摘要
本发明属于农情监测技术领域,尤其涉及一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法,包括构建数字农田基底模型,划分具有独立农艺属性的最小农艺单元;基于抽样模型计算各单元采样点数量,执行蒙特卡洛随机抽样并结合空间坐标校验机制排除异常点,实现动态抽样规划;采用旅行商问题优化算法,生成智能航路;通过计算航高,实施航测任务自动化控制;根据作物生长异质性系数动态调整抽样密度获取最小农艺单元农情信息,集成生成地块级监测报告。本发明所述基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法,通过多目标蚁群算法优化航路与动态分层抽样机制的协同设计,能够显著提高农田监测的效率和精度,为农田管理提供精准的决策支持。
技术关键词
航测方法
抽样模型
校验机制
采样点
地理信息系统模型
农情信息
蒙特卡洛
改进型蚁群算法
农情监测技术
RTK定位技术
数据索引系统
无人机飞行高度
蚁群算法优化
农业机械作业
深度学习图像
蚁群优化算法
优化约束条件
统计方法
系统为您推荐了相关专利信息
坐标识别方法
锚网
图像特征提取方法
煤矿巷道
采样器
降尺度方法
注意力
高空间分辨率图像
采样模块
多源遥感数据
形状上下文
相机系统
标定方法
直方图
RANSAC算法
特征表征方法
代表
视频
深度卷积网络
双线性插值