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    利用北斗定位系統(tǒng)的雜草定位模型研究

    2019-03-22 01:41:22胡曉斌
    榆林學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年2期
    關(guān)鍵詞:控制點(diǎn)北斗雜草

    胡曉斌

    (1.宿州學(xué)院 環(huán)境與測(cè)繪工程學(xué)院,安徽 宿州 234000;2.武漢大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院,湖北 武漢 430079)

    在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化管理過(guò)程中,雜草識(shí)別和定位及淸除具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食與農(nóng)業(yè)組織(The UN Food and Agriculture Organization,簡(jiǎn)稱FAQ)在2009年發(fā)布的研究報(bào)告,全球因雜草危害導(dǎo)致的糧食產(chǎn)量損失高達(dá)950億美元/年。在我國(guó),因雜草引起的作物產(chǎn)量損失也約占每年糧食總產(chǎn)量10%,糧食損失達(dá)上百億公斤,其中小麥?zhǔn)茈s草危害面積約為1.5億畝/年,占小麥播種總面積的30%,嚴(yán)重危害面積達(dá)0.4億畝,年損失量約為400萬(wàn)噸。由于生物防治和生態(tài)防治周期較長(zhǎng),目前雜草和病蟲(chóng)害仍然是通過(guò)化學(xué)防治為主。在我國(guó),農(nóng)藥化肥生產(chǎn)量和施用量居世界首位,單位面積使用量是美國(guó)的2.6倍,由此帶來(lái)了嚴(yán)重的環(huán)境污染、化學(xué)農(nóng)藥殘留超標(biāo)和雜草抗藥性嚴(yán)重等生態(tài)與農(nóng)產(chǎn)品安全問(wèn)題,嚴(yán)重威脅人類(lèi)的健康,已經(jīng)引起了國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注。因此,精準(zhǔn)噴藥和雜草淸除裝備研發(fā)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,而開(kāi)展雜草識(shí)別和定位模型研究是雜草淸除裝備正常作業(yè)的核心。

    根據(jù)雜草和作物在物理機(jī)理和幾何特征方面差異,雜草識(shí)別可以分為基于光譜特性曲線的物理識(shí)別方法和基于幾何形狀、紋理結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)識(shí)別方法。基于物理機(jī)理的雜草識(shí)別算法模型,正確率較高,甚至可以達(dá)到100%[1-6]。但識(shí)別條件局限于室內(nèi),在野外作業(yè)過(guò)程中,容易產(chǎn)生同譜異物現(xiàn)象,且屬于單點(diǎn)測(cè)量模式,作業(yè)強(qiáng)度大,不便于算法移植和推廣?;趲缀翁卣鞯碾s草識(shí)別模型,依據(jù)作物及雜草生長(zhǎng)周期內(nèi)幾何形狀、紋理結(jié)構(gòu)和顏色特性不同,雜草識(shí)別正確率可以達(dá)到90%以上,具有較好移植性和推廣性[7-13]。在強(qiáng)調(diào)雜草識(shí)別的同時(shí),雜草定位模型的研究則較少,雜草定位多是基于像素坐標(biāo),可以達(dá)到像素級(jí)精度,但是難以滿足導(dǎo)航定位精度要求。本文利用北斗定位系統(tǒng)靜態(tài)測(cè)量模式下測(cè)定控制點(diǎn),結(jié)合仿射變換模型,對(duì)雜草進(jìn)行了高精度定位和精度評(píng)價(jià),可以滿足導(dǎo)航定位需要。

    1 仿射變換模型

    (1)

    上述公式中,(X1,Y1)表示北斗定位系統(tǒng)測(cè)量坐標(biāo),(X2,Y2)表示像素坐標(biāo),a、b、c、d、e、f表示模型轉(zhuǎn)換系數(shù)。通常情況下,需要測(cè)量3個(gè)控制點(diǎn),當(dāng)多余3個(gè)控制點(diǎn)時(shí),可采用測(cè)量數(shù)據(jù)處理中最小二乘平差原理進(jìn)行解算。

    2 最小二乘解算

    實(shí)際上, 利用北斗定位系統(tǒng)測(cè)量獲得的控制點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)也是有誤差的, 那么此時(shí)的最小二乘估計(jì)結(jié)果就不再是最優(yōu)的, 而是有偏的。根據(jù)北斗定位系統(tǒng)坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系,假設(shè)雜草在兩個(gè)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)分別為(X1,Y1)和((X2,Y2),對(duì)應(yīng)地平差值為(X1',Y1')和(X2',Y2')。根據(jù)殘差平差和最小為原則,得出仿射變換參數(shù)估計(jì)模型如公式(2)。

    根據(jù)文獻(xiàn)[14]的結(jié)論,誤差方程如公式(3)所示。

    (3)

    其中,i=1…n,表示雜草點(diǎn)數(shù)量。根據(jù)誤差方程進(jìn)行法化求解,可采用邊法化邊消元的思想,進(jìn)行迭代求解。

    3 結(jié)果與分析

    本文試驗(yàn)以宿州市埇橋區(qū)國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)內(nèi)小麥為研究對(duì)象,采用大疆DJ精靈4無(wú)人機(jī)專(zhuān)業(yè)版,搭載GoPro-Hero4相機(jī),攝影時(shí)間2017年1月20日,共布設(shè)4條航線,每條航線20張圖片,航拍高度5m,采集越冬期小麥RGB圖像,如圖1(a)所示。在Intel Core(TM)i3處理器、4G內(nèi)存和Windows7操作系統(tǒng)MATLAB仿真軟件環(huán)境下,利用超綠模型算法,區(qū)分土壤背景和綠色植被信息(包含小麥和雜草),結(jié)果如圖1(b)所示。采用迭代閾值分割算法,將土壤和綠色植被信息分割,并根據(jù)計(jì)算的最佳閾值,對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理,結(jié)果如圖1(c)所示,對(duì)比可以看出分割后的圖像完整地保留了小麥紋理結(jié)果特征。根據(jù)圖像上選取地小麥行中心點(diǎn)和邊界點(diǎn),區(qū)域小麥生長(zhǎng)區(qū)域,結(jié)果如圖1(d)所示。根據(jù)非此即彼原則,判斷小麥生長(zhǎng)區(qū)域外的綠色植被即為雜草,結(jié)果如圖1(e)所示。利用圖像疊加分析方法,結(jié)果如圖1(f)。

    圖1 雜草識(shí)別

    南方測(cè)繪S86-GNSS接收機(jī)支持北斗定位系統(tǒng)、GPS定位系統(tǒng)和GLONASS定位系統(tǒng)衛(wèi)星信號(hào)接收,在試驗(yàn)區(qū)域4個(gè)角點(diǎn)埋石控制點(diǎn),在靜態(tài)測(cè)量模式下,采樣控制點(diǎn)在西安80坐標(biāo)系下坐標(biāo),利用仿射變換模型,求解6個(gè)轉(zhuǎn)換參數(shù),解算結(jié)果a=2.2m,b=0.1m,c=264.2,d=-0.2m,e=-1.7m,f=374.1m,為了對(duì)雜草定位精度進(jìn)行評(píng)定,根據(jù)實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)布設(shè)的其它10個(gè)地面控制點(diǎn)作為檢核點(diǎn),檢核結(jié)果如圖2所示。

    圖2 檢核點(diǎn)誤差分布圖

    從圖2中可以看出,利用北斗定位系統(tǒng),在靜態(tài)測(cè)量模式下,x軸方向中誤差mX基本在6-8mm之間波動(dòng),波動(dòng)范圍較小,表明北斗定位系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)定位精度較高;同時(shí),y軸方向中誤差mY在7-9mm之間波動(dòng),波動(dòng)范圍和x軸方向基本一致,表明北斗定位系統(tǒng)具有較高的穩(wěn)定性。綜合x(chóng)軸方向和y軸方向中誤差,在平面測(cè)量中,坐標(biāo)中誤差mXY基本保持在10.9mm左右。而雜草淸除對(duì)導(dǎo)航定位精度的要求在m級(jí)精度,可以滿足實(shí)地作業(yè),進(jìn)行精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理。

    4 結(jié)論

    針對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理中雜草識(shí)別和定位問(wèn)題,本文選擇典型小麥試驗(yàn)田,利用無(wú)人機(jī)拍攝小麥生長(zhǎng)周期內(nèi)圖像,利用超綠模型和圖像分割算法,結(jié)合幾何距離因素,識(shí)別出試驗(yàn)區(qū)內(nèi)的雜草,并采用北斗定位系統(tǒng)和仿射變換模型,對(duì)識(shí)別的雜草進(jìn)行高精度定位,在靜態(tài)測(cè)量模式下,平面誤差精度達(dá)到10.9mm,可以為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供導(dǎo)航定位信息。

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