本發(fā)明涉及農業(yè)智能監(jiān)測和人工智能，具體地說是一種基于無人機的農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、近年來，隨著農業(yè)現(xiàn)代化的推進和無人機技術的發(fā)展，無人機在農業(yè)監(jiān)測中的應用越來越廣泛。傳統(tǒng)的農業(yè)監(jiān)測方法主要依賴于人工巡檢和固定地面設備，效率低下，覆蓋范圍有限，且難以實現(xiàn)實時監(jiān)測和大范圍覆蓋。隨著農田規(guī)模的擴大和農業(yè)生產的集約化，傳統(tǒng)監(jiān)測方法已經難以滿足現(xiàn)代農業(yè)生產的需求。

2、在現(xiàn)有技術中，無人機配備高分辨率相機和紅外攝像頭用于農田監(jiān)測已逐漸成為一種趨勢。然而，這些技術通常僅能實現(xiàn)單一任務的監(jiān)測，例如，僅能檢測雜草覆蓋或病蟲害情況，無法實現(xiàn)多任務的綜合監(jiān)測。此外，現(xiàn)有技術在處理圖像數(shù)據時，常常面臨以下問題：

3、數(shù)據處理效率低：高分辨率圖像數(shù)據量大，在無人機端側進行實時處理難度較高，導致數(shù)據處理效率低下，無法及時反饋農田健康狀況。

4、多任務監(jiān)測能力不足：現(xiàn)有技術通常僅能針對單一任務進行監(jiān)測，如雜草檢測或病蟲害檢測，缺乏對多種農田狀況的綜合監(jiān)測能力，難以提供全面的農田健康評估。

5、缺乏紅外數(shù)據融合：許多現(xiàn)有系統(tǒng)僅依賴可見光圖像進行分析，未充分利用紅外圖像數(shù)據，導致在土壤干旱和作物營養(yǎng)缺乏等方面的檢測準確性不足。

6、實時性差：由于計算資源和算法效率的限制，現(xiàn)有系統(tǒng)難以在無人機端側實現(xiàn)實時處理和反饋，農民和農業(yè)管理者無法及時獲取農田狀況信息，影響了農業(yè)生產決策的及時性和準確性。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的技術任務是針對以上不足之處，提供一種基于無人機的農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)及方法，能夠高效、準確地檢測雜草覆蓋、病蟲害、作物長勢、營養(yǎng)缺乏和土質干旱等多種農田狀況，并生成詳細的農田健康狀況報告和管理建議，從而提高農業(yè)生產的效率和準確性，降低人工成本。

2、本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：

3、一種基于無人機的農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

4、無人機平臺，所述無人機配備高分辨率相機和紅外攝像頭，用于采集覆蓋農田的多光譜可見光圖像和熱成像圖像；

5、數(shù)據采集模塊，用于控制無人機按照預定航線飛行，并實時采集農田數(shù)據；

6、數(shù)據預處理模塊，用于對采集到的可見光圖像和熱成像圖像進行歸一化處理、數(shù)據增強和空間對齊，以保證數(shù)據的一致性和質量；

7、超分辨率處理模塊，用于提升圖像的分辨率和清晰度，通過卷積神經網絡模型將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像；

8、多任務學習模塊，包括共享特征提取網絡和任務特定頭，用于對處理后的圖像進行檢測判斷；

9、特征融合模塊，用于將可見光圖像和熱成像圖像的特征進行融合，提高分析的準確性和可靠性；

10、綜合分析與反饋模塊，用于生成農田健康狀況報告，并通過通信模塊實時傳輸至地面控制站，提供即時的農田管理建議；

11、數(shù)據存儲與回顧模塊，用于將采集到的圖像和分析結果存儲在云端或本地服務器上，并支持歷史數(shù)據的查詢和分析功能，以便于歷史數(shù)據的回顧和進一步分析。

12、該系統(tǒng)通過整合超分辨率技術和多任務學習模型，實現(xiàn)對農田的實時綜合監(jiān)測，并結合紅外數(shù)據進行輔助判斷。該系統(tǒng)能夠高效、準確地檢測雜草覆蓋、病蟲害、作物長勢、營養(yǎng)缺乏和土質干旱等多種農田狀況，并生成詳細的農田健康狀況報告和管理建議，從而提高農業(yè)生產的效率和準確性，降低人工成本。

13、進一步的，所述無人機平臺包括計算設備和通信模塊，計算設備用于運行超分辨率處理模型和多任務學習模型，通信模塊用于數(shù)據的實時傳輸和接收。

14、進一步的，所述超分辨率處理模塊采用卷積神經網絡模型，通過多層卷積和上采樣操作提升圖像的分辨率；

15、超分辨率處理模塊在無人機端側運行，利用無人機的計算資源實現(xiàn)實時處理。

16、進一步的，所述多任務學習模塊中的共享特征提取網絡用于提取圖像的基礎特征，各任務特定頭分別用于從共享特征中提取特定任務所需的信息；

17、所述檢測判斷包括：雜草覆蓋檢測、病蟲害檢測、作物長勢判斷、營養(yǎng)缺乏檢測和土質干旱檢測。

18、進一步的，共享特征提取網絡通過卷積神經網絡提取圖像的基礎特征，該網絡在所有任務中共享；然后，為每個監(jiān)測任務(如雜草覆蓋檢測、病蟲害檢測、作物長勢判斷、營養(yǎng)缺乏檢測和土質干旱檢測)設計獨立的任務特定頭，從共享特征提取網絡中提取特定任務所需的信息。

19、進一步的，所述特征融合模塊通過特征拼接和加權融合的方法，將可見光圖像和紅外圖像的特征進行融合，增強分析結果的可靠性。

20、進一步的，所述綜合分析與反饋模塊根據各任務的分析結果生成綜合性的農田健康狀況報告，并通過無人機無線通信模塊實時發(fā)送至地面控制站。

21、本發(fā)明還要求保護一種基于無人機的農業(yè)監(jiān)測方法，該方法的實現(xiàn)包括以下步驟：

22、1)使用無人機按照預定航線飛行，采集覆蓋農田的多光譜可見光圖像和熱成像圖像；

23、2)對采集到的圖像進行歸一化處理、數(shù)據增強和空間對齊；

24、3)應用超分辨率處理模型提升圖像的分辨率；

25、4)使用多任務學習模型對處理后的圖像進行雜草覆蓋檢測、病蟲害檢測、作物長勢判斷、營養(yǎng)缺乏檢測和土質干旱檢測；

26、5)將可見光圖像和紅外圖像的特征進行融合，生成綜合分析結果；

27、6)根據分析結果生成農田健康狀況報告，并通過通信模塊實時傳輸至地面控制站，提供即時的農田管理建議；

28、7)將采集到的圖像和分析結果存儲在云端或本地服務器上，以便于歷史數(shù)據的回顧和進一步分析。

29、進一步的，所述超分辨率處理模型采用卷積神經網絡，通過多層卷積和上采樣操作提升圖像的分辨率。

30、進一步的，所述多任務學習模型包括共享特征提取網絡和任務特定頭，分別用于提取圖像的基礎特征和各任務特定的特征信息。

31、本發(fā)明的一種基于無人機的農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)及方法與現(xiàn)有技術相比，具有以下有益效果：

32、首先，本發(fā)明大大提高了農業(yè)監(jiān)測的效率。通過無人機實時采集農田的高分辨率可見光和紅外圖像，并在無人機端側進行實時處理和分析，減少了人工巡檢的時間和成本。農民和農業(yè)管理者能夠快速獲取農田的健康狀況，及時做出生產決策，從而提高農業(yè)生產的效率和效益。

33、其次，本發(fā)明實現(xiàn)了多任務綜合監(jiān)測。采用多任務學習模型，系統(tǒng)能夠同時進行雜草覆蓋檢測、病蟲害檢測、作物長勢判斷、營養(yǎng)缺乏檢測和土質干旱檢測等多項任務，提供全面的農田健康狀況評估。這種多任務綜合監(jiān)測能力，使得農民能夠全方位了解農田的各個方面，確保農田管理的全面性和科學性。

34、此外，本發(fā)明通過超分辨率技術提升了圖像的分辨率和清晰度，提高了監(jiān)測結果的準確性。結合可見光圖像和紅外圖像的特征融合，系統(tǒng)在分析土壤干旱和營養(yǎng)缺乏等方面具有更高的可靠性和準確性。農田的各類問題能夠被更加準確地檢測和定位，確保農田管理措施的及時和有效。

35、本發(fā)明還實現(xiàn)了實時反饋和決策支持功能。系統(tǒng)在無人機端側進行實時數(shù)據處理和分析，并通過通信模塊將結果實時傳輸?shù)降孛婵刂普?，提供即時的農田管理建議，如灌溉、施肥和病蟲害防治等。這種實時反饋機制，使得農民和農業(yè)管理者能夠迅速響應農田的各類問題，避免因延誤而造成的農業(yè)損失。

36、同時，本發(fā)明降低了設備和運營成本。通過集成多任務學習和超分辨率處理技術，在無人機端側實現(xiàn)高效計算，減少了對昂貴設備的依賴。系統(tǒng)的整體成本降低，使得更多農民能夠負擔得起這一高效的農業(yè)監(jiān)測解決方案。

37、最后，本發(fā)明增強了數(shù)據存儲和分析能力。采集的圖像和分析結果存儲在云端或本地服務器上，形成系統(tǒng)的歷史數(shù)據庫，便于歷史數(shù)據的回顧和進一步分析。通過對歷史數(shù)據的分析，農田健康狀況的變化趨勢可以得到更好的評估，為長期農業(yè)管理提供數(shù)據支持?？傊景l(fā)明通過整合無人機技術、超分辨率處理技術和多任務學習技術，提供了一種高效、準確、實時的農業(yè)監(jiān)測解決方案，為現(xiàn)代農業(yè)生產提供了強有力的技術支持。