CN109813273A - 一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，涉及农机技术领域，包括以下步骤：步骤A、根据农机在行驶过程中采集的位置信息进行地块识别；步骤B、对地块的边界进行识别并计算地块的面积；步骤C、重复作业判定：其中步骤C包括步骤C1、利用基于二分法逼近原理的Geohash编码对地块中心点坐标的经纬度位置进行编码和步骤C2、重复作业计算两个步骤。本发明采用地块编码的方式，缩小筛选范围，减少经纬度间距离换算的运算量，达到快速、准确计算重复作业面积的目的。

Description

一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法

技术领域

本发明涉及农机技术领域，具体是一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法。

背景技术

随着劳动力成本上涨和土地流转下的农业作业规模扩大，农业生产对机械化乃至机械化作业服务的迫切需求日渐凸显。作业面积是种植生产的核心指标，其是农机市场化服务背景下供需双方费用结算的基础，此外，作业面积也是农业政策性补贴结算的依据。特别是近些年农机监管手段和农业市场体系的快速发展，传统的农机购置补贴逐步转移到农机作业补贴上来，围绕着农机耕、种、管、收各环节进行作业科学管理和精准补贴。因此迫切需要实时精准的面积测量方法来进行农机作业服务和补贴费用结算，减少雇佣双方的矛盾以及保证补贴费用的有效发放。

现有的作业面积计算方法包括多边形地块面积测量，距离幅宽乘积面积测量与栅格积分面积测量等方法。多边形地块面积测量采用手持土地面积测量软件测算出作业地块的多边形面积作为作业面积，这种计算方法原理简单，但是需要人工测量地块边界，操作繁琐，而且计算精度与测量者有较大的关系，并且无法剔除重复耕作的面积。距离幅宽乘积的面积测量方法在GPS设备获取的作业轨迹的基础上，利用距离算法计算出整条作业轨迹的路程，然后与农机具的幅宽相乘作为作业面积，这种算法相对于第一种算法更为精确，并且无需额外的人工测量，更为方便，但是此种算法仍不能解决重复耕作的问题。栅格积分算法首先根据作业轨迹计算出大致的作业边界，并按照一定的边长对作业范围进行栅格化，然后将作业点看作孤立点，根据坐标分别映射到对应的栅格中，最后通过统计有作业点的栅格个数乘上每个栅格的面积得到作业面积。此种算法可以有效的解决重耕问题，但是计算精度受栅格边长选择的影响较大，并且在轨迹较为分散，作业范围较大的情况下计算量过大，算法效率低下。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，采用地块编码的方式，缩小筛选范围，减少经纬度间距离换算的运算量，达到快速、准确计算重复作业面积的目的。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、根据农机在行驶过程中采集的位置信息进行地块识别；

步骤B、对地块的边界进行识别并计算地块的面积；

步骤C、重复作业判定：

步骤C1、利用基于二分法逼近原理的Geohash编码对地块中心点坐标的经纬度位置进行编码；

步骤C2、重复作业计算：根据当前目标地块的位置，在其所属的行政区划内以当前目标地块的位置点PA为中心点并根据给定的查询半径RA构造出一个查询范围矩形，然后结合当前查询范围对应的Geohash编码长度所对应的精度，计算出查询范围内所包含的各个区域的Geohash值集合GA，然后遍历GA中的所有Geohash值，从历史作业地块中搜索所有编码相同的作业地块并得到选择集SA；遍历选择集SA中的每一个地块SAi，判断目标地块的最小外包矩形与候选地块外包矩形是否相交，得到疑似相交的地块选择集SB；遍历选择集SB中的每一个地块SBi，判断目标地块与选择集中的地块SBi是否相交并将所有相交的地块SBi构成选择集SC；利用合并处理算法，将相交地块集SC合并为一个地块对象C；利用空间相交计算方法，计算出重叠的面积。

本发明的有益效果是：根据统计信息，平台目前每年的作业地块记录将近2000万条，深松重复作业判定要求是三年内不能重复作业，常规思路是循环遍历所有地块数据，然后逐条计算当前地块与历史地块的空间位置信息，判定是否为重复作业，因此会涉及到4000万次循环遍历，即时针对作业地块以行政区划作为索引，每个区县的地块记录仍在百万级别。并且根据经纬度坐标计算地块距离的算法相对比较复杂，需要耗费的时间比较高。采用本发明的方法，采用地块编码的方式，可以将搜索范围缩小到2公里甚至几十米的覆盖范围内，大大减少了匹配计算的数据量，同时避免了循环逐次进行经纬度距离计算的时间开销，提高了系统的计算效率。

下面结合附图对本发明进行详细说明。

附图说明

图1是农机位置轨迹图；

图2是地块编码过程；

图3是查询范围重构图；

图4是重复作业面积计算流程图。

具体实施方式

参见附图1，农机在行驶过程中每2秒采集一次位置信息，每个位置信息中都带有作业状态的标识。通过位置信息的收集可以得到农机运动的轨迹。位置信息至少包括位置的坐标、接收时间和作业属性。

本发明提供了一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，包括步骤A、步骤B和步骤C三个步骤。

其中，步骤A、根据农机在行驶过程中采集的位置信息进行地块识别。

具体地，步骤A1、收集农机在行驶过程中采集的位置信息，删除运动轨迹中未作业的位置点并将作业位置点设置为集合。农机轨迹位置点中包括了正常作业状态、无作业状态、停车状态、设备故障、定位漂移，对于正常作业、无作业状态、停车状态及设备故障报警都有明确的标识，通过标识选择可以剔除。对于定位漂移，根据上一个点的位置、农机的行驶速度、定位点间隔，对下一个位置点的坐标进行估算，若当前定位点超出估算位置点的取值范围，则进行舍去，以估算位置点代替实际采样点坐标。

步骤A2、比较作业轨迹中前后相邻位置点距离D₀和左右相邻作业轨迹间距L₀，确定距离基数D_base，其中，D_base=Max（D₀，L₀），D₀=V_m*T+2*ε,V_m为作业中最大速度，T为采样时间间隔，ε为卫星定位精度误差，L₀取犁具幅宽。在作业过程中，农机的行驶速度相对缓慢，前后相邻位置点距离小于D₀，如果大于D₀则同漂移点的处理方法，做异常点处理。

步骤A3、利用基于密度的聚类方法DBSCAN（γ，λ），遍历标识为作业状态的位置点并将作业位置点划分成作为地块的多个簇。

利用基于密度的聚类方法，遍历标识为作业状态的位置点，对于位置点X_i，其γ邻域为包含集合中与X_i的距离不大于γ的子集合，该子集合的样本个数记为N_（Xi）。其中γ为邻域半径，根据需要取2-5倍距离基数的距离，λ为聚类点最少点个数。

邻域半径γ参数的大小设定对于将历史作业轨迹点划分为“地块”有直观影响，参数设置较大时，“地块”覆盖的范围会比较大，甚至一整天的历史作业轨迹点会判定为一个“地块”，导致与实际的地块有较大出入，显示效果不够直观；如果邻域半径γ设置得较小，会将作业轨迹点划分为零散的小“地块”，显示效果杂乱。根据数据统计结果，因为当前系统中定位点采集频率为2秒/个，相邻位置点距离在3~5米，相邻两列作业间距在2~5米左右，当邻域半径γ取值为2~5倍距离基数时，地块划分比较合理。

λ是为聚类点最少个数，也是进行地块划分的关键参数，为了达到更明显的区分度，保证地块划分的合理性，需要将位置点集合中集中程度比较高的点全部归为一个“地块”聚类，λ的值设置较小时，区分度不明显，λ的值设置较大时，会出现较多的离散点，会被作为噪声点去除，影响作业数据的完整性。由此，λ的选取至少不小于4，并且优选是5-7个。

如果对于任意的位置点X_i，如果其γ邻域的样本个数N_（Xi）不少于λ，则X_i为内部点。

利用DBSCAN算法将作业位置点划分为多个类簇，每一簇定义为一个地块。

步骤B、对地块的边界进行识别并计算地块的面积。

具体地，步骤B1、针对每个识别为一个地块中的作业位置点集合，按照时间顺序连接集合中所有位置点生成一个折线。

步骤B2、以L₀/2作为半径距离，对所述折线计算其缓冲距离生成缓冲多边形得到地块的边界并计算地块的面积，然后将多边形的中心点位置坐标标识为地块位置。此处多边形的中心点采用的是多边形的视觉中心，保证点处于多边形内部。采用基于四叉树原理，递归地将地块多边形的二维空间划分为四个象限，每个象限位置为一个潜在格网。计算每个格网的中心点到多边形边界的有向距离（中心点在多边形外距离为负）与格网半径之和，按照距离进行排序，如果距离小于已处理格网的最佳距离，则舍弃格网，反之则继续将该格网进行递归换分，直至选出最优格网，该格网中心点即作为多边形的中心。对于折线利用缓冲距离生成的多边形，在计算过程中会对内部边界进行重构，使得对于多边形内部复杂的情况也能适用。

通过对折线与犁具幅宽相乘得到的面积与利用边界计算的面积进行比较，可以对司机在作业过程中有无作弊进行判断。对于奇异多边形，如L型、回型等多边形可以拆解成多个矩形地块以利于步骤C中的编码，而一般的规则多边形可以直接进行编码。

步骤C、重复作业判定。地块重复判定需要从历史作业的所有地块中进行筛选，如何从几千万条地块记录中进行筛选，精确选择出存在重复作业的地块，是影响计算响应时间的关键。如：用户张某于18年10月1日于鹿泉区某村村东对地块A（面积20亩）进行深松作业。因为政府对于深松作业发放补贴的要求是三年不能重复作业，因此需要判断地块A位置上在16、17及18年的历史作业地块中是否存在重复作业情况。需要根据A位置坐标PA，从历史数据库中检索出作业地块进行重复作业判定。目前，数据库历史地块表记录每年的地块记录数量在千万级别，随着业务范围扩大，历史记录数量会呈爆发式增长，如果采用遍历对比判定的方式，对于重复作业判定的检索、计算时间复杂度非常高。

具体地，步骤C1、参照国家行政区划代码的编码方式，根据地块所归属的行政区划，获取地块的区县级行政区划代码。如河北石家庄鹿泉区编码使用为130110。利用基于二分法逼近原理的Geohash编码对地块中心点坐标的经纬度位置进行编码，将二维空间位置转换为一维字符串。结合Geohash编码的精度，对地块采用8位编码进行表示，编码的长度精度如下表所示。

如：地块编码以行政区划代码+地块位置码进行标识。地块位置（假设地块中心经纬度分别为：39.92324，116.3906）编码过程如图2所示。

最终得到维度33.92324编码为：1011 1000 1100 0111 1001。

经度116.3906编码为： 1101 0010 1100 0100 0100。

接下来将经度和纬度的编码合并，奇数位是纬度，偶数位是经度，得到编码是11100 11101 00100 01111 00000 01101 01011 00001。

最后对上述编码采用base32编码进行字符编码

得到结果为：wx4g0ec1。

步骤C2、重复作业计算，由于编码值对应的是一个矩形范围，如果目标地块的编码落入到查询范围的角落，如果仅通过相同字符串匹配可能导致查询结果不全，因此需要重构查询范围。每个编码代表的是一个矩形范围，例如6位的编码代表的是长1.2千米，宽0.6千米的矩形范围。每个编码区域范围内会存在很多个地块，每个地块的编码是一样的。举例来说，地块A编码为wx4g0b，位于附图3所示的中间的编码区域的角落位置，但其地块边界可能同时也覆盖了wx4g09、wx4g0c、wx4g08三个编码区域。

参见附图3和4，根据当前目标地块的位置，在其所属的行政区划内以当前目标地块的位置点PA为中心点并根据给定的查询半径RA（在本实施例中选择1千米）构造出一个查询范围矩形，然后结合当前查询范围对应的Geohash编码长度所对应的精度，计算出查询范围内所包含的各个区域的Geohash值集合GA（以图3为例，GA集合为wx4g09、wx4g0c、wx4g08、wx4g0b），然后遍历GA中的所有Geohash值，从历史作业地块中搜索所有编码相同的作业地块并得到选择集SA；遍历选择集SA中的每一个地块SAi，判断目标地块的最小外包矩形与候选地块外包矩形是否相交，得到疑似相交的地块选择集SB；遍历选择集SB中的每一个地块SBi，判断目标地块与选择集中的地块SBi是否相交并将所有相交的地块SBi构成选择集SC；利用合并处理算法，将相交地块集SC合并为一个地块对象C；利用空间相交计算方法，计算出重叠的面积。

本发明的方法采用地块编码的方式，缩小筛选范围，能够有效减少经纬度间距离换算的运算量。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (3)

1.一种基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A、根据农机在行驶过程中采集的位置信息进行地块识别；

步骤B、对地块的边界进行识别并计算地块的面积；

步骤C、重复作业判定：

步骤C1、利用基于二分法逼近原理的Geohash编码对地块中心点坐标的经纬度位置进行编码；

步骤C2、重复作业计算：根据当前目标地块的位置，在其所属的行政区划内以当前目标地块的位置点PA为中心点并根据给定的查询半径RA构造出一个查询范围矩形，然后结合当前查询范围对应的Geohash编码长度所对应的精度，计算出查询范围内所包含的各个区域的Geohash值集合GA，然后遍历GA中的所有Geohash值，从历史作业地块中搜索所有编码相同的作业地块并得到选择集SA；遍历选择集SA中的每一个地块SAi，判断目标地块的最小外包矩形与候选地块外包矩形是否相交，得到疑似相交的地块选择集SB；遍历选择集SB中的每一个地块SBi，判断目标地块与选择集中的地块SBi是否相交并将所有相交的地块SBi构成选择集SC；利用合并处理算法，将相交地块集SC合并为一个地块对象C；利用空间相交计算方法，计算出重叠的面积。

2.根据权利要求1所述的基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，其特征在于，步骤A包括以下步骤：

步骤A1、收集农机在行驶过程中采集的位置信息，将作业位置点设置为集合；

步骤A2、比较作业轨迹中前后相邻位置点距离D₀和左右相邻作业轨迹间距L₀，确定距离基数D_base，其中，D_base=Max（D₀，L₀），D₀=V_m*T+2*ε,V_m为作业中最大速度，T为采样时间间隔，ε为卫星定位精度误差，L₀取犁具幅宽；

步骤A3、利用基于密度的聚类方法，遍历标识为作业状态的位置点并将作业位置点划分成作为地块的多个簇。

3.根据权利要求1或2所述的基于空间分析的农机重复作业面积判定方法，其特征在于，步骤B包括以下步骤：

步骤B1、针对每个识别为一个地块中的作业位置点集合，按照时间顺序连接集合中所有位置点生成一个折线；

步骤B2、以L₀/2作为半径距离，对所述折线计算其缓冲距离生成缓冲多边形得到地块的边界并计算地块的面积。