基于标定区块对靶校正的农田测亩方法及系统.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010417869.1 (22)申请日 2020.05.18 (71)申请人 浙江大学 地址 310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 刘飞周军孔汶汶郭晗 沈坚钢何勇 (74)专利代理机构 北京高沃律师事务所 11569 代理人 杜阳阳 (51)Int.Cl. G06T 7/62(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于标定区块对靶校正。

2、的 农田测亩方法及系统， 包括： 获取RTK测量系统测 量的每个标定板中心的经纬度坐标； 获取拍摄终 端拍摄的多张图像； 根据每个标定板中心的经纬 度坐标和多张图像确定待测农田图像； 根据拍摄 终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面 积； 利用图像分割方法对待测农田图像进行分 割， 确定待测目标农田图像； 利用数字图像形态 学对待测目标农田图像进行处理， 确定待测目标 农田图像中像素点数量； 根据待测目标农田图像 中像素点数量和像素点面积确定待测目标农田 的面积。 通过本发明的上述方法能够精确的测量 农田面积， 降低测量成本。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 111598937。

3、 A 2020.08.28 CN 111598937 A 1.一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法， 其特征在于， 所述农田测亩方法包括： 获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标； 所述标定板至少为四块， 每个 所述标定板均位于待测农田区域端点处； 获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为设置有可见光相机的无人机； 根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像确定待测农田图像； 根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面积； 利用图像分割方法对所述待测农田图像进行分割， 确定待测目标农田图像； 利用数字图像形态学对所述待测目标农田图像进行处理， 确定待。

4、测目标农田图像中像 素点数量； 根据所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像素点面积确定待测目标农田的面 积。 2.根据权利要求1所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩方法， 其特征在于， 所述获 取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标， 具体包括： 在待测农田旁固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别移动到各所述标定板的中心， 确 定每个标定板中心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统包括所述RTK基准站和所述RTK流 动站。 3.根据权利要求1所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩方法， 其特征在于， 所述根 据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像确定待测农田图像， 具。

5、体包括： 采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼接， 得到拼接农田完整图像； 所述拼接 农田完整图像中包括至少四块标定板； 根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接农田完整图像进行畸变校正， 得到 待测农田图像。 4.根据权利要求1所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩方法， 其特征在于， 所述根 据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面积， 具体包括： 根据公式确定每个像素点对地面积； 其中， S0为像素点面积， a*b为可见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分辨率， h为无人机的飞行高度， f为可见光相机的焦距。 5.根据权利要求1所述的基于标定区块对靶校正的农田。

6、测亩方法， 其特征在于， 所述根 据所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像素点面积确定待测目标农田的面积， 具体 包括： 根据公式S田S0L确定待测目标农田的面积； 其中， S0为像素点面积， L为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田的面 积。 6.一种基于标定区块对靶校正的农田测亩系统， 其特征在于， 所述农田测亩系统包括： 经纬度坐标获取模块， 用于获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标； 所 述标定板至少为四块， 每个所述标定板均位于待测农田区域端点处； 多张图像获得模块， 用于获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为设置有 可见光相机的无人机； 。

7、权利要求书 1/2 页 2 CN 111598937 A 2 待测农田图像确定模块， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像 确定待测农田图像； 像素点面积确定模块， 用于根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点 面积； 待测目标农田图像确定模块， 用于利用图像分割方法对所述待测农田图像进行分割， 确定待测目标农田图像； 待测目标农田图像中像素点数量确定模块， 用于利用数字图像形态学对所述待测目标 农田图像进行处理， 确定待测目标农田图像中像素点数量； 待测目标农田面积确定模块， 用于根据所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像 素点面积确定待测目标农田的面积。 7.。

8、根据权利要求6所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩方系统， 其特征在于， 所述 经纬度坐标获取模块具体包括： 经纬度坐标确定单元， 用于在待测农田旁固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别移动 到各所述标定板的中心， 确定每个标定板中心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统包括 所述RTK基准站和所述RTK流动站。 8.根据权利要求6所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩系统， 其特征在于， 所述待 测农田图像确定模块具体包括： 拼接农田完整图像获得单元， 用于采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼接， 得到拼接农田完整图像； 所述拼接农田完整图像中包括至少四块标定板； 待测农田图像确定。

9、单元， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接农田 完整图像进行畸变校正， 得到待测农田图像。 9.根据权利要求6所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩系统， 其特征在于， 所述像 素点面积确定模块具体包括： 像素点面积确定单元， 用于根据公式确定每个像素点对地面积； 其中， S0为像素点面积， a*b为可见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分辨率， h为无人机的飞行高度， f为可见光相机的焦距。 10.根据权利要求6所述的基于标定区块对靶校正的农田测亩系统， 其特征在于， 所述 待测目标农田面积确定模块具体包括： 待测目标农田面积确定单元， 用于根据公式S田S0L确定待测目。

10、标农田的面积； 其中， S0为像素点面积， L为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田的面 积。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111598937 A 3 一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法及系统 技术领域 0001 本发明涉及农田面积测量技术领域， 特别是涉及一种基于标定区块对靶校正的农 田测亩方法及系统。 背景技术 0002 监测作物的种植面积历来受到了高度重视， 通过监测种植面积能够及时地了解并 准确地掌握粮食作物种植面积等信息。 同时， 粮食作物种植信息的及时获取可为制定农业 生产政策提供科学依据， 这对于确保粮食安全具有非常重要的意义。 在农业生产中， 作物面 积。

11、和产量的及时准确预测， 也能为农民每年和下一年更好地实施农作物管理具有重要意 义， 特别是在农作物保险、 收获计划、 仓储需求、 现金流预算、 营养、 农药、 水投入等方面。 传 统的作物面积测量方法主要是依靠使用卷尺等测量， 从实地测量作物种植田块各边界长 度， 再使用几何面积计算方法计算得出， 劳动强度大、 成本高且主观性强， 测量精确度低。 0003 随着科技的快速发展， 对于面积测量的成本和面积测量结果的精度有了进一步要 求， 因此， 如何改善作物种植面积测量手段是当前亟需解决的问题。 发明内容 0004 本发明的目的是提供一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法及系统， 能够精 确的测。

12、量农田面积， 降低测量成本。 0005 为实现上述目的， 本发明提供了如下方案： 0006 一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法， 所述农田测亩方法包括： 0007 获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标； 所述标定板至少为四块， 每个所述标定板均位于待测农田区域端点处； 0008 获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为设置有可见光相机的无人 机； 0009 根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像确定待测农田图像； 0010 根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面积； 0011 利用图像分割方法对所述待测农田图像进行分割， 确定待测目标农田。

13、图像； 0012 利用数字图像形态学对所述待测目标农田图像进行处理， 确定待测目标农田图像 中像素点数量； 0013 根据所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像素点面积确定待测目标农田 的面积。 0014 可选的， 所述获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标， 具体包括： 0015 在待测农田旁固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别移动到各所述标定板的中 心， 确定每个标定板中心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统包括所述RTK基准站和所述 RTK流动站。 0016 可选的， 所述根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像确定待测农 说明书 1/7 页 4 CN 。

14、111598937 A 4 田图像， 具体包括： 0017 采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼接， 得到拼接农田完整图像； 所述 拼接农田完整图像中包括至少四块标定板； 0018 根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接农田完整图像进行畸变校正， 得到待测农田图像。 0019 可选的， 所述根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面积， 具体 包括： 0020根据公式确定每个像素点对地面积； 0021 其中， S0为像素点面积， a*b为可见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分 辨率， h为无人机的飞行高度， f为可见光相机的焦距。 0022 可选的， 所述根据。

15、所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像素点面积确定待 测目标农田的面积， 具体包括： 0023 根据公式S田S0L确定待测目标农田的面积； 0024 其中， S0为像素点面积， L为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田 的面积。 0025 一种基于标定区块对靶校正的农田测亩系统， 所述农田测亩系统包括： 0026 经纬度坐标获取模块， 用于获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐 标； 所述标定板至少为四块， 每个所述标定板均位于待测农田区域端点处； 0027 多张图像获得模块， 用于获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为设 置有可见光相机的无人机； 00。

16、28 待测农田图像确定模块， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张 图像确定待测农田图像； 0029 像素点面积确定模块， 用于根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像 素点面积； 0030 待测目标农田图像确定模块， 用于利用图像分割方法对所述待测农田图像进行分 割， 确定待测目标农田图像； 0031 待测目标农田图像中像素点数量确定模块， 用于利用数字图像形态学对所述待测 目标农田图像进行处理， 确定待测目标农田图像中像素点数量； 0032 待测目标农田面积确定模块， 用于根据所述待测目标农田图像中像素点数量和所 述像素点面积确定待测目标农田的面积。 0033 可选的，。

17、 所述经纬度坐标获取模块具体包括： 0034 经纬度坐标确定单元， 用于在待测农田旁固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别 移动到各所述标定板的中心， 确定每个标定板中心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统 包括所述RTK基准站和所述RTK流动站。 0035 可选的， 所述待测农田图像确定模块具体包括： 0036 拼接农田完整图像获得单元， 用于采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼 接， 得到拼接农田完整图像； 所述拼接农田完整图像中包括至少四块标定板； 0037 待测农田图像确定单元， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接 说明书 2/7 页 5 CN 111598。

18、937 A 5 农田完整图像进行畸变校正， 得到待测农田图像。 0038 可选的， 所述像素点面积确定模块具体包括： 0039像素点面积确定单元， 用于根据公式确定每个像素点对地面积； 0040 其中， S0为像素点面积， a*b为可见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分 辨率， h为无人机的飞行高度， f为可见光相机的焦距。 0041 可选的， 所述待测目标农田面积确定模块具体包括： 0042 待测目标农田面积确定单元， 用于根据公式S田S0L确定待测目标农田的面积； 0043 其中， S0为像素点面积， L为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田 的面积。 0044 。

19、根据本发明提供的具体实施例， 本发明公开了以下技术效果： 0045 本发明提供了一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法及系统， 在待测农田中 放置至少四块标定板， 获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标， 然后利用每 个标定板中心的经纬度坐标对图像进行畸变校正， 获得待测农田图像， 最后利用校正的待 测农田图像确定待测目标农田的面积， 解决了现有技术中测量农田面积精确度低的问题， 通过本发明的方法和系统能够实现对农田面积精确的测量， 且测量成本低。 附图说明 0046 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地。

20、， 下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施 例， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图 获得其他的附图。 0047 图1为本发明实施例所提供的一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法的流程 图； 0048 图2为本发明实施例所提供的标定板放置位置示意图； 0049 图3为本发明实施例所提供的标定板示意图； 0050 图4为本发明实施例所提供的一种基于标定区块对靶校正的农田测亩系统的结构 示意图。 具体实施方式 0051 下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例。

21、， 而不是全部的实施例。 基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例， 都属于本发明保护的范围。 0052 本发明的目的是提供一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法及系统， 能够精 确的测量农田面积， 降低测量成本。 0053 为使本发明的上述目的、 特征和优点能够更加明显易懂， 下面结合附图和具体实 施方式对本发明作进一步详细的说明。 0054 图1为本发明实施例所提供的一种基于标定区块对靶校正的农田测亩方法的流程 说明书 3/7 页 6 CN 111598937 A 6 图， 如图1所示， 本发明所述农田测亩方法包括： 0055 S1， 。

22、获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐标； 所述标定板至少为四 块， 每个所述标定板均位于待测农田端点处。 具体的， 在待测农田区域内放置至少四块标定 板。 本发明实施例中采用四块标定板， 标定板为正方形， 但不限于此， 具体放置位置如图2所 示， 在待测农田旁任意一位置上固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别移动到各所述标定 板的中心， 确定每个标定板中心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统包括所述RTK基准站 和所述RTK流动站。 0056 具体的， 在无人机航拍采集信息之前， 在待测量目标农田区域的四角位置放置不 少于4块黑白相间的标定板作为控制点， 用于航拍图畸变校。

23、正， 黑白相间的标定板如图3所 示。 在田块左侧设立固定RTK基准站， RTK流动站分别测量出每个标定板中心的经纬度坐标， 其中， 经纬度坐标值为(X1， Y1)、 (X2， Y2)、 (X3， Y3)、 (X4， Y4)(Xn， Yn)， 即固定RTK基准站采 集定位卫星数据后， 通过数据链将其观测值和基准站经纬度坐标信息一起传送RTK流动站， 而RTK流动站通过对所采集的卫星数据和接受的数据链进行实时载波相位差分的处理， 得 出精确的定位结果。 0057 S2， 获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为设置有可见光相机的无 人机， 具体的根据固定时间间隔的触发信号， 采用拍摄终。

24、端进行图像的采集， 得到多张图 像。 0058 利用所述拍摄终端在固定时间间隔采集多张图像， 其中， 所述拍摄终端为设置有 可见光相机的无人机。 具体的， 可见光相机朝无人机的航向方向布置且设置为航向跟随， 无 人机飞行速度不大于5m/s， 无人机航向重复率不小于60， 无人机旁向重复率不小于55， 由无人机的飞行控制系统提供固定时间间隔， 每隔固定时间间隔给出触发信号， 可见光相 机在接收到触发信号后对地面进行图像采集， 同时无人机上的位置姿态记录器进行位置和 姿态的记录， 触发信号频率不大于1.5HZ， 可见光相机和位置姿态记录器接收到每一个触发 信号时采集一次信息， 由此采集多张图像。 。

25、0059 S3， 根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多张图像确定待测农田图像， 具体包括： 0060 3-1)采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼接， 得到拼接农田完整图像； 所述拼接农田完整图像中包括至少四块标定板。 具体的， 利用俄罗斯Agisoft LLC公司的三 维模型生成软件(Agisoft PhotoScan Professional)进行影像拼接处理， 将无人机采集的 一个田块的所有图像拼接成一张农田完整图， 在图像拼接时， 将位置姿态记录器中的无人 机的俯仰角、 横滚角和航向角， 海拔高度， 以及光照度信息数据导入到Agisoft PhotoScan Professi。

26、onal软件， 进行正射影校正， 消除图像畸变， 最终得到拼接农田完整图像。 0061 3-2)根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接农田完整图像进行畸变 校正， 得到待测农田图像。 0062 具体的， 将每个标定板中心的经纬度坐标和拼接农田完整图像输入到Arcgis软件 中， 利用每个标定板中心的经纬度坐标值(X1， Y1)、 (X2， Y2)、 (X3， Y3)、 (X4， Y4)(Xn， Yn)对 应拼接得到的农田完整图像中各标定板的中心， 完成地理配准， 得到待测农田图像。 0063 S4， 根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积， 记为像素点面积。 说明书 4/7 页 7 CN。

27、 111598937 A 7 0064具体的， 根据公式确定每个像素点对地面积； 其中， S0为像素点面积， a*b为可见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分辨率， h为无人机的飞行高度， f为 可见光相机的焦距。 0065 S5， 利用图像分割方法对所述待测农田图像进行分割， 确定待测目标农田图像。 0066 S6， 利用数字图像形态学对所述待测目标农田图像进行处理， 确定待测目标农田 图像中像素点数量。 0067 具体的， 利用航拍图中作物种植田块的颜色和灰度值与周围区域的差别(DN值差 别)分割(阈值分割)提取出田块边界， 利用数字图像形态学对田块图像进行膨胀运算， 填充 整个。

28、标尺内部区域， 计算出田块中含有的像素点个数L。 0068 S7， 根据所述待测目标农田图像中像素点数量和所述像素点面积确定待测目标农 田的面积。 具体的， 根据公式S田S0L确定待测目标农田的面积； 其中， S0为像素点面积， L 为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田的面积。 0069 举例说明： 0070 在无人机航拍采集信息之前， 在待测量目标农田区域内均匀放置不少于4块黑白 相间的标定板， 用于航拍图畸变校正。 0071 将RTK基准站放置在待测农田旁任意位置， 用RTK流动站分别测量出每个标定板中 心的经纬度坐标值， 经纬度坐标值分别为： (30 18.0190160。

29、3 N,120 4.94072871 E)、 (30 1801850574 N,120 4.97754750 E)、 (30 17.99159656 N,120 4.96530048 E)、 (30 17.99360271 N,120 4.95161364 E)。 0072 航拍可见光相机朝无人机航向方向布置且设置为航向跟随， 采集图像信息时， 自 稳云台保证镜头方向与地面保持垂直； 0073 由无人机飞行控制系统固定时间间隔给出触发信号， 可见光相机、 位置姿态记录 器同时拍照采集信息， 触发信号频率不大于1.5HZ。 航拍可见光相机朝无人机航向方向布置 且设置为航向跟随时， 飞行速度设置为。

30、2.5m/s， 无人机航向重复率设置不小于60， 无人机 旁向重复率设置不小于55， 飞行速度不大于5m/s。 根据照片航向前后重复和旁向左右重 复部分图像相同特征完成图像拼接， 再进行正射影像校正。 在拼接的航拍影像图中将每个 标定板中心分别与之相应的经纬度坐标一一对应， 利用图中标定板和经纬度坐标完成地理 配准， 得到航拍图中每个像素点的经纬度坐标。 0074 根据无人机和可见光相机确定每个像素点对地面积的面积S01.55*10-4m2。 最后 依据公式S田S0L计算得出田块面积S田： 0075 S田9.677*1071.55*10-415026m2。 0076 本发明还提供了一种基于标定。

31、区块对靶校正的农田测亩系统， 如图4所示， 本发明 所述农田测亩系统包括： 0077 经纬度坐标获取模块1， 用于获取RTK测量系统测量的每个标定板中心的经纬度坐 标； 所述标定板至少为四块， 每个所述标定板均位于待测农田区域端点处。 0078 多张图像获得模块2， 用于获取拍摄终端拍摄的多张图像； 其中， 所述拍摄终端为 设置有可见光相机的无人机。 0079 待测农田图像确定模块3， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标和所述多 说明书 5/7 页 8 CN 111598937 A 8 张图像确定待测农田图像。 0080 像素点面积确定模块4， 用于根据所述拍摄终端确定每个像素点对地面积，。

32、 记为像 素点面积。 0081 待测目标农田图像确定模块5， 用于利用图像分割方法对所述待测农田图像进行 分割， 确定待测目标农田图像。 0082 待测目标农田图像中像素点数量确定模块6， 用于利用数字图像形态学对所述待 测目标农田图像进行处理， 确定待测目标农田图像中像素点数量。 0083 待测目标农田面积确定模块7， 用于根据所述待测目标农田图像中像素点数量和 所述像素点面积确定待测目标农田的面积。 0084 优选的， 所述经纬度坐标获取模块1具体包括： 0085 经纬度坐标确定单元， 用于在待测农田旁固定设置RTK基准站， 将RTK流动站分别 移动到各所述标定板的中心， 确定每个标定板中。

33、心的经纬度坐标； 其中， 所述RTK测量系统 包括所述RTK基准站和所述RTK流动站。 0086 优选的， 所述待测农田图像确定模块3具体包括： 0087 拼接农田完整图像获得单元， 用于采用三维模型生成软件对所述多张图像进行拼 接， 得到拼接农田完整图像； 所述拼接农田完整图像中包括至少四块标定板。 0088 待测农田图像确定单元， 用于根据所述每个标定板中心的经纬度坐标对所述拼接 农田完整图像进行畸变校正， 得到待测农田图像。 0089 优选的， 所述像素点面积确定模块4具体包括： 0090像素点面积确定单元， 用于根据公式确定每个像素点对地面积； 其 中， S0为像素点面积， a*b为可。

34、见光相机传感器的尺寸， c*d为可见光相机最大分辨率， h为无 人机的飞行高度， f为可见光相机的焦距。 0091 优选的， 所述待测目标农田面积确定模块7具体包括： 0092 待测目标农田面积确定单元， 用于根据公式S田S0L确定待测目标农田的面积； 其中， S0为像素点面积， L为待测目标农田图像中像素点数量， S田为待测目标农田的面积。 0093 传统作物种植面积测量需要测量用卷尺等测量工具实地测量田块各边界长度， 再 用几何方法计算出面积， 劳动强度大、 成本高、 耗费时间长， 而本发明利用无人机采集待测 农田图像数据， 飞行速度为2.5m/s， 速度快， 时间短， 无需人员进入水田即。

35、可估测广域作物 种植面积， 作业便捷、 效率高。 0094 传统的作物种植面积测量方法主观性强， 主要依靠操作人员的专业知识， 操作人 员的专业知识和经验高低不同导致测量精度高低不一， 对于形状不规则作物种植田块难以 用几何方法计算面积， 难以保持稳定度和可信度。 本发明设备成熟稳定， 测量过程固定化、 流程化， 排除人为影响， 经过实际生产验证， 精度均能达到98以上， 稳定性达到99以上。 0095 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述， 每个实施例重点说明的都是与其他 实施例的不同之处， 各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的系统 而言， 由于其与实施例公开的方法相。

36、对应， 所以描述的比较简单， 相关之处参见方法部分说 明即可。 0096 本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述， 以上实施例的说 说明书 6/7 页 9 CN 111598937 A 9 明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想； 同时， 对于本领域的一般技术人员， 依据 本发明的思想， 在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。 综上所述， 本说明书内容不 应理解为对本发明的限制。 说明书 7/7 页 10 CN 111598937 A 10 图1 图2 说明书附图 1/2 页 11 CN 111598937 A 11 图3 图4 说明书附图 2/2 页 12 CN 111598937 A 12 。