一種耕地表面結構定量化獲取方法與流程
2023-04-24 20:11:56
本發明具體涉及一種耕地表面結構定量化獲取方法。
背景技術：
在影響小麥出苗的眾多因素中，土壤表面結構對出苗的影響不可忽視，其中最直觀的表面結構即為土壤表面土塊大小及表面粗糙程度。土塊大小是土壤結構中的重要因素，會影響種子的萌發和出苗，並最終影響生長發育，其主要通過影響土壤水分、溫度、土壤空氣品質以及容重來影響作物出苗。土壤水分不足或者乾濕不勻，墒情不好，種子吸水不充分就難以萌發出苗。水分過多會阻礙種子正常呼吸，易受黴菌侵襲，引起種子黴爛。整地粗放，土塊過大，土壤水分蒸發快，種子不能去土壤密切接觸，難以出苗。土塊的大小影響耕地的保溫能力，而土壤溫度則是最明顯、最直觀的出苗影響因素，許多情況下，溫度波動打破種子休眠促進發芽出苗。土塊大小改變了土壤通風透氣能力，而活性氣體o2、co2、水蒸氣會以不同的方式影響出苗。土地不平，土塊過大，土壤通風跑墒，不利於出苗。土粒過細，土壤密閉，當土壤co2濃度過高時會引起種子萌發和出苗降低。此外，土壤容重也會影響出苗，有研究發現當土壤壓實從低到高變化時，出苗率下降，而土塊的大小不同會導致容重不同。
土壤表面結構是農業土壤質量的重要方面，其保存和改進是維持土壤功能的關鍵，土壤結構對作物出苗和產量具有重要作用。由於土塊大小在許多農業現象中扮演重要角色，如入滲、徑流、蓄水、侵蝕、熱通量和蒸發，因此也要對土塊大小進行評價。多年來對土壤微觀形態、土壤粗糙度測量評價的方法有多種，其中包括雷射掃描儀、數字攝影測量法、三維傳感器等。然而這些技術實施過程中會受到各種阻礙，雷射掃描儀不適合大範圍區域分析，且成本相對較高，攝影測量法雖然成本較低，但計算三維重建時間長，對攝像機標定要求十分嚴格。因此應用三維傳感器進行土塊大小測量逐漸成為一種趨勢，若能控制三維測量的成本，則利用三維相機測量土壤表面土塊大小和評價耕地表面結構具有重要意義。
近年來，快速計算機處理器的出現推動了輕便、操作簡單、價格便宜的傳感器的發展，這使得實現農業機械智能化成為可能。2010年微軟推出首款kinect三維相機，kinect由紅外發射器、彩色攝像頭、紅外攝像頭、麥克風陣列、底座馬達、邏輯電路等六大部分組成。紅外發射器和紅外攝像頭通過發射、接受紅外線，來提供深度數據，彩色攝像頭提供了rgb數據，通過融合算法實現三維結構的測量，kinect的售價為149$，這大大降低了三維測量的成本，且算法效率高，可實現實施獲取的目的，為了便於開發三維應用程式，2013年微軟推出kinectforwindow，售價為249$，推進了應用程式的開發，因而在各個領域被廣泛應用。kinect在農業上可以應用於動物監測、作物結構參數測量、農作物長勢監測、溫室環境檢測。因此，若能利用kinect進行耕地表面三維結構測量，從而探明不同結構耕三維結構對小麥出苗的影響，將有利於促進小麥栽培精確化，同樣為耕地評價提供參考。
技術實現要素：
本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的不足，提供一種耕地表面結構定量化獲取方法，為耕地結構的快速評價提供一種高效的方法。
為解決以上技術問題，本發明採取的一種技術方案是：
一種耕地表面結構定量化獲取方法，包括以下步驟：
步驟1)圖像獲取：利用kinect傳感器垂直獲取耕地表面圖像；
步驟2)三維圖像重建：以rgb圖像作為信息匹配的度量標準，通過二維空間向三維空間的轉換，利用delaunaytriangulation算法實現土塊的三維化，得到的耕地三維圖像定義為g(r)，三維圖像包括兩個部分，即平坦的耕地g(r)basal和凸出的土塊g(r)block，關係如公式；
g(r)＝g(r)basal+g(r)block
步驟3)土塊的提取與高度測量：利用gaussianlowpassfilter，公式(1)，在三維圖像中進行土塊的提取，濾波後根據閾值將g(r)basal定為0，g(r)block定為1，提取土塊輪廓，根據土塊深度值計算土塊大小和高度；
其中σ＝0.05；
步驟4)計算土塊三維特徵參數：根據高度參數的定義，選擇sa，sq：
優選地，步驟2)中二維空間向三維空間的轉換具體通過iterativeclosestpoint和公式(2)實現，
其中，圖像的坐標x軸和y軸的取值範圍為x∈[0，640],y∈[0，480]，depth(x』,y』)代表點(x』,y』)的深度值，fxd,fyd為深度相機的焦距，cx,cy為攝像機中心點的坐標。
由於以上技術方案的採用，本發明與現有技術相比具有如下優點：
本發明可以快速定量化的獲取耕地表面的結構特徵，為耕地結構的快速評價提供一種高效的方法，還可以探明不同結構耕三維結構對小麥出苗的影響，將有利於促進小麥栽培精確化。
具體實施方式
以下結合具體實施例對本發明做進一步詳細說明。
本發明一種耕地表面結構定量化獲取方法，包括以下步驟：
步驟1)圖像獲取：利用kinect傳感器垂直獲取耕地表面圖像；
為了保證圖像獲取時的穩定性，裝置採用三腳架作為支撐kinect設備，kinect的圖像傳感器垂直對向耕地，圖像獲取選擇光線較為柔和的白天。
步驟2)三維圖像重建：
根據kinect設備特性，圖像的坐標x軸和y軸的取值範圍為x∈[0，640],y∈[0，480]。設三維坐標系下一點p(x,y,z)，其在二維坐標系下對應點p』(x』,y』)。depth(x』,y』)代表點(x』,y』)的深度值，fxd,fyd為深度相機的焦距，cx,cy為攝像機中心點的坐標，則三維點p(x,y,z)與二維點p』(x』,y』)的關係如下：
利用kinect設備獲取多源信息的優勢，以rgb圖像作為信息匹配的度量標準，通過icp(iterativeclosestpoint)和公式(2)實現二維空間向三維空間的轉換，利用delaunaytriangulation算法實現土塊的三維化，得到的耕地三維圖像定義為g(r)，三維圖像包括兩個部分，即平坦的耕地g(r)basal和凸出的土塊g(r)block，關係如公式；
g(r)＝g(r)basal+g(r)block
步驟3)土塊的提取與高度測量：利用gaussianlowpassfilter，公式(1)，在三維圖像中進行土塊的提取，濾波後根據閾值將g(r)basal定為0，g(r)block定為1，提取土塊輪廓，根據土塊深度值計算土塊大小和高度；
其中σ＝0.05。
步驟4)計算土塊三維特徵參數：根據iso-25178-2(2012)高度參數的定義，選擇sa，sq。
以上對本發明做了詳盡的描述，實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想，其目的在於讓熟悉此領域技術的人士能夠了解本發明的內容並據以實施，並不能以此限制本發明的保護範圍。凡根據本發明精神實質所作的等效變化或修飾，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。