專利名稱:一種土壤地表秸稈覆蓋率人工輔助識別系統的制作方法
【專利摘要】本實用新型公開了一種土壤地表秸稈覆蓋率人工輔助識別系統，主要包括用于拍攝土壤地表秸稈圖像的數碼相機，用于粗調數碼相機水平的三腳架和云臺，用于精調數碼相機水平的三向水平儀，用于實時獲取數碼相機位置信息的GPS定位模塊，用于基于GPS定位模塊反饋的數碼相機位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的筆記本電腦；數碼相機和GPS定位模塊分別安裝在云臺上，GPS定位模塊與數碼相機連接；三向水平儀與數碼相機連接；云臺與三腳架連接。本實用新型所述土壤地表秸稈覆蓋率人工輔助識別系統，可以克服現有技術中勞動量大、數據處理量大、成本高、自動化程度低等缺陷，以實現勞動量小、數據處理量小、成本低和自動化程度高的優點。
【專利說明】一種土壤地表秸稈覆蓋率人工輔助識別系統
【技術領域】
[0001]本實用新型涉及圖像處理【技術領域】，具體地，涉及一種土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統。
【背景技術】
[0002]隨著我國生態環境的持續惡化，國家越來越重視可持續發展戰略。在農業領域，秸桿焚燒是導致空氣污染的重要因素，現各地已明令禁止焚燒秸桿，要求秸桿還田，通過粉碎、掩埋，達到既不污染環境，又可改善土壤結構和提高土壤肥力的目的。獲取土壤地表秸桿覆蓋率，對于評估土壤肥力恢復、實施變量施肥，具有重要的意義。傳統的“拉網數格法”獲取土壤地表秸桿覆蓋率，已不能滿足現代農業的要求，數字圖像處理技術的引入，有效提高了秸桿覆蓋率獲取效率。目前，數字圖像處理方法尚不能自動提取秸桿覆蓋率，而通過人工干預，在像素級別提取秸桿覆蓋率又異常繁瑣，且計算處理復雜，難以應用推廣。
[0003]針對土壤與秸桿光譜特征差異顯著的特點，可以采用圖像光譜的方法進行處理，如二分法、基本運算等。采用像素級別的地物判別方法，通過空間位置以及光譜位置信息，結合訓練區樣本的對比信息，可以得到秸桿覆蓋率，但是該算法復雜、工作量大，不適于非專業人員使用。現實中，常出現土壤與秸桿的光譜特征空間重疊十分嚴重的情況。此時，如果使用多光譜傳感器將導致成本過高，使用普通相機獲取圖像光譜的效果又不理想。因此，需要考慮利用圖像的其他特征，比如圖像紋理。
[0004]在實現本實用新型的過程中，發明人發現現有技術中至少存在勞動量大、數據處理量大、成本高、自動化程度低等缺陷。
實用新型內容
[0005]本實用新型的目的在于，針對上述問題，提出一種土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，以實現勞動量小、數據處理量小、成本低、自動化程度高的優點。
[0006]為實現上述目的，本實用新型采用的技術方案是:一種土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，主要包括用于拍攝土壤地表秸桿圖像的數碼相機，用于粗調所述數碼相機水平的三腳架和云臺，用于精調所述數碼相機水平的三向水平儀，用于實時獲取所述數碼相機位置信息的GPS定位模塊，以及用于基于所述GPS定位模塊反饋的數碼相機的位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的筆記本電腦；
[0007]所述數碼相機和GPS定位模塊分別安裝在云臺上，所述GPS定位模塊與數碼相機連接，所述三向水平儀與數碼相機連接。
[0008]以上所述的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，還包括用于調節數碼相機水平的云臺；所述云臺安裝在三腳架上。
[0009]進一步地，所述筆記本電腦基于GPS定位模塊反饋的數碼相機的位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的操作，具體包括:
[0010]模擬“拉網數格法”，通過將數字圖像分割成n*m個區域，即完成劃分n*m個格子的“拉網”工作；人工參與標識土壤格子，計算機輔助檢測標識格子鄰近的與其同類的其他格子并記錄，從記錄的格子開始重復檢測，直到沒有新的記錄為止，人工去除誤判的格子，即完成“數格”工作；
[0011]基于上述“數格”工作，結合空間特征變量和自定義特征變量，提取土壤圖像特征，計算土壤覆蓋率，進而反算秸桿覆蓋率。
[0012]進一步地，所述模擬“拉網數格法”，通過將數字圖像分割成n*m個區域，即完成劃分n*m個格子的“拉網”工作的操作，具體包括:
[0013]將原始圖像三個波段灰度化，并將灰度值劃分為5級，選取相鄰像素的變化進行計算得到灰度共生矩陣。
[0014]進一步地，所述結合空間特征變量和自定義特征變量的操作，具體包括:
[0015]對產生的灰度圖像進行邊緣提取，統計邊界中單像素點、雙像素點以及三像素點占邊緣圖像的比例，即點特征變量。
[0016]進一步地，所述提取土壤圖像特征的操作，具體包括:
[0017]把產生的灰度圖像劃分成若干條線，每條線上相鄰點的灰度值近似，統計不同長度線條的數量，通過統計短線條所占比例，即可描述土壤圖像。
[0018]本實用新型各實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，由于主要包括用于拍攝土壤地表秸桿圖像的數碼相機，用于粗調數碼相機水平的三腳架和云臺，用于精調數碼相機水平的三向水平儀，用于實時獲取數碼相機位置信息的GPS定位模塊，用于基于GPS定位模塊反饋的數碼相機位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的筆記本電腦；數碼相機和GPS定位模塊分別安裝在云臺上，GPS定位模塊與數碼相機連接，三向水平儀與數碼相機連接；可以采用現有設備和裝置進行整合；從而可以克服現有技術中勞動量大、數據處理量大、成本高、自動化程度低的缺陷，以實現勞動量小、數據處理量小、成本低、自動化程度高的優點。
[0019]本實用新型的其它特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本實用新型而了解。
[0020]下面通過附圖和實施例，對本實用新型的技術方案做進一步的詳細描述。
【附圖說明】
[0021]附圖用來提供對本實用新型的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本實用新型的實施例一起用于解釋本實用新型，并不構成對本實用新型的限制。在附圖中:
[0022]圖1為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統的結構示意圖；
[0023]圖2為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統的工作原理示意圖；
[0024]圖3為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統的獲取的地表秸桿原圖；
[0025]圖4為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統僅計算灰度共生矩陣空間特征變量的結果圖；
[0026]圖5為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統僅計算點特征變量的結果圖；
[0027]圖6為本實用新型土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統僅計算線特征變量的結果圖。
[0028]結合附圖，本實用新型實施例中附圖標記如下:
[0029]1-筆記本電腦；2_三向水平儀；3_數碼相機；4_三腳架；5_GPS定位模塊；6_云臺ο
【具體實施方式】
[0030]以下結合附圖對本實用新型的優選實施例進行說明，應當理解，此處所描述的優選實施例僅用于說明和解釋本實用新型，并不用于限定本實用新型。
[0031]根據本實用新型實施例，如圖1至圖6所示，提供了一種土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統。
[0032]本實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，主要包括用于拍攝土壤地表秸桿圖像的數碼相機(如數碼相機3)，用于粗調數碼相機水平的三腳架(如三腳架4)和云臺(如云臺6)，用于精調數碼相機水平的三向水平儀(如三向水平儀2)，用于實時獲取數碼相機位置信息的GPS定位模塊(如GPS定位模塊5)，以及用于基于GPS定位模塊反饋的數碼相機的位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的筆記本電腦(如筆記本電腦I);數碼相機和GPS定位模塊分別安裝在云臺上，GPS定位模塊與數碼相機連接，三向水平儀與數碼相機連接；所述云臺安裝在三腳架上。
[0033]其中，上述筆記本電腦基于GPS定位模塊反饋的數碼相機的位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的操作，具體包括:
[0034]模擬“拉網數格法”，通過將數字圖像分割成n*m個區域，即完成劃分n*m個格子的“拉網”工作；人工參與標識土壤格子，計算機輔助檢測標識格子鄰近的與其同類的其他格子并記錄，從記錄的格子開始重復檢測，直到沒有新的記錄為止，人工去除誤判的格子，即完成“數格”工作；
[0035]基于上述“數格”工作，結合空間特征變量和自定義特征變量，提取土壤圖像特征，計算土壤覆蓋率，進而反算秸桿覆蓋率。
[0036]上述模擬“拉網數格法”，通過將數字圖像分割成n*m個區域，即完成劃分n*m個格子的“拉網”工作的操作，具體包括:將原始圖像三個波段灰度化，并將灰度值劃分為5級，選取相鄰像素的變化進行計算得到灰度共生矩陣。結合空間特征變量和自定義特征變量的操作，具體包括:對產生的灰度圖像進行邊緣提取，統計邊界中單像素點、雙像素點以及三像素點占邊緣圖像的比例，即點特征變量。提取土壤圖像特征的操作，具體包括:把產生的灰度圖像劃分成若干條線，每條線上相鄰點的灰度值近似，統計不同長度線條的數量，通過統計短線條所占比例，即可描述土壤圖像。
[0037]上述實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，采用現有設備和裝置進行整合，設計土壤地表秸桿覆蓋率自動檢測系統，包括硬件系統。
[0038]在上述實施例中，硬件系統包括筆記本電腦、數碼相機、GPS定位模塊、數據連接線、三腳架、云臺、三向水平儀，如圖1所示。GPS定位模塊與數碼相機連接，實時獲取數碼相機的位置信息。拍攝過程中，三腳架和云臺粗調水平，再根據數碼相機上粘合的三向水平儀精調，使數碼相機完全垂直于地面進行拍攝。利用筆記本電腦對數碼相機進行控制，從而排除手觸操作對數碼相機產生的不穩定因素，數碼相機拍攝后的照片直接存儲在電腦上，利用電腦可直接進行處理。
[0039]在上述實施例中，電腦處理方面，具體包括:模擬“拉網數格法”;通過將數字圖像分割成n*m個區域，即完成劃分n*m個格子的“拉網”工作；人工參與標識土壤格子，計算機輔助檢測標識格子鄰近的與其同類的其他格子并記錄，從記錄的格子開始重復檢測，直到沒有新的記錄為止，人工去除誤判的格子，即完成“數格”工作。從而計算土壤覆蓋率，進而反算秸桿覆蓋率。該土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統的創新點在于土壤圖像特征提取，主要是空間特征變量和自定義特征變量的結合。
[0040]上述實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，可以將原始圖像三個波段灰度化，并將灰度值劃分為5級，選取相鄰像素的變化進行計算得到灰度共生矩陣。僅通過一個訓練區，以圖3為例，可以得到結果圖4。可以對產生的灰度圖像進行邊緣提取，統計邊界中單像素點、雙像素點以及三像素點占邊緣圖像的比例，即點特征變量。僅通過一個訓練區，以圖3為例，可以得到結果圖5。可以把產生的灰度圖像劃分成若干條線，每條線上相鄰點的灰度值近似，統計不同長度線條的數量，通過統計短線條所占比例，即可描述土壤圖像。僅通過一個訓練區，以圖3為例，可以得到結果圖6。該土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，綜合這三種方法，進行人工輔助訓練樣區的臨近搜索，可以準確加速完成“數格”工作。
[0041]上述實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，整合了一套可行的系統，即利用CDD數碼照相機在田間采樣，然后通過圖像處理提取每張相片的秸桿覆蓋率，最后插值出整個區域的秸桿覆蓋率分布圖。該土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，設計了基于CDD數碼照相機拍攝的土壤秸桿圖像的秸桿覆蓋率計算方法，主要思路如下所述。以CDD數碼照相機拍攝的土壤秸桿圖像為對象，按照傳統“人工格網法”的思想，將圖像分割成n*m個矩形區域，并制定了矩形內檢測土壤相關性的標準，選擇識別土壤而非秸桿是因為土壤的特性更為單一、更易提取。該土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，制定的檢測標準，綜合了土壤光譜特征變量、土壤紋理的空間特征變和其他特征變量(自定義的特征值，點特征變量和線特征變量)。通過人工交互選取土壤矩形的訓練區，模型根據標準計算其他矩形的土壤相關性，從而得到土壤的分布，最后逆向反求秸桿的分布，獲得土壤背景下秸桿的覆蓋率。
[0042]綜上所述，本實用新型上述各實施例的土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，可以達到的效果主要體現在:
[0043](I)整合了一套適用于田間的土壤地表秸桿覆蓋率硬件采集裝置，包括筆記本電腦、數碼相機、GPS定位模塊、數據連接線、三腳架、云臺、三向水平儀；通過筆記本電腦控制數碼相機進行地表秸桿圖像采集，并進行實時結果分析；
[0044](2)設計并實現了土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助算法，包括人工交互界面和圖像自動匹配計算方法，從而獲得精度可控的計算結果；
[0045](3)提取土壤覆蓋率，從而反算土壤地表秸桿覆蓋率，提出了針對土壤覆蓋率檢測的點和線特征變量，二者具有較好的針對性，且具有很好的借鑒作用和推廣意義。
[0046]最后應說明的是:以上所述僅為本實用新型的優選實施例而已，并不用于限制本實用新型，盡管參照前述實施例對本實用新型進行了詳細的說明，對于本領域的技術人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換。凡在本實用新型的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本實用新型的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種土壤地表秸桿覆蓋率人工輔助識別系統，其特征在于，主要包括用于拍攝土壤地表秸桿圖像的數碼相機，用于粗調所述數碼相機水平的三腳架和云臺，用于精調所述數碼相機水平的三向水平儀，用于實時獲取所述數碼相機位置信息的GPS定位模塊，以及用于基于所述GPS定位模塊反饋的數碼相機位置信息和數碼相機反饋的圖像信息進行處理的筆記本電腦；所述數碼相機和GPS定位模塊分別安裝在云臺上，所述GPS定位模塊與數碼相機連接，所述三向水平儀與數碼相機連接；所述云臺與三腳架連接。
【文檔編號】G06T7-00GK204270319SQ201420628705
【發明者】吳才聰, 蔡亞平, 蘇懷洪 [申請人]中國農業大學