[发明专利]智慧农业园区智能规划方法

权利要求书

1.一种智慧农业园区智能规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：连续采集智慧农业园区的图像，并根据采集的图像重建智慧农业园区的全景图；

步骤2：根据全景图内的每一像素计算植物占比因子，根据植物占比因子进行聚类，形成区块化种植区轮廓；

步骤3：利用植物叶面特征识别出区块化种植区轮廓内的农作物种类，为区块化种植区轮廓内不同种类的农作物添加上种类标识，重建出不同种类的农作物种植区；

步骤4：基于每个农作物种植区中所包括的生产类设备类型及单价、监测类设备类型及单价、土建工程面积及单位面积施工费用、总投资费用和投资预算，建立全局总投资费用线性规划模型；计算全局最优解，得到生产类设备的数量及分布、监测类设备的数量及分布、土建工程的投资费用，实现智慧农业园区的智能规划；

步骤1中，采用无人机巡航连续拍摄的方式采集智慧农业园区的多幅图像，利用傅里叶变换对采集的图像进行平移、旋转、缩放，使各幅图像的像素点坐标一一对应，然后在同一坐标系中进行图像拼接、融合，重建出智慧农业园区的全景图；

步骤1中，设定采集的图像集合为P，P＝{P_i，i＝1,2,...,N}，i表示在时间轴上顺序拍摄的图像，N表示采集图像的数量，则智慧农业园区全景图的重建方法如下：

S1：在图像集合P中，选取连续拍摄的两幅图像P_i、P_i+1，图像P_i和图像P_i+1对应的函数分别为f₁(x,y)、f₂(x,y)，(x,y)为像素坐标值，图像P_i+1对于图像P_i的平移量为(x₀,y₀)，旋转角度为ω，缩放因子为k，则图像P_i+1的函数为：

f₂(x,y)＝f₁(kxcosω+kysinω+x₀,-kxsinω+kycosω-y₀) (1)

其中，函数f₁(x,y)、f₂(x,y)的二维傅里叶变换分别为F₁(u,v)、F₂(u,v)，由傅里叶变换的平移不变性可知：

根据式(2)，分别计算如下幅值A₁(u,v)、A₂(u,v)：

A₂(u,v)＝|F₂(u,v)| (4)

将式(2)表达式两边取幅值，利用式(3)和式(4)可得到进一步将其基于u,v坐标的直角坐标系表达式，转换为基于半径坐标ρ和极角θ的极坐标方程形式，得到如下关系式：

由式(5)可知，在忽略掉因子的前提下，等式两边函数关系为针对变量lgρ、θ的平移关系，根据傅里叶变换的平移特性，其互功率谱相位的逆傅里叶变换为一个冲击响应，计算得到冲击响应的峰值点，即为偏移量lgk、ω，从而求解出旋转角度ω及缩放因子k；

S2：将图像P_i+1旋转ω角度，并缩放k倍，可将图像P_i+1转换为图像Q_i+1；

S3：由于图像P_i和图像Q_i+1为只具有平移关系的两幅图像，其互功率谱相位的逆傅里叶变换为一个冲击响应，计算得到冲击响应的峰值点，即为平移量(x₀,y₀)，从而求解出图像P_i和图像Q_i+1的平移量，将图像Q_i+1按照平移量(x₀,y₀)进行偏移，可将图像Q_i+1转换为图像R_i+1；至此，图像P_i+1已经转换为图像R_i+1，且图像P_i和图像R_i+1像素点坐标一一对应；

S4：在图像集合P中，从i＝1至i＝N-1，循环步骤S1-S3，依次将图像P₂、P₃、...、P_N转换为图像R₂、R₃、...、R_N，形成经坐标转换的图像集合S，S＝{P₁,R₂,R₃,...,R_N}，图像集合S内的图像已经全部转换为同一坐标系，且像素点坐标一一对应；

S5：针对图像集合S中的图像进行拼接、融合，重建出智慧农业园区的全景图；

步骤2中，植物占比因子的计算方法为：

式(7)中，ρ为植物占比因子，R、G、B为图像像素的三通道值，α_R、α_G、α_B为三通道的权重值；

步骤2中，根据植物占比因子，采用K均值聚类算法进行聚类形成区块化种植区轮廓PA_k，k＝1,2,...,N，N为聚类的区块化种植区轮廓数量；

步骤3中，不同种类的农作物种植区的重建方法为：

(1)采用Closed-form抠图算法提取每个区块化种植区轮廓PA_k内的植物叶面，获取到植物的叶面特征，进而利用K近邻判别分析方法，并结合植物叶面数据库，识别出每个区块化植区轮廓PA_k内的农作物种类PC_k；

(2)设定每种农作物种类PC_k所在区域的面积为S_k，该区域外接矩形的长度和宽度为PRL_k、PRW_k，则重建出不同种类的农作物种植区为：

P_k＝{PA_k，PC_k，S_k，PRL_k，PRW_k}，其中k＝1,2,...,N (8)

式(8)中，P_k为不同种类的农作物种植区，包含了农作物种植区的轮廓、农作物种类以及农作物种植区的几何特征；

步骤4中，设定在每一种类的农作物种植区P_k内，采用等距布放的原则布放的生产类设备和监测类设备，每种设备的最大布放距离为Dmax_s，s为设备种类；设定每一种类的农作物种植区P_k的土建工程的单位面积费用为w，满足约束条件Wmin≤w≤Wmax；设定总投资费用为W_k，投资预算为IB，则建立的全局总投资费用线性规划模型为：

其中，

式(9)、(10)中，w_i、w_j分别为生产类设备、监测类设备单台设备的费用；I_i、J_j分别为生产类设备、监测类设备的数量；S_r为土建面积；w_r为土建工程单位面积费用。