[发明专利]基于图像传感器的农作物模型展示系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于图像传感器的农作物模型展示系统及方法，包括依次连接的数据采集模块、数据分析模块和三维模型生成模块；本发明在三维模型建立过程中加入了环境数据，打破了传统的通过生长环境的传感器分析农作物的局限性，建立的农作物三维模型可以模拟农作物生长过程中环境因素所到来的影响，能够预测环境因素对农作物造成的影响，可以依据该影响提前做好农作物防护准备。

技术领域

本发明属于农业技术领域，具体涉及基于图像传感器的农作物模型展示系统及方法。

背景技术

近年来，物联网、人工智能、大数据等技术彻底改变了传统农业，农作物生长过程是一个涉及作物基因、生长环境、管理措施等诸多变化因素的复杂巨系统，传统的农业开始向智慧农业发展，在农作物的生长环境里部署各类传感设备采集农作物生长数据，实现农作物的实时分析管理，有利于提升农作物的质量和产量。然而，不同属的农作物有不同的寿命以及生长周期，为建立农作物的三维模型，仅仅通过生长环境的传感数据进行分析具有一定的局限性，不足以建立更复杂、更实际的农作物生长模型。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于图像传感器的农作物模型展示系统及方法解决了根据农作物生长环境的数据分析农作物存在局限性的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于图像传感器的农作物模型展示系统，包括依次连接的数据采集模块、数据分析模块和三维模型生成模块；

其中，所述数据采集模块用于采集农作物的生长数据；所述数据分析模块用于分析处理农作物的生长数据；所述三维模型生成模块用于建立三维模型。

进一步地：所述数据采集模块设置有若干图像传感器，若干所述图像传感器均与所述数据分析模块连接。

基于图像传感器的农作物模型展示方法，包括以下步骤：

S1、采集农作物的生长阶段数据，得到农作物的生长数据集；

S2、根据生长数据集和农作物相关环境数据，得到农作物观测矩阵；

S3、根据农作物观测矩阵的指标变量，对其进行相关性分析得到农作物生长数据的主要指标；

S4、根据农作物生长数据的主要指标建立农作物的三维模型。

进一步地：所述步骤S1中，农作物的生长数据集包括农作物的枝段、侧芽、节点、叶子和顶尖枝芽；

所述步骤S1具体为：通过若干所述图像传感器获取农作物的生长阶段数据，并将所述生长阶段数据发送至数据分析模块得到农作物的生长数据集。

进一步地：所述步骤S2中，农作物相关环境数据包括地表温度、地表湿度、气温、气湿、降水量、蒸腾速率和风速；

所述步骤S2具体为：

根据农作物的生长数据集X＝(x₁,x₂,...,x_m)，结合农作物相关环境数据建立若干组不同环境下的观测农作物样本，得到农作物观测矩阵A；其中，m为生长数据集的指标总数；

农作物观测矩阵A中，x_ik为第i次观测x_k的指标变量，其中i＝1,2,...,n，i为观测农作物的样本序数，n为观测农作物的样本总数；x_k为生长数据集的指标，k＝1,2,...,m，k为生长数据集的指标序数。

上述进一步方案的有益效果为：本发明通过实时更新相关环境数据，可以不断提高农作物观测矩阵的指标数据精度，其目的是筛选出农作物生长数据的主要指标。

进一步地：所述步骤S3中，相关性分析具体包括以下分步骤：