[发明专利]基于传感器融合算法的农作物数字采集方法

说明书

本发明涉及农作物种植技术领域，且公开了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，包括以下步骤：第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；该基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，根据现有的参考数据，得出区域中种植的农作物适宜温度范围，然后将当前昼夜温度的平均值与农作物适宜温度范围进行比对，如果昼夜温度的平均值处于农作物适宜温度范围之内即代表正常，当昼夜温差平均值处于农作物适宜温度范围之外的话，即需要对当前区域的温度进行实时调整，改变当前温度，使得当前的区域的农作物能够正常生长，针对不同区域中的温度进行调节。

技术领域

本发明涉及农作物种植技术领域，具体为基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。

背景技术

农作物是农业上栽培的各种植物。包括粮食作物﹑经济作物(油料作物、蔬菜作物、花、草、树木)两大类。人以食为天，表达了人与食物的关系，合理的膳食搭配才能给人类带来健康。农作物的生长，离不开科学的科技生产技术，以及新型工业制造出来的能辅助农业生产的机械设备，农作物的环境温度对农作物的生长至关重要，不仅关系到农作物产品的品质，也会影响其产量。因此，对农作物环境温度的有效检测和估计也是必不可少的。在很多实际场景中，因局部风速风向差异、其他电气设备温升干扰、封闭环境内的冷热气流的流动等原因，对温度进行单点的检测不能反馈整体环境温度的情况，因此无法准确了解到当前种植环境的温度，无法进行针对性调节，使得农作物的种植环境更加适宜，为此我们提出了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于传感器融合算法的农作物数字采集方法。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于传感器融合算法的农作物数字采集方法，包括以下步骤：

第一步：对农作物的种植区进行区域划分，区域划分需要保持面积相同，保持矩阵式划分，然后在划分的区域中增加不同的传感器；

第二步：对矩阵式划分的区域进行拍照，利用手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，由于GPS定位存在一定误差，为使现场手机实时采集的图像能够与原始的遥感影像对应，需要选择识别性强、短时不会发生改变、易于识别的地理信息，用户优化后续的原始图像与手机拍摄图像的匹配过程，手机实时拍摄图像，并通过GPS定位信息关联图像的位置信息，智能手机中预先存储的遥感影像是带有位置信息的，通过读取现场采集图片时手机的GPS信息，将图像采集时的相关信息和遥感影像关联起来，包括采集地点(手机拍摄地点)的经纬度位置信息、拍摄朝向、聚焦点和拍摄仰角俯角，关联原始影像中兴趣区域，并根据实时采集图像中的信息二次划分区域，根据实时采集图像中的光谱信息，将原始遥感影像做区域化分割，尽量确保每个二次划分的区域几何形状尽量规整、区域内作物品种单一。

第三步：将拍摄下的照片进行上传，上传到云端进行存储，且上传的时候需要备份清楚上传日期，然后需要在上传文件中写明是哪个区域中的照片，区域内中的农作物种类；

第四步：进行当前温度评估，将第二步中GPS记录下的位置得到当前区域的经纬度，根据当前经纬度得出当前的区域的昼夜温度。

第五步：通过巡检观察每个区域中的传感器中检测下的温度，白天的时候从上午六点到下午六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感器中检测下的温度，然后将这三次温度分别记录下来，晚上从下午六点到早上六点，其中巡检三次，观察三次巡检中传感器中检测下的温度，然后将这三次温度分别记录下来。

第六步：根据巡检温度计算昼夜温度平均值，将白天记录下的三次温度进行叠加，然后除三得到平均值，将黑夜记录下的三次温度进行叠加，然后除三得到平均值。