一种基于图像处理技术的植保无人机航线规划优化方法与流程

本发明涉及植保无人机农业应用的技术领域，尤其是指一种基于图像处理技术的植保无人机航线规划优化方法。

背景技术：

随着近年来计算机遥感技术不断地发展，逐渐地应用到农业生产中去。无人机遥感技术的覆盖面积广，且效率高，可以同时对于大面积的农作物进行观测。非常适用于大面积农业生产调查，中国拥有18亿亩基本农田，大量的农业需要现代化技术的支持，无人机遥感技术做出了很大的作用。其次，无人机遥感技术通过利用现代技术水平，可以在很大程度上减少人力和物力，而且无人机遥感技术的成本低，在农业生产过程中，利用无人机遥感技术进行喷撒药物，可以减少药物的浪费，有很高的经济适用性。另一方面可以精确地对于农田的情况进行调查，对于农田的准确，施肥施药和灌溉等作出准确的信息监测。

然而，由于国内的植保无人机一般都是使用电池动力，国外多是油动的。电池的续航能力肯定和油动续航没有可比性，国内之所以植保无人机使用电池动力有多方面的原因，首先就是发动机的技术国内确实和国外差距很多，现在很多油动无人机的发动机技术也是在使用的国外的，成本自然就很高，国内一般很难接受,所以当无人机用于农业领域，用于对农作物施药，授粉等等，就必须要考虑到最优效率，因此就需要对无人飞行航线有一个最优的规划，对于没有受病虫害，或者受到的病虫害影响比较小的水稻区域，植保无人机就不进行施药或者施药剂量较少。对于受病虫害较为严重的水稻，植保无人机的施药剂量相应就要多一些。

这样一来既对患有病虫害的水稻可以实现精准施药，治理了水稻的病虫害。又可以减少农药的用量，提高了农药的利用率同时也可以通过设置无人机的最优化航线，也可以有效解决植保无人机对水稻施药因续航能力不足的原因影响施药效率的问题。所以，基于图像处理规划的无人机航线对水稻施药方法有较多的优势。可以解决有效地解决在农业实际生产中遇到的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于图像处理技术的植保无人机航线规划优化方法，得出植保无人机对水稻病虫害施药的最佳飞行航线，这条最优的植保无人机飞行航线是基于图像处理技术生成的处方图，提高农药的利用率，降低植保机械作业的功耗，以及减少农药对未患病虫害作物的伤害。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于图像处理技术的植保无人机航线规划优化方法，包括以下步骤：

s1、使用遥感无人机，对田块按照某一特定重叠率采集遥感图像，使用拼接技术形成田块的正射影像图；

s2、对在步骤s1拼接而成的正射影像图，划分成小尺寸的网格，对每个网格，提取其颜色和纹理特征，送入分类器，得到每个网格的病虫害等级，分有正常、中度、重度三个等级；其中，将网格的颜色和纹理特征送入分类器之前，需事先采集大量样本标记并训练好分类器；

s3、设立施药的等级阈值，对于步骤s2中每个网格，病虫害等级高于该阈值的作为施药区域，否则为不施药区域；

s4、根据正射影像图的网格划分，基于顺序航带法生成航线规划，将形成的网格按照无人机飞行的直线路径规划出多条飞行航带，在每条航带中能够根据网格确立的病虫害等级的不同决定是否施药，选取该条航带上的第一个与最后一个需要施药的网格，标记为a、b两点位置信息；

s5、对步骤s4中规划航线中的每个航线，根据航带防线，寻找第一个和最后一个需要施药的位置点，形成新的航带；

s6、通过步骤s1至s5的实行，能够得出田地在划分出设定数目区域之后患病虫害的情况，然后生成处方图，将生成好的处方图的信息，主要是每一条航带的首尾两个点的坐标，输入到植保无人机的飞控程序中，使得植保无人机能够根据这些点的坐标对作物进行精准施药。

本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：

1、采用本设计方案，既可以使植保无人机对患有病虫害的水稻实现精准施药，减少农药对未患病虫害水稻的伤害，又可以使得植保无人机的续航能力得到最大化的利用。

2、可用于多种类型田间农作物的精准施药，具有广泛性和普及性。

3、可以将图像处理，图像处理技术应用到为植保无人机提供精准飞行航线中，有利于实现农业现代化进程。

附图说明

图1本发明设想所提供经多张图片拼接出来的农田全景图以及将全景图划分之后的农田示意图。

图2本发明设想所提供的对某一块区域进行图像处理的示意图。

图3发明设想所提供的对某一块区域进行图像处理之后的结果图。

图4本发明设想所提供的植保无人机飞行的处方图，将处方图的信息输入到植保无人机的飞控程序中，使得无人机可以实现对作物的精准施药的示意图。

具体实施方式

为了体现本方法的创新性，更好地表达本技术的设想，以下结合附图以及具体的实施操作，对本发明设想做进一步的描述。特别说明，此处的说明及具体实施操作仅仅解释本设想，但不仅仅局限于本设想。同时，本发明的设想依法享有我国任一有关于对知识产权赋予的权利保护。相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。

为了使得公众对本技术设想有一个更清晰的认识与理解，在下文的内容中会对本技术设想的细节部分做一个详细的描述。但对于本领域的技术人员来说没有这些特定的技术说明也是能够很好地理解本篇的技术发明设想的。

本实施例所提供的基于图像处理技术的植保无人机航线规划优化方法，包括以下步骤：

s1、使用遥感无人机，对田块按照某一特定重叠率(比如60％)采集遥感图像，使用拼接技术形成田块的正射影像图，如图1所示。

需要说明的是这里选择的无人机航拍的相机类型是可见光相机，试验中的实验田地规格是200m*200m(长度误差±2cm)，这是为了方便接下来的步骤中的数据分析，但试验中白板的规格应根据实际情况进行选择；由于这里要用到的全景图是要用到多张按照一定的重叠率(比如为60％)的图片拼接而成。

s2、对在步骤s1拼接而成的正射影像图，划分成小尺寸的网格(比如10*10m，对应于植保无人机作业喷幅)，对每个网格，提取其颜色和纹理特征，送入分类器(事先会采集大量样本进行标记并训练好分类器)，得到每个网格的病虫害等级(正常、中度、重度)，如图2所示。

需要说明的是本发明只将设想的创新的方法详细表述出来，为了方便说明会采用一些较易计算并容易使读者理解的数字作说明，具体在实践中应该根据不同的实物特点，实际情况做出相应的数字上的改变，从而达到预期的效果。

s3、根据植保专家建议，设立施药的等级阈值(如中度)，对于步骤s2中每个网格，病虫害等级高于该阈值的作为施药区域，否则为不施药区域，如图3所示。

需要说明的是，这里计算水稻患病虫害的概率即是将每个10m*10m的小格子区域上再次划分成(20*20)个小网格，得到总的小网格数目n(n＝400)，然后应用到地理坐标对应到该块田地下，计算出来在全景图下一个小网格区域下对应的水稻患病虫害的情况，得到每个小格子下患有病虫害水稻的数目m，然后可以得到每个小格子对应下的田地区域水稻患病虫害的概率p＝m/n。

s4、根据正射影像图的网格划分，基于顺序航带法生成航线规划，规划中包含多个航带，每条航带由a、b点位置确定。

s5、对步骤s4中规划航线中的每个航线，根据航带防线，寻找第一个和最后一个需要施药的位置点，形成新的航带。

s6、通过步骤s1至s5的实行，基本可以得出田地在划分一定数目区域之后患病虫害的情况，然后生成处方图，如图4示。将生成好的处方图的信息，主要是每一条航带的首尾两个点的坐标，输入到植保无人机的飞控程序中，使得植保无人机能够根据这些点的坐标对作物进行精准施药。

以上所述实施例只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。