[发明专利]一种耕地质量监测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011392500.6 申请日: 2020-12-02
公开(公告)号: CN112308047B 公开(公告)日: 2022-06-17
发明(设计)人: 孙鸿睿;崔树国;周晓宇;舒瑞;侯琴;马海涛;杨利荣;樊国堂 申请(专利权)人: 宁夏回族自治区自然资源勘测调查院
主分类号: G06V20/13 分类号: G06V20/13;G06V10/82;G06Q10/06;G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 代理人: 于波
地址: 750002 宁夏回族自治*** 国省代码: 宁夏;64
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摘要:
搜索关键词: 一种 耕地 质量 监测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种耕地质量监测方法,其特征在于:包括如下步骤:

S1、基于卫星图像及DSSD_ Xception_coco 模型实现监测区域内耕地面积、耕地用途的监测,获取耕地面积参数、耕地用途参数;

S2、基于巡检机器人实现耕地土壤的定点取样及理化性质检测,生成对应的土壤理化性质表;

S3、实现耕地周围天气环境、耕地作物种植流程的监测,获取耕地周围天气环境参数、耕地作物种植流程参数;

S4、基于预设的模型根据耕地面积参数、耕地用途参数和/土壤理化性质表和/耕地周围天气环境参数和/耕地作物种植流程参数实现耕地质量的评估,并获取对应的评估结果;

所述步骤S1中,首先根据监测区域内耕地所在的地理位置截取对应的耕地区域卫星图像,然后基于DSSD_Xception_coco 模型实现耕地区域卫星图像内载耕地用途的识别,并基于连通分量外接矩形的长宽比实现每种用途对应的耕地区域形状、尺寸的识别,完成耕地面积的计算;

所述DSSD_ Xception_coco 模型采用DSSD目标检测算法,用coco数据集预训练Xception神经网络,然后用先前准备好的数据集训练该模型,微调深度神经网络中的各项参数,最后得到合适的用于检测耕地用途的目标检测模型;

所述步骤S2中,巡检机器人根据预设的采样点导航地图到达目标采样点完成土壤的采样、装罐操作,每一个土壤样品罐均携带有其对应的取样点地理位置信息;然后通过人为试验分析获取各土壤样品的理化性质参数,生成对应的土壤理化性质表;

所述步骤S3中,基于传感器组实现耕地周围天气环境参数的采集,耕地作物种植流程参数包括耕地作物名称、品种、种植期间施肥、灌溉、施药参数;

还包括:

基于预设的模板根据耕地面积参数、耕地用途参数、土壤理化性质表、耕地周围天气环境参数、耕地作物种植流程参数、耕地质量评估结果实现耕地质量报表的编制的步骤。

2.一种耕地质量监测系统,其特征在于:包括:

耕地面积、用途监测模块,用于基于卫星图像及DSSD_ Xception_coco 模型实现监测区域内耕地面积、耕地用途的监测;所述耕地面积、用途监测模块首先根据监测区域内耕地所在的地理位置截取对应的耕地区域卫星图像,然后基于DSSD_Xception_coco 模型实现耕地区域卫星图像内载耕地用途的识别,并基于连通分量外接矩形的长宽比实现每种用途对应的耕地区域形状、尺寸的识别,完成耕地面积的计算;

耕地质量巡检模块,用于基于巡检机器人实现耕地土壤的定点取样及理化性质检测,生成对应的土壤理化性质表;巡检机器人根据预设的采样点导航地图到达目标采样点完成土壤的采样、装罐操作,每一个土壤样品罐均携带有其对应的取样点地理位置信息;然后通过人为试验分析获取各土壤样品的理化性质参数,生成对应的土壤理化性质表;

耕地环境监测模块,用于实现耕地周围天气环境、耕地作物种植流程的监测;

耕地质量评估模块,用于基于预设的模型根据耕地面积参数、耕地用途参数和/土壤理化性质表和/耕地周围天气环境参数和/耕地作物种植流程参数实现耕地质量的评估,并获取对应的评估结果;

耕地质量报表编制模块,用于基于预设的模板根据耕地面积参数、耕地用途参数、土壤理化性质表、耕地周围天气环境参数、耕地作物种植流程参数实现耕地质量报表的编制。

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