CN107646090B - 用于估计耕地的产量的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于估计包括多个作物的耕地的农业产量的系统，该系统包括：‑雷达单元(1)，其包括：‑雷达(11)，其配置为获取耕地的至少一个图像，所述雷达在调频连续波的范围内工作；‑聚焦单元(12)，其配置为将雷达波束聚焦在获取方向上；‑处理单元(2)，其配置为进行以下步骤：‑通过雷达来获取(E1)雷达的每一个位置的至少一个作物的至少一个图像；‑处理(E2)获取的图像，以从中提取表示耕地的产量的至少一个数据项；‑基于提取的数据确定(E3)耕地的产量。

Description

用于估计耕地的产量的系统和方法
技术领域
本发明涉及应用于农业，特别是水果和蔬菜领域的雷达成像领域，以便在收获前了解其产量。
背景技术
在农业领域，农场操作员需要估计耕地的作物产量，以评估收获的特点。规定作物产量是指给定耕地的单位面积上收获的产品的数量(例如：吨/公顷，公担/公顷)。
具体地，在种植水果或蔬菜的领域，操作员能够快速并准确地收集数据是有意义的，例如水果或蔬菜的数量、分别在不同生长阶段(形成期、平台期和成熟期)的重量，以建立逐个地块和/或在相同的耕地中的产量的绘图，并因此提前多达一个或两个月预测将收获的收成。
为此，已知一种解决方案，根据该解决方案，行人走过一片耕地，并且通过专用传感器测量数个水果/蔬菜的重量及其数量，以确定耕地的产量。
这样的解决方案是受限制的和不可靠的。另外，该解决方案可能会损坏/破坏水果/蔬菜，或者需要从植物上剥去树叶，以让操作员和传感器可视化地接近水果。
发明内容
本发明的一个目的是提出一种估计耕地的产量的解决方案。为此目的，根据本发明的第一方面提出了一种用于估计包括多个作物的耕地的作物产量的系统，该系统包括：
-雷达单元，其包括：
-雷达，其配置为用于获取耕地的至少一个图像，所述雷达在调频连续波的范围内工作；
-聚焦单元，其配置为将来自雷达的波束聚焦在获取的方向上；
-处理单元，其配置为进行以下步骤：
-通过雷达来获取至少一个作物的至少一个图像；
-处理获取的图像，以从图像中提取表示耕地的产量的至少一个数据；
-从提取的数据中确定耕地的产量。
此外，所述获取系统可以包括用于移动雷达的单元，其配置为将耕地中的雷达从一个位置移动到另一个位置，以便获得雷达的每个位置的至少一个作物的图像，雷达从每个位置扫描耕地。
聚焦装置可以由反射面天线或电磁透镜或天线阵列构成。
雷达单元优选地在包括于24GHz和80GHz之间的频带上工作。
根据另一个方面，本发明涉及通过根据本发明的系统，用于估计包括多个作物的耕地的作物产量的方法，该方法包括以下步骤：
-通过雷达单元来获取耕地的至少一个作物的至少一个图像；
-处理获取的图像，以从图像中提取表示耕地的产量的至少一个数据；
-从作物的数量及其地块来确定耕地的产量。
作为优势，表示产量的数据包括：在图像上存在的作物的数量和/或每个作物的大小和/或每个作物的体积、每个作物的重量。
此外，所述获取可以包括将耕地中的雷达从一个位置移动到另一个位置，以便获得雷达的每个位置的作物的图像，雷达从每个位置扫描耕地。
获取的图像优选地由数个不同的对比区域构成，处理获取的图像包括识别对应于作物的区域。
根据最后一个方面，本发明涉及使用根据本发明的方法，以用于估计水果或蔬菜的地块的作物产量。
本发明快速并精确地收集数据以预期在总体积(产量)和相关质量方面将收获的收成。
此外，由于本发明不接触(远程地)执行并且不会剥去树叶，所以本发明不会损坏水果/蔬菜和树、植物或树干。
因此，本发明可以向参与产量估计的农业部门中的所有参与者提供能够早期预测的可靠和快速的系统和方法。
应用到葡萄种植，本发明特别快速和精确地收集数据，例如葡萄树上的葡萄的数量、在不同生长阶段的葡萄串的重量(形成期、平台期和成熟期)，并因此提前多达一个或两个月预测在地块上将会收获的数千个葡萄树的采摘，以及将开发的收获策略和运输/仓储物流。
事实上，在葡萄种植领域，对于相关企业来说，具有能够快速和精确地收集数据(例如在葡萄树上的葡萄的数量)的系统和方法是关键的有利条件。对于葡萄酒专家来说，事实上，这样的系统发现了葡萄串在不同生长阶段(形成期、平台期和成熟期)的重量，并提前多达一个或两个月预测在地块上将会收获的数千个葡萄树的采摘。
相同的逻辑可以应用到任何类型的水果或蔬菜生长。
附图说明
本发明的其它特征、目的和优点将通过如下描述而呈现出，如下描述仅为说明性的而非限制性的，并且如下描述必须结合附图考虑，在附图中：
-图1示出了用于估计耕地的作物产量的系统；
-图2示出了用于估计耕地的作物产量的方法的步骤；
-图3示出了耕地；
-图4示出了在用于估计耕地的作物产量的方法的过程中获取的图像；
-图5示出了耕地中的葡萄树。
在所有附图中，相似的元素指代相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出了用于估计耕地的作物产量的系统，其包括雷达单元1，该雷达单元1配置为获取耕地的至少一个三维(3D)或二维(2D)图像。因此，该雷达单元包括雷达11，该雷达配置为在毫米波或微波的范围内并且在宽频带上工作。优选地，该雷达在调频连续波(FMCW)的范围内工作。
此外，该雷达单元1包括聚焦单元12(未示出)，其将由雷达发射的波束聚焦在获取的方向上。这样的聚焦有利于计数以获得地块的产量(参见下文)。这样的聚焦单元12由反射面天线(例如，抛物线)、电磁透镜或天线阵列构成。
优选地，该雷达单元1配置为设置在地块的地平面处，使得其可以对地块的作物进行成像。这里可以理解，雷达单元1处于作物高度(并不高于已知的卫星雷达成像技术)。
此外，所述系统还包括用于移动雷达的单元(13)，其配置为将耕地中的雷达从一个位置移动到另一个位置，以便获得雷达的每个位置的至少一个作物的图像，雷达从每个位置扫描耕地，并且从每个位置进行至少一次获取。
移动单元13是机械的或电子的(参见下文)。
该系统还包括处理单元2，其配置为执行下文将描述的用于估计耕地的作物产量的方法的步骤。
该系统还包括存储器3，其存储由雷达1获取的图像和控制处理单元2使得处理单元2执行用于估计耕地的作物产量的方法的软件。该系统还可选地包括与用户的交互工具4，其使得操作员能够查看获取的图像，重新输入数据或者参数化软件。例如，其可以是连接到屏幕的键盘。
具体地，雷达单元1在以24GHz或77GHz或更高频率(例如，120GHz)为中心的频带上工作。雷达单元是电子或机械扫描单元，并且移动(例如，平移)以增加测量的空间分辨率。该雷达成像技术被称为SAR(合成孔径雷达)方法。尽管已被卫星成像器广泛使用，该雷达成像技术还没有被应用于估计耕地的作物产量。
雷达单元1的使用具有与耕地上存在的作物不接触的优点，使得作物在不同的测量期间不被损坏。
结合图2，用于估计耕地的作物产量的方法包括下文描述的步骤。
图3示出了耕地，其作为非限制性示例包括按照数行种植的葡萄树。
该方法包括第一步E1：用雷达单元1获取耕地的至少一个三维图像。雷达单元放置在靠近耕地的地面上。其特别放置在其可以最好地获取耕地的位置。
具体地，获取步骤E1包括扫描要估计产量的耕地。
由雷达单元获取的图像典型地为二维(2D)或三维(3D)的。
并且，获取的图像包括数个对比区域。该图像是由雷达单元发射的波照射的空间中的任何点处的雷达回波(或电磁反向散射)的电平的空间表示。
该空间中的点(在这里被称为像素)强烈地反向散射该波时，该点表现为图像中的亮点，而低反射像素被视为图像中的暗点。
例如，一串葡萄(或葡萄串的集合)将因此表现为在雷达图像中占据一定体积的亮点的紧凑集合。该体积与葡萄串(或葡萄串的集合)的物理体积相关，使得其测量原则上推导出葡萄串(或葡萄串的集合)的物理体积。对雷达图像进行处理(参考SAR方法)最小化了杂物(例如枝叶、木桩、金属丝或林地(葡萄树))对相关体积的估计的影响。这种非接触式体积估算技术根据相关的耕地适用于任何其他水果或蔬菜。
图4示出了在该方法期间获取的2D图像，图5示出了包括枝叶7和葡萄串3的葡萄树，以及良好生长所需的所有基础设施8。
在图4中，在右边的雷达图像为包括三个葡萄串6的枝叶的图像。可以测量枝叶7的信号或雷达回波，但是其强度比三个葡萄串6的强度低。
处理获取的图像以在第二步E2中从获取的图像中提取表示耕地的产量的数据。该步骤包括应用SAR(合成孔径雷达)方法，该SAR方法受益于雷达天线的扫描(机械或电子的)，以增强感兴趣目标(例如，葡萄串)的雷达信号和扫描的环境的雷达信号之间的对比度。该扫描可以与天线的平移相结合，以进一步提高体积的距离测量的分辨率。
具体地，表示产量的数据为：耕地上存在的作物的数量和/或每个地块的大小和/或每个作物的重量。
在葡萄种植中，产量的一般定义是每单位面积(公顷)的收获重量。在葡萄树的规模上，收获重量的组成部分是葡萄串的数量、每个葡萄串的浆果的平均数量和浆果的平均重量。在公顷的规模上，向这些组成部分增加了树干的数量。
有利地，获取包括将耕地中的雷达从一个位置移动到另一个位置，以便获得每个雷达位置的作物的图像，雷达从每个位置扫描耕地。
因此，雷达可根据两种可能的配置在耕地中移动：
-根据第一种配置：雷达是静止的，并且放置在作物的集合(例如，葡萄树)的前面，随后进行机械或电子扫描，以获得将估计产量的场景(具体地，葡萄树的串的体积)的雷达图像。一旦获取了图像，雷达将被移动几米(例如，沿着沟)，并将继续获取新的图像等。该配置被称为逐步；
-根据第二种配置：雷达将可移动并放置在移动的车辆上(例如，沿着沟)：雷达将扫描场景，并经历移动运载雷达的车辆所引起的任何颠簸。该配置被称为动态。
为了移动雷达，可以规定将雷达放置在车辆或可移动机器人(可远程控制或机动化，并且具有四驱型的传动器，在任何情况下车辆都适合在耕地中移动)上。该雷达配备有用于精确定位其位移的装置，以便在图像处理过程中考虑到位移。
该方法包括第三步E3：用于确定耕地的产量。这里计算每个获取的图像上的作物，并且特别地，通过以下乘积来求得产量：作物的体积×每单位面积(m2，公顷)的作物(水果或蔬菜)数量×耕地的大小×作物(水果或蔬菜)的密度。
并且具体地，对于葡萄，通过以下乘积来求得产量：葡萄串的数量×葡萄串的重量×耕地。
特别地，葡萄串的重量为根据耕地的年龄的提取数据的推断。葡萄串或果实的重量来自测量，或者来自由雷达估计的体积与测量产品的已知密度之间的对应关系。根据平均历史结果(至少10年)，可以从结果数据库中获取重量，或者也可以从作物的生长因子中获得计算的数据。
因此，计算作物包括通过来自雷达的非常窄的聚焦波束来扫描场景(机械或电子地)。在波束的方向上，电磁功率的密度非常高，而在其他空间方向上，电磁功率的密度弱得多(对于在一个方位基准上的电磁功率密度具有强聚焦能力的天线被称为定向天线)。
在空间方向上聚焦的波基本上被在该方向上截取的目标(果实、树叶、树干、树枝……)反向散射。
事实上，由于在其他方向上发现的目标被雷达发射的波大致上很弱地照射，所以这些波对回波的贡献很小。
当回波在位于该方向上的位置处较强时，这意味着波已经截取了物体的表面：为了估计以这种方式检测到的物体的大小，将雷达的发射天线的波束稍微指向一侧，直到该回波消失。
发射波束扫描整个场景，以能够自动获取包括来自场景的所有点的所有回波的雷达图像。可以从该雷达图像中大致上推导出在场景中反向散射的物体的大小和数量。

Claims (8)

1.一种用于估计包括多个作物的耕地的作物产量的方法，所述方法包括以下步骤：
-将雷达单元(1)设置在耕地的确定位置的作物高度处，所述雷达单元包括：
-雷达(11)，其配置为获取耕地的至少一个图像，所述雷达在调频连续波的范围内工作；
-聚焦单元(12)，其配置为将来自雷达的波束聚焦在获取的方向上；
-移动单元，其用于将耕地中的雷达移动至耕地中的依次位置；
-处理单元(2)；
所述方法包括在处理单元中执行的以下步骤：
-从雷达的每个位置利用雷达扫描耕地，以从一个位置获取包括至少一个作物的至少一个图像，获取的图像包括数个对比区域；
-通过应用合成孔径雷达方法来处理获取的图像，以识别与作物相对应的区域，从而提取表示耕地的产量的至少一个数据；
-从提取的数据中，根据作物的数量及其地块确定耕地的产量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在雷达的位移期间执行扫描，所述雷达与用于精确定位其位移的装置相关联，以便在处理步骤考虑到位移。
3.根据权利要求1所述的方法，其包括以下步骤：将雷达单元从一个位置移动到另一个位置，以执行每个位置的扫描，从而获得雷达的每个位置的作物的图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述聚焦单元由反射面天线或电磁透镜或天线阵列构成。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述雷达单元(1)在包括于24GHz和80GHz之间的频带上工作。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，表示产量的数据包括：在图像上存在的作物的数量和/或每个作物的大小和/或每个作物的体积、每个作物的重量。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，获取的图像由数个不同的对比区域构成，处理获取的图像包括识别对应于作物的区域。
8.一种根据前述权利要求中的一项所述的方法用于估计水果或蔬菜的地块的作物产量的用途。
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