[实用新型]一种土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统有效

专利信息
申请号: 201420628705.3 申请日: 2014-10-28
公开(公告)号: CN204270319U 公开(公告)日: 2015-04-15
发明(设计)人: 吴才聪;蔡亚平;苏怀洪 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06T7/00
代理公司: 北京中恒高博知识产权代理有限公司 11249 代理人: 姜万林
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 土壤 地表 秸秆 覆盖率 人工 辅助 识别 系统
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及图像处理技术领域,具体地,涉及一种土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统。

背景技术

随着我国生态环境的持续恶化,国家越来越重视可持续发展战略。在农业领域,秸秆焚烧是导致空气污染的重要因素,现各地已明令禁止焚烧秸秆,要求秸秆还田,通过粉碎、掩埋,达到既不污染环境,又可改善土壤结构和提高土壤肥力的目的。获取土壤地表秸秆覆盖率,对于评估土壤肥力恢复、实施变量施肥,具有重要的意义。传统的“拉网数格法”获取土壤地表秸秆覆盖率,已不能满足现代农业的要求,数字图像处理技术的引入,有效提高了秸秆覆盖率获取效率。目前,数字图像处理方法尚不能自动提取秸秆覆盖率,而通过人工干预,在像素级别提取秸秆覆盖率又异常繁琐,且计算处理复杂,难以应用推广。

针对土壤与秸秆光谱特征差异显著的特点,可以采用图像光谱的方法进行处理,如二分法、基本运算等。采用像素级别的地物判别方法,通过空间位置以及光谱位置信息,结合训练区样本的对比信息,可以得到秸秆覆盖率,但是该算法复杂、工作量大,不适于非专业人员使用。现实中,常出现土壤与秸秆的光谱特征空间重叠十分严重的情况。此时,如果使用多光谱传感器将导致成本过高,使用普通相机获取图像光谱的效果又不理想。因此,需要考虑利用图像的其他特征,比如图像纹理。

在实现本实用新型的过程中,发明人发现现有技术中至少存在劳动量大、数据处理量大、成本高、自动化程度低等缺陷。

实用新型内容

本实用新型的目的在于,针对上述问题,提出一种土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统,以实现劳动量小、数据处理量小、成本低、自动化程度高的优点。

为实现上述目的,本实用新型采用的技术方案是:一种土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统,主要包括用于拍摄土壤地表秸秆图像的数码相机,用于粗调所述数码相机水平的三脚架和云台,用于精调所述数码相机水平的三向水平仪,用于实时获取所述数码相机位置信息的GPS定位模块,以及用于基于所述GPS定位模块反馈的数码相机的位置信息和数码相机反馈的图像信息进行处理的笔记本电脑;

所述数码相机和GPS定位模块分别安装在云台上,所述GPS定位模块与数码相机连接,所述三向水平仪与数码相机连接。

以上所述的土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统,还包括用于调节数码相机水平的云台;所述云台安装在三脚架上。

进一步地,所述笔记本电脑基于GPS定位模块反馈的数码相机的位置信息和数码相机反馈的图像信息进行处理的操作,具体包括:

模拟“拉网数格法”,通过将数字图像分割成n*m个区域,即完成划分n*m个格子的“拉网”工作;人工参与标识土壤格子,计算机辅助检测标识格子邻近的与其同类的其他格子并记录,从记录的格子开始重复检测,直到没有新的记录为止,人工去除误判的格子,即完成“数格”工作;

基于上述“数格”工作,结合空间特征变量和自定义特征变量,提取土壤图像特征,计算土壤覆盖率,进而反算秸秆覆盖率。

进一步地,所述模拟“拉网数格法”,通过将数字图像分割成n*m个区域,即完成划分n*m个格子的“拉网”工作的操作,具体包括:

将原始图像三个波段灰度化,并将灰度值划分为5级,选取相邻像素的变化进行计算得到灰度共生矩阵。

进一步地,所述结合空间特征变量和自定义特征变量的操作,具体包括:

对产生的灰度图像进行边缘提取,统计边界中单像素点、双像素点以及三像素点占边缘图像的比例,即点特征变量。

进一步地,所述提取土壤图像特征的操作,具体包括:

把产生的灰度图像划分成若干条线,每条线上相邻点的灰度值近似,统计不同长度线条的数量,通过统计短线条所占比例,即可描述土壤图像。

本实用新型各实施例的土壤地表秸秆覆盖率人工辅助识别系统,由于主要包括用于拍摄土壤地表秸秆图像的数码相机,用于粗调数码相机水平的三脚架和云台,用于精调数码相机水平的三向水平仪,用于实时获取数码相机位置信息的GPS定位模块,用于基于GPS定位模块反馈的数码相机位置信息和数码相机反馈的图像信息进行处理的笔记本电脑;数码相机和GPS定位模块分别安装在云台上,GPS定位模块与数码相机连接,三向水平仪与数码相机连接;可以采用现有设备和装置进行整合;从而可以克服现有技术中劳动量大、数据处理量大、成本高、自动化程度低的缺陷,以实现劳动量小、数据处理量小、成本低、自动化程度高的优点。

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