一种作物生育期长势监测的方法与流程

技术特征：
1.一种作物生育期长势监测的方法，包括监测准备步骤和监测实施步骤；其特征在于：所述监测准备步骤包括以下步骤：将种植作物的地域划分若干个种植区；在每个种植区布局气象监测装置、灾害监测装置和营养检测装置；所述气象监测装置用于实时监测对应种植区内的气象数据；所述灾害监测装置用于实时监测对应种植区内的灾害数据；所述营养检测装置用于实时监测对应种植区内的营养数据；建立种植区平日数据分析模型，输入当日实时监测该种植区内的气象数据、灾害数据、营养数据计算出来的平均气象数据、平均灾害数据、平均营养数据，并输入种植天数，输出对应种植区平日长势情况；所述种植区平日长势情况为依据作物的生长周期划分的长势分数；设定种植区平日长势情况的阈值；建立作物库，将每个种植区的每个作物根据所在种植区的相对位置设定唯一的序号并录入至作物库；制定航拍无人机航拍完整个种植作物的地域的飞行线路；制定航拍飞机的监测周期；建立图像分割标记模块，输入已进行图像处理的俯瞰照片通过边缘识别算法分割出每个作物的图像数据，并调取作物库，在图像数据中根据所在种植区的相对位置对应俯瞰照片的位置标记作物对应的序号；建立生长期长势判别模型，输入经过图像分割标记模块获得的图像数据，输出每个图像数据的作物长势情况；所述作物长势情况为依据作物的生长周期划分的长势分数；所述监测实施步骤包括以下步骤：步骤一，气象监测装置、灾害监测装置和营养检测装置分别实时监测对应种植区内的气象数据、灾害数据、营养数据；步骤二，将步骤一中当日实时监测该种植区内的气象数据、灾害数据、营养数据计算出来的平均气象数据、灾害数据、营养数据和种植天数输入至种植区平日数据分析模型，输出对应种植区平日长势情况；步骤三，将种植区平日长势情况与种植区平日长势情况的阈值进行对比；若种植区平日长势情况低于该阈值则农户需要对该种植区的作物进行单独考察；步骤四，航拍无人机根据监测周期和飞行路线对所有种植区拍摄俯瞰照片；步骤五，对俯瞰照片进行图像处理；步骤六，将步骤五获得的俯瞰照片输入图像分割标记模块获得每个作物的图像数据并标记作物对应的序号；步骤七，输入步骤六获得的图像数据至生长期长势判别模型，输出每个图像数据的作物长势情况。2.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述气象监测装置包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器、风向传感器、风速传感器、降雨量传感器、pm2.5传感器、二氧化硫传感器、二氧化氮传感器、臭氧传感器和一氧化碳传感器；所述气象数据包括温度数据、湿度数据、气压数据、风向数据、风速数据、降雨量数据、粉尘浓度数据、二氧化硫含量数据、二氧化氮数据、臭氧含量数据和一氧化碳含量数据。3.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述灾害监测
装置包括虫害监测装置、烟雾检测装置、洪水检测系统；所述灾害数据包括虫害种类数据、虫害程度数据、烟雾含量数据、洪水水深数据。4.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述营养检测装置包括叶绿素检测装置、钾元素检测装置、氮元素检测装置、磷元素检测装置；所述营养数据包括作物叶绿素含量数据、土壤钾元素含量、土壤氮元素含量数据、土壤磷含量数据。5.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述图像分割模块还包括覆盖识别模块；所述覆盖识别模块用于根据边缘识别算法分割出每个作物的图像数据获取图像数据的轮廓，根据轮廓形状对比作物正常轮廓形状的相似度，并设置相似度阈值，若相似度低于相似度阈值判断为被覆盖，则中断操作；若相似度低于相似度阈值判断为未被覆盖，则继续下面的操作。6.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述图像处理模型对输入的俯瞰照片进行图像处理的具体操作为将俯瞰照片进行放大、旋转、对比度调整、亮化、锐化的操作。7.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述建立种植区平日数据分析模型的具体步骤为将海量平均气象数据、平均灾害数据、平均营养数据、种植天数及专业人士判断出的种植区平日长势情况构成数据集；划分70％数据集用做模型构建，30％数据集用做模型验证；采用机器学习方法建模，获得种植区平日数据分析模型。8.根据权利要求1所述的一种作物生育期长势监测的方法，其特征在于：所述建立生长期长势判别模型的具体步骤为将海量作物图片数据、种植天数及专业人士判断出的作物长势情况构成图像数据集；划分70％图像数据集用做模型构建，30％图像数据集用做模型验证；采用机器学习方法建模，获得种植区平日数据分析模型。9.一种作物生育期长势监测方法的系统，其特征在于，包括：分别布局于每个种植区的气象监测装置、灾害监测装置和营养检测装置；所述气象监测装置用于实时监测对应种植区内的气象数据；所述灾害监测装置用于实时监测对应种植区内的灾害数据；所述营养检测装置用于实时监测对应种植区内的营养数据；种植区平日数据分析模块；所述种植区平日数据分析模块存储有种植区平日数据分析模型；所述种植区平日数据分析模型输入当日实时监测该种植区内的气象数据、灾害数据、营养数据计算出来的平均气象数据、平均灾害数据、平均营养数据，并输入种植天数，输出对应种植区平日长势情况；所述种植区平日长势情况为依据作物的生长周期划分的长势分数；作物库，用于将每个种植区的每个作物根据所在种植区的相对位置设定唯一的序号并录入；无人机航拍俯瞰照片输入模块，用于接收航拍无人机根据监测周期和飞行路线对所有种植区拍摄的俯瞰照片；图像处理模块，用于对俯瞰照片进行图像处理；图像分割标记模块，输入已进行图像处理的俯瞰照片通过边缘识别算法分割出每个作物的图像数据，并调取作物库，在图像数据中根据所在种植区的相对位置对应俯瞰照片的位置标记作物对应的序号；
生长期长势判别模块，存储有生长期长势判别模型；所述生长期长势判别模型输入经过图像分割标记模块获得的图像数据，输出每个图像数据的作物长势情况；所述作物长势情况为依据作物的生长周期划分的长势分数；处理器，用于控制气象监测装置、灾害监测装置、营养检测装置、种植区平日数据分析模块、作物库、无人机航拍俯瞰照片输入模块、图像处理模块、图像分割标记模块、生长期长势判别模块；所述处理器分别连接气象监测装置、灾害监测装置、营养检测装置、种植区平日数据分析模块、作物库、无人机航拍俯瞰照片输入模块、图像处理模块、图像分割标记模块、生长期长势判别模块。

技术总结
本发明公开一种作物生育期长势监测的方法，包括监测准备步骤和监测实施步骤；所述监测准备步骤包括以下步骤：将种植作物的地域划分若干个种植区；在每个种植区布局气象监测装置、灾害监测装置和营养检测装置；建立种植区平日数据分析模型；建立作物库；制定航拍无人机航拍完整个种植作物的地域的飞行线路；制定航拍飞机的监测周期；建立图像分割标记模块；建立生长期长势判别模型，输入经过图像分割标记模块获得的图像数据，输出每个图像数据的作物长势情况。本发明具有科学客观性，省时省力，能够结合整片种植区作物的生态环境和每个作物的自身生长状况信息进行正确的分析，且能掌控每一批次作物不同生长周期的变化。控每一批次作物不同生长周期的变化。控每一批次作物不同生长周期的变化。


技术研发人员：阳继辉 温标堂 黄文娟 覃敬源 刘冰 蓝莉荔
受保护的技术使用者：捷佳润科技集团股份有限公司
技术研发日：2022.08.10
技术公布日：2023/2/3