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摘要：本发明公开了一种融合环境感知与无人机图像的大田水稻水肥智能管控方法，方法的主要内容为：在环境感知方面，是指在水稻的种植区域，通过搭建气象站与部署多源传感器的方式，可以实时地获取到每个田块的气象、环境信息，并基于深度学习方法对气象、环境信息进行早期预测，结合水稻种植地的高程差地势信息建立水稻大田智能灌溉管控模型；在无人机图像方面，是指使用无人机对水稻大田进行正射图像拍摄，整个图像采集过程覆盖水稻全生育周期，在水稻生长的各个关键阶段都有对应的可见光与光谱图像，从无人机图像中提取水稻表型信息，以植被指数VI作为关键表型特征，进行特征选择后构建水稻长势‑VI数学关系式和水稻缺肥量‑长势数学关系式，结合专家建议标准值建立水稻大田智能施肥管控模型；最后将智能灌溉管控模型和智能施肥管控模型部署于水肥一体化设备的控制系统，通过实时监测、数据获取与远程传输的方式实现对大田间的自动化、智能化管控。

主权项：1.一种融合环境感知与无人机图像的大田水稻水肥智能管控方法，该方法通过部署气象站与多源传感器的方式，实时获取田间的气象与环境信息，同时基于深度学习方法，对气象环境信息进行早期预测，结合水稻种植地的高程差地形数据，建立起一段时间内的最佳灌溉模型；通过无人机平台监测大田水稻整体长势，由无人机所拍摄的可见光图像和多光谱图像种提取水稻表型大数据信息，进行特征选择后建立起可反映水稻缺肥状态的植被指数VI，通过VI信息对大田水稻进行分类判别，结合专家指导值建立起最佳施肥模型；最后，将最佳灌溉模型与最佳施肥模型接入灌溉施肥一体化装置，实现大田间的智能化管控；该方法通过以下步骤完成：S1获取田间气象信息与作物生长环境信息，具体指气温、气湿、光照、CO2浓度、风速和风向等气象信息，土温、土湿、酸碱度、氮磷钾含量等环境信息，并对所述时序信息进行预测，结合当前气象与环境数据和预测值数据，以及水稻种植地的高程差地形数据，构建田间智能灌溉管控模型，实现田间灌溉的早期规划；S2使用搭载有可见光和多光谱摄像机的无人机设备，在水稻大田上方进行拍摄，得到大田的正射图像，拍摄过程覆盖水稻整个生育周期；S3对获取到的若干水稻生育期图像进行拼接处理，得到完整、清晰的大田图像，再利用批量化处理脚本，进一步对所感兴趣的区域ROI进行裁剪分割；S4对上述步骤S3中所选择的ROI图像进行增强处理，图像增强的方法是基于深度学习语义分割网络，将大田中水稻生长部分与土壤等背景信息分开，达到对水稻部分提取的效果；S5对上述步骤S4中所述的提取了水稻部分后的图像进行处理，挖掘水稻全生育周期的作物表型信息，同时验证各表型参数的显著性，进行特征选择；S6根据上述步骤S5中所述的进行了特征选择后的植被指数组合，建立起水稻全生育周期过程中，不同时期的长势-VI关系公式；并以不同长势信息间接表征水稻缺肥信息，以缺肥量-长势关系公式进行表征；S7根据上述步骤S6中所述的长势-VI关系公式和缺肥量-长势关系公式进行融合计算，得到田间智能施肥管控模型；S8使用水肥一体化设备，进行远程控制，实现对田间作物进行智能化、自动化的灌溉和施肥操作。

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