一种农田墒情数据估计方法及系统与流程

1.本发明涉及土壤墒情数据采集技术领域，具体涉及一种农田墒情数据估计方法及系统。


背景技术：

2.这里的陈述仅提供与本发明相关的背景技术，而不必然地构成现有技术。
3.精细农业的发展对农业生产具有深远的意义，而土壤墒情的监测是实现精细农业的关键技术手段。农田土壤墒情是指农田中土壤的含水量，即湿度。土壤墒情信息可以用于判断农作物的生长状况，对农田灌溉和灾情预测具有重要的指导意义。同时，根据土壤墒情的分布进行变量作业，如调节播深、变量灌溉等，可以有效提高作物产量，节约生产资料。
4.发明人发现，传统的土壤墒情监测手段落后，仅仅依靠手持设备在特定的采样点进行人工采集，需要耗费大量的人力物力。尤其是在进行智能变量作业时，需要实时且连续获取当前作业位置的土壤墒情数据。由于数据量大，采样点密集，实时性要求很高，传统方法无法实现。


技术实现要素：

5.本发明的目的是为克服现有技术的不足，提供了一种农田墒情数据估计方法，能够快速准确的估计农田任意地理位置的墒情数据，满足了农田智能变量作业的需求。
6.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.第一方面，本发明的实施例提供了一种农田墒情数据估计方法，包括以下步骤：
8.获取农田中目标位置的地理位置信息；
9.根据目标位置的地理位置信息得到目标位置分别与多个预先设定的有效采样点的直线距离；
10.根据得到的直线距离获取每个有效采样点对目标位置的影响力权值；
11.根据预先得到每个有效采样点的墒情数据和每个有效采样点对目标位置的影响力权值得到目标位置的墒情数据。
12.可选的，所述农田的边缘位置设置多个有效采样点，农田内部设置多个有效采样点。
13.可选的，农田边缘位置的相邻有效采样点之间的距离不超过10米。
14.可选的，获取有效采样点的经度、纬度信息，并将有效采样点的经度、纬度信息转换到设定平面直角坐标系下的横坐标信息和纵坐标信息，获取目标位置的经度、纬度信息，并将目标位置的经度、纬度信息转换到设定平面直角坐标系下的横坐标信息和纵坐标信息，通过目标位置和有效采样点的横坐标、纵坐标信息得到目标位置和有效采样点的直线距离。
15.可选的，采用高斯投影变换的方法将有效采样点和目标位置的经度、纬度信息转换为设定平面直角坐标系下的横坐标和纵坐标信息。
16.可选的，对获取的多个有效采样点与目标位置的直线距离进行排序，选取与目标位置直线距离最小的设定数量的有效采样点，根据选取的有效采样点与目标位置的直线距离得到选取的有效采样点对目标位置的影响力权值。
17.可选的，所述设定数量为3个
‑
6个。
18.第二方面，本发明的实施例提供了一种农田墒情数据估计系统，包括：
19.地理位置信息采集模块：用于采集农田中目标位置的地理位置信息；
20.直线距离获取模块：用于根据目标位置的地理位置信息得到目标位置分别与多个预先设定的有效采样点的直线距离；
21.影响力权值获取模块：用于根据得到的直线距离获取每个有效采样点对目标位置的影响力权值；
22.目前位置墒情获取模块：用于根据预先得到每个有效采样点的墒情数据和每个有效采样点对目标位置的影响力权值得到目标位置的墒情数据。
23.第三方面，本发明的实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的农田墒情数据估计方法。
24.第四方面，本发明的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述的农田墒情数据估计方法。
25.本发明的有益效果：
26.本发明的方法，通过得到目标位置与预先设定的有效采样点的直线距离，即可得到有效采样点对目标位置的影响力权值，进而通过影响力权值和有效采样点的墒情数据得到目标位置的墒情数据，工作人员无需手持设备在目标位置进行采样，只要地理位置刷新了，相应新的目标位置的墒情数据就可以刷新，可以快速获取农田中任意位置的墒情数据，并且可以实时更新，方法可靠，容易实现，节省了大量的人力物力，实时性好，满足了农田智能变量作业的需求。
附图说明
27.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的限定。
28.图1为本发明实施例1方法流程图；
29.图2为本发明实施例1方法原理示意图；
具体实施方式
30.实施例1
31.本实施例公开了一种农田土壤墒情估计方法，如图1所示，包括以下步骤：
32.步骤1：预先在农田设置有效采样点，并获取有效采样点的地理位置信息和墒情数据。
33.步骤1.1在农田的边缘处设置m个有效采样点，每个边缘均设置多个有效采样点，为了保证后期计算的精确性，农田边缘处相邻有效采样点之间的距离不大于10米。
34.步骤1.2在农田内部设置多个有效采样点，其中农田内部有效采样点的数量为k，k
＝s/20，然后取整，s为农田的地块面积(m2)
35.步骤1.3通过湿度传感器预先获取m k个有效采样点的墒情数据，形成数列{p1，p2，
……
p
m k
}，通过卫星定位装置获取m k个有效采样点的经度信息l
n
和纬度信息b
n
，得到每个有效采样点的信息p
n
＝[l
n
，b
n
，h
n
]，l
n
、b
n
、h
n
分别表示第n个采样点的经度信息、纬度信息和墒情数据，n表示点的序号，范围1～m k。
[0036]
通过高斯投影变换，将有效采样点的经度信息和纬度信息转换到设定的平面直角坐标系，得到有效采样点在设定的平面直角坐标系下的横坐标和纵坐标，得到p
n
＝[x
n y
n h
n
]。其中x
n
、y
n
分别表示第n个有效采样点的横坐标和纵坐标。采样结束。
[0037]
步骤2：获取农田中目标位置的地理位置信息；
[0038]
通过卫星定位装置获取目前位置pc的经度信息和纬度信息，然后通过高斯投影变换，将目标位置的经度信息和纬度信息转换为设定的平面直角坐标系下的横坐标和纵坐标。
[0039]
步骤3：在设定的平面直角坐标系下，依次计算目标位置到m k个有效采样点的直线距离，并将计算得到的多个直线距离进行排序，依次取出直线距离最小的设定数量n的有效采样点，本实施例中，所述设定数量为3个
‑
6个。
[0040]
将目标位置到n个有效采样点的直线距离组成数列{d1，d2，
……
d
n
}，对应的n个有效采样点的墒情数据组成数列{h1，h2，
……
h
n
}。
[0041]
步骤4：根据得到的直线距离获取每个有效采样点对目标位置的影响力权值；
[0042]
每个有效采样点的影响力权值用wn表示，依次计算各有效采样点的影响力权值，计算方法为
[0043][0044]
dn为第n个有效采样点与目标位置的直线距离，n为选取的直线距离小的有效采样点的数量。
[0045]
此公式是根据试验中得到的土壤水分数据分布以及土壤流变特性提炼而成，能够快速准确估计目标位置与周边有效采样点墒情之间的关系。
[0046]
步骤5：根据预先得到每个有效采样点的墒情数据和每个有效采样点对目标位置的影响力权值得到目标位置的墒情数据。
[0047]
目标位置的墒情数据h估计为：
[0048][0049]
h
n
为有效采样点的墒情数据，w
n
为有效采样点对目标位置的影响力权值。
[0050]
当移动到新的目标位置时，重复步骤2
‑
步骤5即可对新的目标位置的墒情数据进行快速估计。
[0051]
本实施例的一个实际应用中，如图2所示，在农田边缘选取12个有效采样点，12个有效采样点均匀分布，其中农田的一条长边设置4个，另一条长边设置3个，一条短边设置3个，另一条短边设置2个，同一条边缘上相邻两个有效采样点之间的距离不大于10米，能够达到最佳效果。农田面积为180m2，农田内部有效采样点的数量k＝180/20＝9，在农田内部
选取9个有效采样点。
[0052]
通过北斗或gps卫星定位装置和湿度传感器在21个采样点采集墒情数据，形成数列{p1，p2，
……
p
21
}。其中p
n
＝[l
n b
n h
n
]，n表示点的序号，范围1
‑
21；l
n
、b
n
、h
n
分别表示第n个采样点的经度、纬度和湿度。为了保证精度，卫星定位装置需要工作在rtk模式。
[0053]
通过高斯投影变换，将p
n
中的经纬度转换到设定平面直角坐标系下的横坐标和纵坐标，得到p
n
＝[x
n y
n h
n
]。其中x
n
、y
n
分别表示第n个采样点的横坐标和纵坐标，采样结束。
[0054]
通过北斗或gps卫星定位装置，获取目标位置p
c
的经纬度，然后通过高斯投影变换，将经纬度转换为设定平面直角坐标下的横坐标和纵坐标。为了保证精度，卫星定位装置需要工作在rtk模式。
[0055]
依次计算目标位置p
c
到21个有效采样点的直线距离，并将直线距离排序，依次取出直线距离最小的3个有效采样点。
[0056]
将p
c
到3个有效采样点的直线距离组成数列{3.1，5.2，8.3}，其对应的墒情数据组成数列{25％，30％，20％}。
[0057]
每个有效采样点的影响力权值用wn表示，利用公式
[0058][0059]
依次计算各有效采样点的影响力权值，得到
[0060]
w1＝0.51；w2＝0.30；w3＝0.19
[0061]
则目标位置的墒情数据估计为：
[0062][0063]
每移动到一个新位置，采用相同的方法估计得到新的目标位置的墒情数据，只要地理位置刷新了，土壤墒情数据就能够实时刷新。
[0064]
实施例2：
[0065]
本实施例公开了一种农田土壤墒情数据估计系统，如图2所示，包括：
[0066]
地理位置信息采集模块：用于采集农田中目标位置的地理位置信息；
[0067]
直线距离获取模块：用于根据目标位置的地理位置信息得到目标位置分别与多个预先设定的有效采样点的直线距离；
[0068]
影响力权值获取模块：用于根据得到的直线距离获取每个有效采样点对目标位置的影响力权值；
[0069]
目前位置墒情获取模块：用于根据预先得到每个有效采样点的墒情数据和每个有效采样点对目标位置的影响力权值得到目标位置的墒情数据。
[0070]
实施例3：
[0071]
本实施例公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1所述的农田土壤墒情数据估计方法。
[0072]
实施例4：
[0073]
本实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例1所述的农田土壤墒情数据估计方法。
[0074]“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
[0075]
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
[0076]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。