CN111915631A - 一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法 - Google Patents

一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法 Download PDF

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Abstract

一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法，在农业机械顶部中央位置安装GPS数据采集装置，实时采集和记录农机行驶和作业运行路径点的经纬度数据，采用高斯投影正算将路径点经纬度坐标转换到平面直角坐标系中，利用空间数据聚类划分区分行驶路径点和作业路径点，利用距离阈值得到农机作业田块，针对每一块农机作业田块中的农机作业路径绘制散点图，应用散点图边界提取算法计算散点图轮廓，采用三角剖分和数值积分算法对作业田块散点图轮廓形成的多边形进行面积计算，从而得到每一块农机作业田块的面积。

Description

一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法
技术领域
本发明涉及农机作业面积计量技术领域，具体涉及一种基于路径点分析的农机作业面积计量方法。
背景技术
在实际生产中，统计农机作业田块面积，一方面可以为农机供需双方提供农田作业信息，避免双方因作业面积问题产生纠纷，另一方面可以方便相关农机监管部门监管农机。GPS（Global Positioning System）技术民用化以来已深入国民经济的诸多领域，促进了精细农业技术体系的发展。基于GPS技术可获取农机运行位置数据来测量农机作业面积，成为计量农机作业面积的重要途径。
相较于传统的人工测量农机作业面积方法，基于GPS进行农机作业面积测量，可以节约人工成本和时间成本，提高测量精度和测量效率。目前广泛采用的GPS农机作业面积计量方法仍然是采用独立的GPS面积计量设备绕地块一周进行测量并对数据进行人工记录与管理，增加了大量额外的劳动且难以实现一定时间段内农机作业面积的自动统计。
应用农机车载GPS记录测量农机作业面积，具有使用简单和优点，但需要识别出作业区域后，才能进行作业面积计算。近年来，针对农机作业状态判断和面积计量算法的研究很多，但是关于农机作业区域识别的研究甚少，未能解决农机车载GPS记录测量面积的问题，难以满足GPS农机作业面积测量的实际需求。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法，能够准确识别农机作业区域并对农机作业田块面积进行有效计算。
为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤。
步骤1，在农业机械顶部中央位置安装GPS数据采集装置，以一定的周期实时采集和记录农机行驶和作业运行路径点的经纬度数据。
步骤2，采用高斯投影正算将采集到的路径点经纬度转换成平面直角坐标系坐标。
步骤3，通过空间数据聚类，识别农机作业区域，提取农机作业区域路径点平面二维坐标。
步骤4，设定距离阈值，将路径点之间距离与距离阈值作比较，如路径点与时间上相邻的路径点的距离小于距离阈值，则两个路径点属于同一地块，反之则属于两个不同地块，从而实现划分农机作业田块。
步骤5，针对农机作业路径点形成的作业田块散点图，应用散点图边界提取算法计算散点图轮廓。
步骤6，采用三角剖分和数值积分算法对作业田块散点图轮廓形成的多边形进行面积计算，即可得到农机作业田块面积。
进一步地，所述步骤3中，通过空间数据聚类算法识别出农机作业区域，提取作业区域路径点平面二维坐标，具体为。
读取保存路径点平面二维坐标（x,y）的文件，以每个路径点（x,y）为圆心，以r为半径画圆，将圆内所有路径点数记为z值，利用(x,y,z)坐标可以将路径点展现的平面二维图形变成空间三维图形，根据农机行驶路径点与作业路径点不一的离散程度，以农机作业路径点数的最小值a为阈值，将z值与a值作比较，当z值大于a值时，则此路径点为作业路径点，反之则为行驶路径点；利用条件函数只输出z值大于a值的作业路径点，将路径点的（x,y）坐标保存在一个新的矩阵中，就可以分离出所有作业路径点。
设f为农机作业幅宽，v1为农机路上行驶平均速度，v2为农机田间作业平均速度，t为农机车载GPS数据采集装置采集数据时间间隔，d1为相邻农机行驶路径点间的距离，d2为相邻作业路径点之间的距离，则d1=v1t，d2=v2t，且通常情况下d1>d2。对参数进行分析，r大于f且大于d1时，遍历每个路径点，可以得到农机行驶路径点的最小z值z1min、最大z值z1max和农机作业路径点的最小z值z2min、最大z值z2max，取z2min为阈值。经试验发现，r取大于2f的最小整数时，聚类效果较好。
进一步地，所述步骤4中，距离阈值设为农机行驶平均速度减去农机作业平均速度的差值乘以GPS数据采样周期。
与现有技术相比，本发明的有益效果是，本发明所提供的一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法，采用高斯投影正算将路径点经纬度坐标转换到平面直角坐标系中，通过空间数据聚类得到农机作业区域路径点平面二维坐标，利用距离阈值划分农机作业田块，针对农机作业路径点形成的作业田块散点图，应用散点图边界提取算法计算散点图轮廓，采用三角剖分和数值积分算法对作业田块散点图轮廓形成的多边形进行面积计算，可实现对于农机一定时间段内累计作业面积的统计，并具有简单实用的优点。
附图说明
图1是本发明实施例所提供的基于路径点分析的农机作业面积计算方法流程图。
图2是本发明实施例中农机行驶与作业路径点示意图。
图3是本发明实施例中农机运行轨迹二维图像。
图4是本发明实施例中农机运行轨迹三维图像。
图5是本发明实施例中农机作业二维散点图。
图6是本发明实施例中农机作业田块边界图。
图7是本发明实施例中农机作业田块三角剖分图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明提供了一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法，如图1所示，包括如下步骤。
步骤1，在农业机械顶部中央位置安装GPS数据采集装置，以1秒的周期实时采集和记录农机行驶和作业运行路径点的经纬度数据，并将农机的位置数据信息存储至后台信息存储中心。
步骤2，采用高斯投影正算将采集到的路径点经纬度转换成平面直角坐标系坐标，农机运行时形成的农机行驶与作业路径点示意图如图2所示。
步骤3，通过空间数据聚类，识别农机作业区域，提取农机作业区域路径点平面二维坐标，具体做法是：读取保存路径点平面二维坐标（x,y）的文件，以每个路径点（x,y）为圆心，以r为半径画圆，将圆内所有路径点数记为z值，这样就可以将路径点展现的平面二维图形变成空间三维图形；根据农机行驶路径点与作业路径点不一的离散程度，以农机作业路径点数的最小值a为阈值，将z值与a值作比较，当z值大于a值时，则此路径点为作业路径点，反之则为行驶路径点；利用条件函数只输出z值大于a值的作业路径点，将路径点的（x,y）坐标保存在一个新的矩阵中，就可以得到作业路径点二维坐标，然后将其保存。提取农机作业区域路径点平面二维坐标流程示意图如图3、4、5所示。
步骤4，设定距离阈值，将路径点之间距离与距离阈值作比较，从而实现划分农机作业田块。排除外界干扰与GPS数据采集装置定位误差等因素，相邻路径点之间的距离等于农机行驶速度与数据采集时间间隔的乘积。从图5可以看出，各个作业田块之间的距离远大于同一田块相邻路径点之间的距离。因此可以利用距离阈值判断作业点是否连续：当相邻路径点之间的距离值大于阈值时，认为这两个路径点不连续，即这两个路径点分别属于两块作业田块，反之，则属于同一作业田块。将连续作业点划入同一作业田块，并给每个作业田块编号。
步骤5，如图6所示，针对农机作业路径点形成的作业田块散点图，应用散点图边界提取算法计算散点图轮廓。
步骤6，采用三角剖分和数值积分算法对作业田块散点图轮廓形成的多边形进行面积计算，即可得到农机作业田块面积。农机作业田块三角剖分图如图7所示。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于路径点分析的农机作业面积计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，在农业机械顶部中央位置安装GPS数据采集装置，以一定的周期实时采集和记录农机行驶和作业运行路径点的经纬度数据；
步骤2，采用高斯投影正算将采集到的路径点经纬度转换成平面直角坐标系坐标；
步骤3，通过空间数据聚类，识别农机作业区域，提取农机作业区域路径点平面二维坐标；
步骤4，设定距离阈值，将路径点之间距离与距离阈值作比较，如路径点与时间上相邻的路径点的距离小于距离阈值，则两个路径点属于同一地块，反之则属于两个不同地块，从而实现划分农机作业田块；
步骤5，针对农机作业路径点形成的作业田块散点图，应用散点图边界提取算法计算散点图轮廓；
步骤6，采用三角剖分和数值积分算法对作业田块散点图轮廓形成的多边形进行面积计算，即可得到农机作业田块面积。
2.根据权利要求1所述基于路径点分析的农机作业面积计算方法，其特征在于，所述步骤3中，通过空间数据聚类算法识别出农机作业区域，提取作业区域路径点平面二维坐标，具体为：读取保存路径点平面二维坐标（x,y）的文件，以每个路径点（x,y）为圆心，以r为半径画圆，将圆内所有路径点数记为z值，利用(x,y,z)坐标可以将路径点展现的平面二维图形变成空间三维图形，根据农机行驶路径点与作业路径点不一的离散程度，以农机作业路径点数的最小值a为阈值，将z值与a值作比较，当z值大于a值时，则此路径点为作业路径点，反之则为行驶路径点；利用条件函数只输出z值大于a值的作业路径点，将路径点的（x,y）坐标保存在一个新的矩阵中，就可以分离出所有作业路径点。
3.根据权利要求1所述基于路径点分析的农机作业面积计算方法，其特征在于，所述步骤4中，距离阈值设为农机行驶平均速度减去农机作业平均速度的差值乘以GPS数据采样周期。
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