CN111750838B - 农业用地规划图的生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农业用地规划图的生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设区域的地理位置信息和影像信息，分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息，基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图，对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点，基于所述边缘检测点获得农业用地规划图，通过对地理位置信息和影像信息进行校正以提高信息获取的精确度，再基于校正后的地理位置信息和影像信息生成农业用地规划图实现了对农业用地更加直观、立体地展示，也提高了农业用地测绘的效率和精确度。
Description
技术领域
本发明涉及数字测绘技术领域，尤其涉及一种农业用地规划图的生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，数字化测绘技术作为土地测量中一种科学直观的技术方式，在地籍测量中得到广泛应用。而在传统的测绘方法中，一般以平面测绘作为主要测量手段，传统测绘的取点和增补点需要反复测量，工作量大，不仅耗费了大量人力、物力和财力，测绘准度和速度也不可观，还容易受到环境环境影响，在复杂环境并不易进行绘制。目前农业资源普查和规划还只是在大范围基础上进行调查，而遥感技术只能适用于平面土地测绘，GPS定位技术又无法获取到海拔信息，在山区等复杂环境下进行土地测绘时受外界因素影响定位容易出现误差，土地绘制的精确度得不到保障。因此，如何提高农业用地测绘的精准度和效率，成为一个亟待解决的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供了一种农业用地规划图的生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高农业用地测绘的精准度和效率的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种农业用地规划图的生成方法，所述方法包括以下步骤：
获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
基于所述边缘检测点获得农业用地规划图。
优选地，所述获取预设区域的地理位置信息和影像信息的步骤，具体包括：
通过北斗定位系统对预先设置在预设区域内的地标控制点进行地理坐标信息测量，获得地理位置信息，所述地理位置信息包括经度信息、维度信息以及海拔信息；
通过无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息。
优选地，所述分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息的步骤，具体包括：
对所述地理位置信息进行精度检验，获得检验结果；
判断所述检验结果是否符合预设定位精度标准；
在所述检验结果不符合所述预设定位精度标准时，对所述地理位置信息进行校正，以获得符合所述预设定位精度标准的校正后的地理位置信息；
将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息。
优选地，所述将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息的步骤，具体包括：
对所述影像信息进行预处理；
根据所述无人机对应的镜头畸变参数建立预设畸变校正模型；
将预处理后的影像信息输入至所述预设畸变校正模型中，对所述影像信息进行影像校正和几何校正；
获得校正后的影像信息。
优选地，所述基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图的步骤，具体包括：
采用相对定向方式根据所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息构建初阶影像模型；
通过绝对定向方式将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型；
对所述影像立体模型进行平差解算及精度校验，以使所述影像立体模型符合预设影像精度标准；
根据所述影像立体模型生成数字正射影像图。
优选地，所述对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点的步骤，具体包括：
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点；
对所述数字正射影像图进行三维坐标显式标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标；
校验所述初阶三维坐标的坐标精度；
在所述坐标精度符合预设坐标精度标准时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点。
优选地，所述基于所述边缘检测点获得农业用地规划图的步骤，具体包括：
识别所述数字正射影像图中的像控点；
基于所述像控点和所述边缘检测点对所述数字正射影像图进行拼接，获得农业用地规划图；
对所述农业用地规划图进行三维展示。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种农业用地规划图的生成装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
信息校正模块，用于分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
影像生成模块，用于基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
边缘检测模块，用于对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
所述影像生成模块，还用于基于所述边缘检测点获得农业用地规划图。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种农业用地规划图的生成设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的农业用地规划图的生成程序，所述农业用地规划图的生成程序配置为实现如上文所述的农业用地规划图的生成方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有农业用地规划图的生成程序，所述农业用地规划图的生成程序被处理器执行时实现如上文所述的农业用地规划图的生成方法的步骤。
本发明通过对地理位置信息和影像信息进行校正以提高信息获取的精确度，再基于校正后的地理位置信息和影像信息生成数字正射影像图，并对所述数字正射影像图进行坐标标记和边缘检测以获得农业用地规划图，实现了对农业用地更加直观、立体地展示，也提高了农业用地测绘的效率和精确度，降低了人力物力成本，且可及时反馈农业用地规划情况，以便后续合理分配和利用土地资源以及科学更新农业用地的使用结构。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的农业用地规划图的生成设备的结构示意图；
图2为本发明农业用地规划图的生成方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明农业用地规划图的生成方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明农业用地规划图的生成装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的农业用地规划图的生成设备结构示意图。
如图1所示，该农业用地规划图的生成设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对农业用地规划图的生成设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及农业用地规划图的生成程序。
在图1所示的农业用地规划图的生成设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明农业用地规划图的生成设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在农业用地规划图的生成设备中，所述农业用地规划图的生成设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的农业用地规划图的生成程序，并执行本发明实施例提供的农业用地规划图的生成方法。
本发明实施例提供了一种农业用地规划图的生成方法，参照图2，图2为本发明农业用地规划图的生成方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述农业用地规划图的生成方法包括以下步骤：
步骤S10：获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
需要说明的是，本实施例通过北斗定位系统对预先设置在所述预设区域内的地标控制点进行地理坐标信息测量，获得地理位置信息，所述预设区域为根据实际需求需要进行拍摄的区域，所述地理位置信息包括经度信息、维度信息以及海拔信息，所述北斗定位系统采用了主动式双向测距二位导航，配合北斗卫星采用的三频信号，可以更好地消除高阶电离层延迟影响，提高定位精度和效率，适用大范围和细精度的监控管理、数据采集和数据传输，如国土资源的测绘。进一步地，运用北斗定位系统进行测绘时不需要通视，可在海拔差距较大的农业用地区域进行测绘，在复杂环境中可实现对三维位置信息的精准测绘，故将所述北斗定位系统用于农业用地的测绘。在通过北斗定位系统获取地理位置信息的基础上，引入无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息，以实现对预设区域的影像信息的采集。
步骤S20：分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
易于理解的是，在获取到所述地理位置信息和所述影像信息时，还需分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，对所述地理位置信息的校正可通过分别校验所述地理位置信息所包含的经度信息、维度信息以及海拔信息的定位精度是否符合预设定位精度标准，所述定位精度为上述地理位置信息(可为所述地理位置信息对应的坐标)与其实际地理位置之间的接近程度，具体可为：对所述地理位置信息中的每一项进行精度检验，获得检验结果，判断所述检验结果是否符合预设定位精度标准，在所述检验结果不符合所述预设定位精度标准时，对所述地理位置信息进行校正，以获得符合所述预设定位精度标准的校正后的地理位置信息，如设置预设定位精度标准为95％，那么在对所述地理位置信息进行校验时，若检测到所述地理位置信息所包含的任一项的定位精度小于95％，则需对定位精度小于95％的地理位置信息进行校正，直至其定位精度等于或大于95％。
在具体实现中，对所述影像信息的校正可通过将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行校正来完成，具体可为：对所述影像信息进行预处理，根据所述无人机对应的镜头畸变参数建立预设畸变校正模型，将预处理后的影像信息输入至所述预设畸变校正模型中，对所述影像信息进行影像校正和几何校正，获得校正后的影像信息。所述预处理可为对所述影像信息进行色光微调处理，废片重置处理等，所述色光微调处理为在从所述影像信息提取所有影像数据的过程中，若检测到部分影像数据的色调、曝光度等明显低于或高于所有影像数据的平均值时，对其进行色调和曝光度的调整，使其接近或等同于所述平均值；所述废片重置处理为检测影像信息中所有影像数据的成像质量，在检测到成像质量不满足预设影像质量要求的影像数据时，将其记作废片，并对所述废片对应的地理位置信息重新拍摄影像数据。所述预设畸变校正模型为基于所述无人机对应的镜头畸变参数建立的预设畸变校正模型，可通过滤波处理去除影像干扰，进行镜头畸变校正，增强影像框标的清晰度，调整影像反差，并进行影像灰度拉伸，使各影像的目视效果一致，并对飞行过程中，由于无人机飞行姿态、高度、速度、地球自转等因素导致的图像几何畸变进行几何校正。通过上述对地理位置信息和影像信息的校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本实施例的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
步骤S30：基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
需要说明的是，在获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息后，可基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图(DigitalOrthophoto Map，DOM)、数字高程模型(Digital elevation model，DEM)、数字表面模型(digital surface model，DSM)等，本实施优选为生成数字正射影像图，并通过空中三角测量来完成，所述空中三角测量可为模拟法、解析法、航带法、独立模型法、光线束法等，本实施例优选为基于独立模型法的区域网空中三角测量来生成数字正射影像图，可先由各相邻的航摄像片构成单模型(或双模型或模型组)，各独立模型可以用解析法或用预设立体测图仪来建立，再把所述独立模型纳入到整体平差运算中，并将预设的加密点和控制点的模型坐标作为观测值，使相邻独立模型的同名点的坐标相等、控制点的坐标同外业的实测坐标相等，以获得数字正射影像图。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本实施例的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
步骤S40：对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
易于理解的是，在获得所述数字正射影像图后，需对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点，再对所述数字正射影像图进行三维坐标显式标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标，校验所述初阶三维坐标的坐标精度，在所述坐标精度符合预设坐标精度标准时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点。所述边缘检测可为：通过区域划分来分割出所述数字正射影像图的边缘和背景，或，基于边缘检测算子(可为Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Kirsch算子，罗盘算子，Marr-Hildreth，Canny算子，Laplacian算子等，本实施例对此不做限制)提取所述数字正射影像图中不连续部分的特征，根据闭合的边缘确定边缘区域，也可将二者结合来进一步提高边缘区域检测的精确度，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本实施例对此不做限制，基于上述对边缘区域检测获得初阶边缘点及所述初阶边缘点的初阶三维坐标，对图像边缘的进行平滑与细化以及降噪处理以增强所述初阶三维坐标的精度，实时检测所述三维坐标的精度，在所述坐标精度符合预设坐标精度标准时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点，所述预设坐标精度标准可基于预设地理信息数据库中的坐标转换精度确定，所述预设地理信息数据库中存储有常用三维坐标的精度标准及相应的不同精度标准间的转换公式，也可结合所使用的成图软件或立体展示平台进行设定，本实施例对此不加以限制。
步骤S50：基于所述边缘检测点获得农业用地规划图。
需要说明的是，在基于所述边缘检测点生成农业规划图时，还需识别所述数字正射影像图中的像控点，并基于所述像控点和所述边缘检测点对所述数字正射影像图进行拼接，以获得农业用地规划图，再通过预设地面控制站的立体显示平台将所述农业用地规划图进行三维展示，还可通过预设面积算法计算出农业用地的实际面积，所述预设面积算法为根据已获得的边缘检测点的三维坐标及对应的成像比例计算农业用地的实际面积的算法，可直接将其设置为所述立体展示平台的插件，并将所述农业用地的实际面积信息在所述立体显示平台中追踪展示。
本实施例在基于北斗定位系统获取地理位置信息的基础上，引入无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息，以保障对农业用地的信息采集的精准度，并通过对地理位置信息和影像信息进行校正以进一步提高信息获取的精确度，再基于校正后的地理位置信息和影像信息生成数字正射影像图，并对所述数字正射影像图进行坐标标记和边缘检测以获得农业用地规划图，实现了对农业用地更加直观、立体地展示，也提高了农业用地测绘的效率和精确度，降低了人力物力成本，且可及时反馈农业用地规划情况，以便后续合理分配和利用土地资源以及科学更新农业用地的使用结构。
参考图3，图3为本发明农业用地规划图的生成方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S30包括：
步骤S301：采用相对定向方式根据所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息构建初阶影像模型；
步骤S302：通过绝对定向方式将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型；
步骤S303：对所述影像立体模型进行平差解算及精度校验，以使所述影像立体模型符合预设影像精度标准；
步骤S304：根据所述影像立体模型生成数字正射影像图。
本实施例中，根据影像信息和预设区域之间的空间几何关系，引入北斗定位系统获取经度信息、纬度信息和海拔信息的三维地理位置信息，根据预先设置在预设区域内的若干坐标控制点，计算成像点的平面位置、高度，并进行相对定向、绝对定向和区域网平差计算，以生成数字正射影像图。所述相对定向为基于影像信息中所有影像数据所对应的相对位置关系构建初阶影像模型，并将所述三维地理位置信息映射到所述初阶影像模型中；所述绝对定向为变换相对定向所建立的初阶影像模型，并且将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型，并使所述影像立体模型符合预设比例尺；所述区域网平差为根据定向结果，校验其精度直至符合《低空数字航空摄影测量内业规范》中所规定的预设影像精度标准，也可根据实际需求自行设定预设影像精度标准，本实施例对此不加以限制。在空中三角测量中，可基于所述坐标控制点和相邻两幅影像数据的重叠区域的像点坐标，获得影像加密控制点的坐标。在此过程中，利用北斗终端实时观测北斗卫星信号，并获取无人机在航空摄影瞬间的快门开启脉冲，经过北斗载波相位测量差分定位技术处理后，获取无人机曝光时刻的经度坐标、纬度坐标和海拔坐标，然后将其视为附加观测值引入摄影测量区域网平差中，以取代地面控制，再将所述影像立体模型输入至预设成图软件中生成数字正射影像图。
本实施例通过采用相对定向方式根据所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息构建初阶影像模型，并通过绝对定向方式将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型，对所述影像立体模型进行平差解算及精度校验，以使所述影像立体模型符合预设影像精度标准，再将所述影像立体模型输入至预设成图软件中生成数字正射影像图以提高无人机所摄影像的质量，也提高了成像效率，节约了时间和生产成本。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有农业用地规划图的生成程序，所述农业用地规划图的生成程序被处理器执行时实现如上文所述的农业用地规划图的生成方法的步骤。
参照图4，图4为本发明农业用地规划图的生成装置第一实施例的结构框图。
如图4所示，本发明实施例提出的农业用地规划图的生成装置包括：
信息获取模块10，用于获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
信息校正模块20，用于分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
影像生成模块30，用于基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
边缘检测模块40，用于对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
所述影像生成模块30，还用于基于所述边缘检测点获得农业用地规划图。
本实施例在基于北斗定位系统获取地理位置信息的基础上，引入无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息，以保障对农业用地的信息采集的精准度，并通过对地理位置信息和影像信息进行校正以进一步提高信息获取的精确度，再基于校正后的地理位置信息和影像信息生成数字正射影像图，并对所述数字正射影像图进行坐标标记和边缘检测以获得农业用地规划图，实现了对农业用地更加直观、立体地展示，也提高了农业用地测绘的效率和精确度，降低了人力物力成本，且可及时反馈农业用地规划情况，以便后续合理分配和利用土地资源以及科学更新农业用地的使用结构。
基于本发明上述农业用地规划图的生成装置第一实施例，提出本发明农业用地规划图的生成装置的第二实施例。
在本实施例中，所述信息获取模块，还用于通过北斗定位系统对预先设置在预设区域内的地标控制点进行地理坐标信息测量，获得地理位置信息，所述地理位置信息包括经度信息、维度信息以及海拔信息；
所述信息获取模块10，还用于通过无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息。
所述信息校正模块20，还用于对所述地理位置信息进行精度检验，获得检验结果；
还用于判断所述检验结果是否符合预设定位精度标准；
还用于在所述检验结果不符合所述预设定位精度标准时，对所述地理位置信息进行校正，以获得符合所述预设定位精度标准的校正后的地理位置信息；
还用于将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息。
所述信息校正模块20，还用于对所述影像信息进行预处理；
还用于根据所述无人机对应的镜头畸变参数建立预设畸变校正模型；
还用于将预处理后的影像信息输入至所述预设畸变校正模型中，对所述影像信息进行影像校正和几何校正，获得校正后的影像信息。
所述影像生成模块30，还用于采用相对定向方式根据所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息构建初阶影像模型；
还用于通过绝对定向方式将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型；
还用于对所述影像立体模型进行平差解算及精度校验，以使所述影像立体模型符合预设影像精度标准；
还用于根据所述影像立体模型生成数字正射影像图。
所述边缘检测模块40，还用于对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点；
还用于对所述数字正射影像图进行三维坐标显式标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标；
还用于校验所述初阶三维坐标的坐标精度；
还用于在所述坐标精度符合预设坐标精度标准时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点。
所述影像生成模块30，还用于识别所述数字正射影像图中的像控点；
还用于基于所述像控点和所述边缘检测点对所述数字正射影像图进行拼接，获得农业用地规划图；
还用于对所述农业用地规划图进行三维展示。
本发明农业用地规划图的生成装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种农业用地规划图的生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
基于所述边缘检测点获得农业用地规划图；
分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息，包括：
对所述地理位置信息进行精度检验，获得检验结果；
判断所述检验结果是否符合预设定位精度标准；
在所述检验结果不符合所述预设定位精度标准时，对所述地理位置信息进行校正，以获得符合所述预设定位精度标准的校正后的地理位置信息；
将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息；
所述对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点，包括：
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点；
对所述数字正射影像图进行三维坐标显示标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标；
校验所述初阶三维坐标的坐标精度；
在所述坐标精度符合预设坐标精度时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点；
所述基于所述边缘检测点获得农业用地规划图，包括：
提取所述数字正射影像图中的像控点，基于所述像控点与所述边缘检测点对所述数字正射影像进行拼接，以获得农业规划图。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设区域的地理位置信息和影像信息的步骤，具体包括：
通过北斗定位系统对预先设置在预设区域内的地标控制点进行地理坐标信息测量，获得地理位置信息，所述地理位置信息包括经度信息、维度信息以及海拔信息；
通过无人机拍摄所述地理位置信息对应的影像信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息的步骤，具体包括：
对所述影像信息进行预处理；
根据所述无人机对应的镜头畸变参数建立预设畸变校正模型；
将预处理后的影像信息输入至所述预设畸变校正模型中，对所述影像信息进行影像校正和几何校正，获得校正后的影像信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图的步骤，具体包括：
采用相对定向方式根据所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息构建初阶影像模型；
通过绝对定向方式将所述初阶影像模型从摄影测量坐标系变换至地面测量坐标系中，获得影像立体模型；
对所述影像立体模型进行平差解算及精度校验，以使所述影像立体模型符合预设影像精度标准；
根据所述影像立体模型生成数字正射影像图。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点的步骤，具体包括：
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点；
对所述数字正射影像图进行三维坐标显式标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标；
校验所述初阶三维坐标的坐标精度；
在所述坐标精度符合预设坐标精度标准时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘检测点获得农业用地规划图的步骤，具体包括：
识别所述数字正射影像图中的像控点；
基于所述像控点和所述边缘检测点对所述数字正射影像图进行拼接，获得农业用地规划图；
对所述农业用地规划图进行三维展示。
7.一种农业用地规划图的生成装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取预设区域的地理位置信息和影像信息；
信息校正模块，用于分别对所述地理位置信息和所述影像信息进行校正，获得校正后的地理位置信息和校正后的影像信息；
影像生成模块，用于基于所述校正后的地理位置信息和所述校正后的影像信息生成数字正射影像图；
边缘检测模块，用于对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点；
所述影像生成模块，还用于基于所述边缘检测点获得农业用地规划图；
所述信息校正模块，还用于对所述地理位置信息进行精度检验，获得检验结果；
判断所述检验结果是否符合预设定位精度标准；
在所述检验结果不符合所述预设定位精度标准时，对所述地理位置信息进行校正，以获得符合所述预设定位精度标准的校正后的地理位置信息；
将所述影像信息输入至预设畸变校正模型中进行畸变校正，获得校正后的影像信息；
所述对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得边缘检测点，包括：
对所述数字正射影像图进行边缘检测，获得初阶边缘点；
对所述数字正射影像图进行三维坐标显示标记，获得所述初阶边缘点的初阶三维坐标；
校验所述初阶三维坐标的坐标精度；
在所述坐标精度符合预设坐标精度时，将所述初阶边缘点记为边缘检测点；
所述基于所述边缘检测点获得农业用地规划图，包括：
提取所述数字正射影像图中的像控点，基于所述像控点与所述边缘检测点对所述数字正射影像进行拼接，以获得农业规划图。
8.一种农业用地规划图的生成设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的农业用地规划图的生成程序，所述农业用地规划图的生成程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的农业用地规划图的生成方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有农业用地规划图的生成程序，所述农业用地规划图的生成程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的农业用地规划图的生成方法的步骤。
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