本發(fā)明涉及環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測，更具體地說，本發(fā)明涉及農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、隨著遙感技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理正朝著智能化和精準(zhǔn)化的方向邁進(jìn)。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)管理方法依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和地面調(diào)查，效率低、覆蓋范圍有限，難以滿足現(xiàn)代大規(guī)模農(nóng)田管理的需求。遙感技術(shù)通過衛(wèi)星或無人機(jī)獲取高分辨率影像，為農(nóng)田監(jiān)測和管理提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。目前主要通過以下幾種處理方式對農(nóng)田地塊進(jìn)行分析：

2、(1)?基于傳統(tǒng)圖像處理的方法：傳統(tǒng)圖像處理方法依賴于人工設(shè)計(jì)的特征和規(guī)則，通過邊緣檢測、閾值分割和形態(tài)學(xué)處理等手段對農(nóng)田地塊進(jìn)行分割。但在面對復(fù)雜多變的農(nóng)田景觀時(shí)，人工設(shè)計(jì)的特征和規(guī)則無法涵蓋所有情況，導(dǎo)致分割和識別精度低，效果往往不理想。

3、(2)?基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：機(jī)器學(xué)習(xí)方法通過訓(xùn)練分類器（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）來對農(nóng)田地塊進(jìn)行分割和作物類型識別。機(jī)器學(xué)習(xí)模型對復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)能力有限，特征選擇和提取依賴經(jīng)驗(yàn)，效果有限，難以有效提取和利用全部信息。

4、(3)?基于深度學(xué)習(xí)的方法：深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程需要大量計(jì)算資源和標(biāo)注數(shù)據(jù)。模型復(fù)雜度高，部署和應(yīng)用難度大，對計(jì)算資源和數(shù)據(jù)的需求限制了其在實(shí)際農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的廣泛使用，模型的訓(xùn)練和推理效率較低，限制了其廣泛應(yīng)用。

5、鑒于此，本發(fā)明提出農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和方法，具有操作更加精準(zhǔn)的優(yōu)點(diǎn)。

2、第一方面，本發(fā)明提供農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：

3、基于衛(wèi)星遙感圖像初步識別待作業(yè)地塊的邊緣信息，對邊緣信息進(jìn)行局部分割確定待作業(yè)地塊的邊界信息，將待作業(yè)地塊的邊界信息作為農(nóng)田分割圖層；

4、基于農(nóng)田分割圖層關(guān)聯(lián)地塊種植信息，所述地塊種植信息包括地理位置、氣候條件和土壤信息，基于地塊種植信息生成植物物種信息查詢條件的種植環(huán)境編碼；

5、通過衛(wèi)星采集待作業(yè)地塊的外圍種植區(qū)域，對外圍種植區(qū)域的植被指數(shù)進(jìn)行分析獲取作物種類以及分布情況，基于作物種類以及分布情況獲取作物選擇列表；

6、通過種植環(huán)境編碼在植被科學(xué)大數(shù)據(jù)庫中查詢作物選擇列表中作物種類對應(yīng)的植物種植指示信息，將植物種植指示信息和作物選擇列表中的初始種植指示信息中進(jìn)行評估分析獲得目標(biāo)種植指示信息，基于植物種植指示信息選擇調(diào)整待作業(yè)地塊的作物種類。

7、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述農(nóng)田分割圖層的獲取邏輯：

8、提取帶有時(shí)間戳的衛(wèi)星遙感圖像，將所述衛(wèi)星遙感圖像中亮度、顏色和/或紋理產(chǎn)生突變區(qū)域標(biāo)記為待作業(yè)地塊的邊緣信息；

9、對待作業(yè)地塊的邊緣信息根據(jù)預(yù)設(shè)像素窗口選擇局部分割窗口，在局部分割窗口中根據(jù)像素值相似程度進(jìn)行初步標(biāo)記并給每個(gè)標(biāo)記像素塊賦值所屬種類概率；

10、基于待作業(yè)地塊的邊緣信息確定不同像素塊之間的鄰接面，為鄰接面之間的虛擬邊賦值相關(guān)性，再配合圖像分割算法對衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行分割獲取分割線；

11、根據(jù)分割線生成獨(dú)立分離的待作業(yè)地塊的邊界信息，基于待作業(yè)地塊的邊界信息疊加整合到地理信息系統(tǒng)中，制作農(nóng)田分割圖層。

12、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述地塊種植信息由技術(shù)人員結(jié)合地理信息系統(tǒng)上傳的地塊種植信息，將地塊種植信息以標(biāo)注的形式關(guān)聯(lián)在對應(yīng)的農(nóng)田分割圖層上，所述地理位置包括經(jīng)度信息、緯度信息和海拔信息；土壤信息包括土質(zhì)類型和土壤濕度，基于地塊種植信息匹配多個(gè)植物物種信息，所述植物物種信息包括周期性觀察的作物生長狀況。

13、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述植物物種信息的匹配邏輯：

14、對地塊種植信息進(jìn)行地塊分析獲得地塊種植特征和歷史種植作物類型；

15、從植被科學(xué)大數(shù)據(jù)庫中提取歷史種植作物類型在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)帶有時(shí)間戳的植物種植信息，植物種植信息包括播種種植信息、階段性生長信息，施肥記錄信息、除病害記錄信息和植物生產(chǎn)量信息；

16、對植物種植信息進(jìn)行預(yù)處理，去除重復(fù)、錯(cuò)誤或無效的數(shù)據(jù)記錄，以及填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，或采用插值方法估算其近似值；將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和標(biāo)準(zhǔn)，按照時(shí)間戳將種植信息排序并構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集；

17、基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)集提取作物生長指標(biāo)，分析作物生長指標(biāo)的周期性變化規(guī)律，通過對比不同年份或不同地塊的數(shù)據(jù)，獲取作物生長狀況的差異性評估報(bào)告，根據(jù)作物生長狀況的差異性評估報(bào)告，選擇性地為地塊匹配適合的植物物種信息。

18、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述種植環(huán)境編碼的生成邏輯：

19、所述種植環(huán)境編碼包括地塊編號、位置編碼、氣候編碼和土壤編碼；

20、基于農(nóng)田分割圖層將農(nóng)塊劃分為若干獨(dú)立且邊界清晰的地塊；每個(gè)地塊在圖層中具有唯一的標(biāo)識符標(biāo)記為地塊編號；

21、基于技術(shù)人員實(shí)地調(diào)查上傳所述地塊種植信息，基于所述地塊種植信息進(jìn)行數(shù)字化評估，獲得地塊種植查詢條件；

22、將種植環(huán)境編碼、地塊種植信息以及生成的種植環(huán)境查詢條件整合在一起，形成一個(gè)種植環(huán)境編碼，將種植環(huán)境編碼以數(shù)字或字符形式存儲。

23、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述作物選擇列表的獲取邏輯：

24、結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，記錄地塊種植信息，以待作業(yè)地塊為中心，按照預(yù)設(shè)范圍事先設(shè)置外圍種植區(qū)域，對外圍種植區(qū)域內(nèi)植被指數(shù)進(jìn)行分析獲取作物種類以及分布情況；

25、在植被科學(xué)大數(shù)據(jù)庫中提取對應(yīng)外圍種植區(qū)域內(nèi)對應(yīng)農(nóng)田的植被指數(shù)時(shí)序影像；將植被指數(shù)時(shí)序影像通過第一機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練獲取作物種類以及分布情況；

26、將作物種類以及分布情況按照待作業(yè)地塊的方位進(jìn)行矩陣排列，從而獲得作物選擇列表，將作物選擇列表中植被指數(shù)標(biāo)記為初始種植指示信息，并根據(jù)植被指數(shù)的大小設(shè)置待作業(yè)地塊選擇作物種類的優(yōu)先級。

27、作為本發(fā)明第一方面的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述目標(biāo)種植指示信息的獲取邏輯：

28、通過種植環(huán)境編碼在植被科學(xué)大數(shù)據(jù)庫中查詢作物選擇列表中作物種類對應(yīng)的植物種植指示信息，將植物種植指示信息關(guān)聯(lián)在作物選擇列表中的初始種植指示信息中獲得第一種植指示信息，

29、將第一種植指示信息根據(jù)用戶選擇意圖進(jìn)行指示賦值，對賦值后第一種植指示信息進(jìn)行重新排序獲得第二種植指示信息；

30、將第二種植指示信息結(jié)合專家先驗(yàn)知識對作物選擇列表中的作物種類進(jìn)行數(shù)據(jù)評估，得到目標(biāo)種植指示信息，基于目標(biāo)種植指示信息適應(yīng)性選擇待作業(yè)地塊的作物種類。

31、第二方面，本發(fā)明農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，基于第一方面所述的農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析方法的實(shí)現(xiàn)，包括農(nóng)田地塊確定模塊、種植環(huán)境分析模塊、作物分布采集模塊和作物分布調(diào)整模塊，各個(gè)模塊之間通過有線或無線連接；

32、農(nóng)田地塊確定模塊，基于衛(wèi)星遙感圖像初步識別待作業(yè)地塊的邊緣信息，對邊緣信息進(jìn)行局部分割確定待作業(yè)地塊的邊界信息，將待作業(yè)地塊的邊界信息作為農(nóng)田分割圖層；

33、種植環(huán)境分析模塊，基于農(nóng)田分割圖層關(guān)聯(lián)地塊種植信息，所述地塊種植信息包括地理位置、氣候條件和土壤信息，基于地塊種植信息生成植物物種信息查詢條件的種植環(huán)境編碼；

34、作物分布采集模塊，通過衛(wèi)星采集待作業(yè)地塊的外圍種植區(qū)域，對外圍種植區(qū)域的植被指數(shù)進(jìn)行分析獲取作物種類以及分布情況，基于作物種類以及分布情況獲取作物選擇列表；

35、作物分布調(diào)整模塊，通過種植環(huán)境編碼在植被科學(xué)大數(shù)據(jù)庫中查詢作物選擇列表中作物種類對應(yīng)的植物種植指示信息，將植物種植指示信息和作物選擇列表中的初始種植指示信息中進(jìn)行評估分析獲得目標(biāo)種植指示信息，基于植物種植指示信息選擇調(diào)整待作業(yè)地塊的作物種類。

36、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲器，其中，所述存儲器中存儲有可供處理器調(diào)用的計(jì)算機(jī)程序；

37、所述處理器通過調(diào)用所述存儲器中存儲的計(jì)算機(jī)程序，執(zhí)行第一方面所述的農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析方法。

38、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，儲存有指令，當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行第一方面所述的農(nóng)田地塊智能分割與作物分布大數(shù)據(jù)分析方法。

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：

40、本發(fā)明通過衛(wèi)星遙感圖像和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠高效、準(zhǔn)確地識別和管理農(nóng)田地塊，優(yōu)化作物種植結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用效率，同時(shí)支持精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展。