，具体为：获取农田中的实际土壤养分参数，并对所述实际土壤养分参数进行分类处理，得到不同类型实际土壤养分及其对应的养分参数，并对不同类型实际土壤养分按照预设规律进行排序，排序完成后，基于排序后的实际土壤养分及其对应的养分参数构建实际土壤养分参数曲线图；获取预设土壤养分需求参数，并对所述预设土壤养分需求参数进行分类处理，得到不同类型预设土壤养分及其对应的养分参数，并对不同类型预设土壤养分按照预设规律进行排序，排序完成后，基于排序后的预设土壤养分及其对应的养分参数构建预设土壤养分参数曲线图；构建虚拟空间，将所述实际土壤养分参数曲线图与预设土壤养分参数曲线图导入所述虚拟空间中进行配对处理；配对完成后，计算所述实际土壤养分参数曲线图与预设土壤养分参数曲线图中相重合线段部分的线段长度，以及计算不相重合线段部分的线段长度；
根据所述相重合线段部分的线段长度与不相重合线段部分的线段长度计算出实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度
。
[0008]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，根据待修复与改良农田的实际土壤养分参数确定出待修复与改良农田的最终修复与改良方案，具体为：预制多种土壤养分组合参数，并预制在修复与改良各种土壤养分组合参数的农田时对应的修复与改良方案，构建数据库，将在修复与改良各种土壤养分组合参数的农田时对应的修复与改良方案导入所述数据库中，得到特性数据库；其中，所述修复与改良方案中包括需添加化学物质的类型及用量；获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，将所述实际土壤养分参数导入所述特性数据库中，通过灰色关联分析法计算所述实际土壤养分参数与各土壤养分组合参数之间的关联度，得到多个关联度；构建排序表，将多个所述关联度输入所述排序表中进行大小排序，排序完成后，提取出最大关联度；获取与最大关联度对应的土壤养分组合参数，并根据与最大关联度对应的土壤养分组合参数确定出待修复与改良农田的初始修复与改良方案
。
[0009]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，还本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种农田修复与改良管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取农田中农作物的实时生长图像信息，根据所述实时生长图像信息构建农作物的实时生长模型图；获取农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数，根据所述实时生长模型图
、
三维特征模型图与土壤养分需求参数确定出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数；获取农田中的实际土壤养分参数，并将所述实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数进行对比，得到实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度；若所述重叠度不大于预设重叠度，则将该农田标记为待修复与改良农田；则获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，根据待修复与改良农田的实际土壤养分参数确定出待修复与改良农田的最终修复与改良方案，并将待修复与改良农田的最终修复与改良方案输出
。2.
根据权利要求1所述的一种农田修复与改良管理方法，其特征在于，获取农田中农作物的实时生长图像信息，根据所述实时生长图像信息构建农作物的实时生长模型图，具体为：通过无人机获取农田中农作物的实时生长图像信息，并对所述实时生长图像信息进行去噪
、
灰度化以及形态学处理，得到预处理后的实时生长图像信息；对所述预处理后的实时生长图像信息进行特征提取处理，得到实时生长图像中农作物的多个形状特征点；通过局部异常因子算法计算各个形状特征点的局部异常因子值，将局部异常因子值大于预设局部异常因子值的形状特征点标记为奇异特征点，并将各奇异特征点筛除，得到筛选后的形状特征点以所述筛选后的形状特征点为中心，在所述预处理后的实时生长图像信息中提取出各个筛选后的形状特征点在预设范围内的图像块，并对所述图像块进行离散处理，得到多个离散特征点；基于所述筛选后的形状特征点与离散特征点生成密集特征点，选取任意一个密集特征点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系，并在所述三维坐标系在获取各个密集特征点的相对三维坐标信息，根据各个密集特征点的相对三维坐标信息重构得到农作物的实时生长模型图
。3.
根据权利要求1所述的一种农田修复与改良管理方法，其特征在于，获取农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数，根据所述实时生长模型图
、
三维特征模型图与土壤养分需求参数确定出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数，具体为：通过大数据网络获取农田中农作物在不同生长时期的土壤养分需求参数，以及获取农作物在不同生长时期对应的三维特征模型图；将农作物不同生长时期的三维特征模型图与对应的土壤养分需求参数进行压缩绑定处理，得到若干个农作物在不同生长时期的特征信息数据包；构建知识图谱，将所述特征信息数据包导入所述知识图谱中；将所述实时生长模型图导入所述知识图谱中，通过欧几里德距离算法计算所述实时生
长模型图与各三维特征模型图之间的欧几里德距离值，根据所述欧几里德距离值确定出所述实时生长模型图与各三维特征模型图之间的重合度，得到多个重合度；对多个所述重合度进行大小排序，提取出最大重合度；获取与最大重合度对应的三维特征模型图，并提取与最大重合度对应的三维特征模型图的特征信息数据包；在与最大重合度对应的三维特征模型图的特征信息数据包中提取出农作物在当前生长时期的预设土壤养分需求参数
。4.
根据权利要求1所述的一种农田修复与改良管理方法，其特征在于，获取农田中的实际土壤养分参数，并将所述实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数进行对比，得到实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度，具体为：获取农田中的实际土壤养分参数，并对所述实际土壤养分参数进行分类处理，得到不同类型实际土壤养分及其对应的养分参数，并对不同类型实际土壤养分按照预设规律进行排序，排序完成后，基于排序后的实际土壤养分及其对应的养分参数构建实际土壤养分参数曲线图；获取预设土壤养分需求参数，并对所述预设土壤养分需求参数进行分类处理，得到不同类型预设土壤养分及其对应的养分参数，并对不同类型预设土壤养分按照预设规律进行排序，排序完成后，基于排序后的预设土壤养分及其对应的养分参数构建预设土壤养分参数曲线图；构建虚拟空间，将所述实际土壤养分参数曲线图与预设土壤养分参数曲线图导入所述虚拟空间中进行配对处理；配对完成后，计算所述实际土壤养分参数曲线图与预设土壤养分参数曲线图中相重合线段部分的线段长度，以及计算不相重合线段部分的线段长度；根据所述相重合线段部分的线段长度与不相重合线段部分的线段长度计算出实际土壤养分参数与预设土壤养分需求参数之间的重叠度
。5.
根据权利要求1所述的一种农田修复与改良管理方法，其特征在于，获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，根据待修复与改良农田的实际土壤养分参数确定出待修复与改良农田的最终修复与改良方案，具体为：预制多种土壤养分组合参数，并预制在修复与改良各种土壤养分组合参数的农田时对应的修复与改良方案，构建数据库，将在修复与改良各种土壤养分组合参数的农田时对应的修复与改良方案导入所述数据库中，得到特性数据库；其中，所述修复与改良方案中包括需添加化学物质的类型及用量；获取待修复与改良农田的实际土壤养分参数，将所述实际土壤养...

【专利技术属性】
技术研发人员：张家铭，李书鹏，郭丽莉，王蓓丽，杨旭，张冉，
申请(专利权)人：北京建工环境修复股份有限公司，
类型：发明
国别省市：