一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法
【专利摘要】本发明公开了一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置进行实时数据采集，采集的数据通过无线通信方式传输到人工综合管理中心进行处理；所采集的数据包括：利用定位机构采集当前的位置数据；利用高光谱成像传感器采集茶鲜叶光谱数据；利用超声波传感器测量茶鲜叶的平均生长高度；人工综合管理中心依据以上数据结合离线建立的采摘判别模型，判别鲜茶叶采摘最佳时期；采摘判别模型包括基于平均生长高度的度量新芽尺寸发育模型和基于高光谱图像数据的产量相关模型和品质相关模型；该茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，有利于实现茶树种植的精细化和自动化。
【专利说明】一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于精细农业领域，涉及一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法。
【背景技术】
[0002]中国是茶叶的原产地，是最早发现茶树的国家，当今世界第一大茶叶生产国和世界第二大出口国，2011年茶叶生产147.5万t，超过世界重量的1/3 ;出口 32.3万t，出口金额约9.56亿$，可见在我国经济作物中占有非常重要的地位。随着我国农村城镇化发展，农村劳动力逐渐减少和老龄化严重，生产成本增加，茶叶生产利润下降，制约了茶业的发展，茶园作业机械化和信息自动化是发展的必然趋势。
[0003]20世纪90年代以来，随着全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、农业应用电子技术和作物栽培有关模拟模型以及生产管理决策支持系统(DDS)技术研究的发展，“精细农业”已成为21世纪发达国家为合理利用农业资源，提高农作物产量，降低生产成本，根据作物环境和生长实施变量施肥、施药，改善生态环境的最富有吸引力的前沿性研究领域之
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[0004]目前茶园管理中，为及时掌握茶叶的生长发育情况，经常根据人工经验进行可靠性不高的外观诊断；或采用基于上壤和作物的实验室分析，普遍要求破坏土壤和植被样本，且测量费时费力，过程复杂。同时，研究结果发现茶鲜叶产量跟茶树的生长时间成一定正比例关系，但与茶叶的品质成一定的反比例关系，因此产量与品质的平衡是采摘期必须考虑的问题。一般传统的方法也是根据经验人工感觉来判断新芽的成熟度及品质，这些方法属于定性或半定性，缺少充分的 科学依据，而且费时费力。
[0005]文献资料显示，采用近红外技术等茶叶成品检测的研究较多。国家专利申请号CN200910116733.0公布了一种近红外技术快速检测茶叶品质的方法，为原料收购和加工提供检测提供方便；国家专利申请号:CN200810079810.5利用红外光谱采用样品分析的方法建立光谱图用于产地检测和CN200810236223.2利用红外光谱和机器视觉融合对茶叶样品质量检测，以上文献不能应用于茶园管理。国家专利号:CN200710156126.8公布了一种基于无线传感器网络的茶园微域监控方法与系统，可以实现传感器数据的无线传输，数据读取，数据曲线和拓扑图绘制等。国家专利号:ZL 201020581129.3提供了一种自动化茶园茶树活体生长发育测量及病虫害检测装置，采用视觉和超声波技术对生长高度及叶片病虫害实时粗略检测，有利于调整水分、氮肥和施药等精细化管理。
[0006]但现有技术中还没有依据茶树活体生长发育过程中鲜茶叶的生理和理化品质的较高精度监测，以从微观上来指导精细化茶园种植的技术，因此，有必要设计一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法。
【发明内容】
[0007]本发明所要解决的技术问题是提供一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，该茶树精细化栽培生育性状实时监测方法有利于实现茶树种植的精细化和自动化。[0008]发明的技术解决方案如下:
[0009]一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置进行实时数据采集，采集的数据通过无线通信方式传输到人工综合管理中心进行处理；
[0010]所采集的数据包括:
[0011](I)利用定位机构采集当前的位置数据；
[0012](2)利用高光谱成像传感器采集茶鲜叶光谱数据；
[0013](3)利用超声波传感器测量茶鲜叶的平均生长高度；
[0014]人工综合管理中心依据以上数据结合离线建立的采摘判别模型，判别鲜茶叶采摘最佳时期；
[0015]采摘判别模型包括基于平均生长高度的度量新芽尺寸发育模型和基于高光谱图像数据的产量相关模型和品质相关模型；
[0016]产量相关模型包括芽数模型、干物重模型和百芽重模型；
[0017]品质相关模型包括理化品质模型；
[0018]理化品质模型体现高光谱图像数据与儿茶素类、茶多酚、氨基酸、咖啡碱含量的关系;
[0019]理化品质模型还.体现高光谱图像数据与氮含量、微量元素含量的关系；
[0020]微量元素包括磷、钾、钙和锌。
[0021]品质模块还可以包括生理营养模型和病害诊断模型请提供，这些模型也是现有成熟技术。
[0022]建立上述离线模型的技术为现有技术。
[0023]在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置的结构为:
[0024]在覆盖茶树种植区域的矩形的四个角点上分别设置四根竖直的支撑杆(2);每一根支撑杆的顶端设有一个有色标识(3);在该矩形的两条平行的长边上各设有一条导轨
(I);2条平行的导轨的两端各设有一个导轨枕(10)和一个限位器(11)；
[0025]机架(5)的底部设置的4个滑轮和用于驱动滑轮的电机(20);电机工作时，驱动滑轮带动机架沿导轨滑动；机架上安装有2个与所述限位器配对使用的限位开关(17)；
[0026]全方位视觉传感器(9)固定在机架顶部设置的三角架(12)上；
[0027]机架上还设有计算机(7)、蓄电池(8)、超声波传感器(16)、光源(4)和无线发射器(14);机架的顶部还通过悬垂向下的连接杆设置有一个高光谱传感器；计算机所采集的数据通过无线发射器传输到人工综合管理中心；
[0028]限位开关、蓄电池、超声波传感器、无线发射器、全方位视觉传感器和高光谱传感器均与计算机连接，电机受控于计算机；
[0029]连接杆包括伸缩机构和设置在伸缩机构下方的旋转夹持机构；伸缩机构和旋转夹持机构通过连接板(36)相连；
[0030]伸缩机构包括螺纹套筒(33)、设置在螺纹套筒内的螺纹轴(35)以及螺纹轴顶端设置的旋转把手(31);螺纹套筒通过连接件固定板(43)固定在机架上；螺纹套筒设有第一固定螺栓(34);【伸缩机构可以先伸缩到位，再安装下半部分。】
[0031]旋转夹持机构包括固定在连接板(36)底部的方钢(42)和通过斜度固定板(40)和固定螺钉(41)安装在方钢上的夹持装置(37);斜度固定板为扇形，斜度固定板上设有一个圆孔，斜度固定板通过该圆孔挂装在固定螺钉上；斜度固定板还设有弧形的定位孔
(46);夹持装置通过倾斜度调节支块(38)安装在斜度固定板上；倾斜度调节支块上设置的第二固定螺栓(39)穿过所述的定位孔(46)完成夹持装置的固定；
[0032]机架的顶部设有与蓄电池相连的太阳能电池板(6);电机上设有电机编码器
(19);全方位视觉传感器通过USB线与计算机相连，电机编码器与计算机相连，机架的四周设有带毛毡胶带(45)的遮光布(44)。【遮光布附在机架周围在监测过程中，减少光线影响。毛毡胶带用于将遮光布粘在机架上】
[0033]基于有色标识和全方位视觉传感器的定位过程如下:
[0034]4个有色标识LI-L4在作业区周围形成的矩形长为a、宽为b ;四个有色标识中的每相邻两个有色标识与全方位视觉传感器投影中心在全方位图像中的方位角Θ !-Θ 4 ;根据几何学圆弧形成原理，由LI和L2有色标识点和上述方位角Θ i即圆心角形成弧S1,同理，L2和L3、Θ 2形成弧S2，L3和L4、Θ 3形成弧S3，L3和L4，Θ 4形成弧S4,
弧S1-S4分别两条相交，得出四个交点，4个交点坐标为
【权利要求】
1.一种茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，其特征在于，基于在线定位的茶树活体生育特征数据采集装置进行实时数据采集，采集的数据通过无线通信方式传输到人工综合管理中心进行处理； 所采集的数据包括: (1)利用定位机构采集当前的位置数据； (2)利用高光谱成像传感器采集茶鲜叶光谱数据； (3)利用超声波传感器测量茶鲜叶的平均生长高度； 人工综合管理中心依据以上数据结合离线建立的采摘判别模型，判别鲜茶叶采摘最佳时期； 采摘判别模型包括基于平均生长高度的度量新芽尺寸发育模型和基于高光谱图像数据的产量相关模型和品质相关模型； 产量相关模型包括芽数模型、干物重模型和百芽重模型； 品质相关模型包括理化品质模型； 理化品质模型体现高光谱图像数据与儿茶素类、茶多酚、氨基酸、咖啡碱含量的关系； 理化品质模型还体现高光谱图像数据与氮含量、微量元素含量的关系； 微量元素包括磷、钾、韩和锌。
2.根据权利要求1所述的茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，其特征在于，在线定位的茶树活体生育特征数据.采集装置的结构为: 在覆盖茶树种植区域的矩形的四个角点上分别设置四根竖直的支撑杆(2);每一根支撑杆的顶端设有一个有色标识(3);在该矩形的两条平行的长边上各设有一条导轨(I) ；2条平行的导轨的两端各设有一个导轨枕(10)和一个限位器(11)； 机架(5)的底部设置的4个滑轮和用于驱动滑轮的电机(20);电机工作时，驱动滑轮带动机架沿导轨滑动；机架上安装有2个与所述限位器配对使用的限位开关(17)； 全方位视觉传感器(9)固定在机架顶部设置的三角架(12)上； 机架上还设有计算机(7)、蓄电池(8)、超声波传感器(16)、光源(4)和无线发射器(14);机架的顶部还通过悬垂向下的连接杆设置有一个高光谱传感器；计算机所采集的数据通过无线发射器传输到人工综合管理中心； 限位开关、蓄电池、超声波传感器、无线发射器、全方位视觉传感器和高光谱传感器均与计算机连接，电机受控于计算机； 连接杆包括伸缩机构和设置在伸缩机构下方的旋转夹持机构；伸缩机构和旋转夹持机构通过连接板(36)相连； 伸缩机构包括螺纹套筒(33)、设置在螺纹套筒内的螺纹轴(35)以及螺纹轴顶端设置的旋转把手(31);螺纹套筒通过连接件固定板(43)固定在机架上； 螺纹套筒设有第一固定螺栓(34)； 旋转夹持机构包括固定在连接板(36)底部的方钢(42)和通过斜度固定板(40)和固定螺钉(41)安装在方钢上的夹持装置(37);斜度固定板为扇形，斜度固定板上设有一个圆孔，斜度固定板通过该圆孔挂装在固定螺钉上；斜度固定板还设有弧形的定位孔(46);夹持装置通过倾斜度调节支块(38)安装在斜度固定板上；倾斜度调节支块上设置的第二固定螺栓(39)穿过所述的定位孔(46)完成夹持装置的固定；机架的顶部设有与蓄电池相连的太阳能电池板￠);电机上设有电机编码器(19);全方位视觉传感器通过USB线与计算机相连，电机编码器与计算机相连，机架的四周设有带毛毡胶带(45)的遮光布(44)。
3.根据权利要求2所述的茶树精细化栽培生育性状实时监测方法，其特征在于，基于有色标识和全方位视觉传感器的定位过程如下: 4个有色标识LI-L4在作业区周围形成的矩形长为a、宽为b ;四个有色标识中的每相邻两个有色标识与全方位视觉传感器投影中心在全方位图像中的方位角Q1N θ4;根据几何学圆弧形成原理，由LI和L2有色标识点和上述方位角Θ i即圆心角形成弧S1,同理，L2和L3、θ2形成弧S2，L3和L4、Θ 3形成弧S3，L3和L4，Θ 4形成弧S4,弧S1-S4分别两条相交，得出四个交点，4个交点坐标为:
【文档编号】G01N21/25GK103439265SQ201310355870
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年8月15日 优先权日:2013年8月15日
【发明者】李明, 刘仲华, 黄建安, 戴思慧 申请人:湖南农业大学