一种用于退化草地的恢复治理方法

1.本发明涉及绿化治理技术领域，具体涉及一种用于退化草地的恢复治理方法。


背景技术：

2.复绿的意思是采用一些技术手段，让某些地方的地质环境有所改善。很多人只是简单的把复绿认为是在某些地方种树种草等等。
3.针对于城市绿化工程中的草地种植，其受自然环境及人为影响较为频繁，易出现局部或大面积草地枯萎的情况，这些枯萎的草地影响城市绿化区域的整体美观；
4.目前，城市绿化区域的维护，通常以工作人员定期巡检，对草地枯萎区域进行登记，从而进一步对登记的草地枯萎区域进行恢复治理，但此过程中的草地巡检阶段，耗费了大量的人力资源，且效率较低。


技术实现要素：

5.解决的技术问题
6.针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种用于退化草地的恢复治理方法，解决了草地枯萎区域恢复治理过程中草地健康巡检阶段，耗费了大量的人力资源，且效率较低的问题。
7.技术方案
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
9.一种用于退化草地的恢复治理方法，包括以下步骤：
10.步骤1：获取草地位置坐标，根据草地位置坐标设定草地治理区域；
11.步骤2：在草地治理区域部署监控设备，应用监控设备采集草地治理区域的草地图像数据及环境参数数据；
12.步骤3：设定草地复绿趋势判定阈值，接收步骤2中采集到的草地图像数据及环境参数数据，应用接收到的数据与草地复绿趋势判定阈值进行比对，判定草地治理区域中植株是否正常；
13.步骤4：接收步骤3中比对结果，对比对结果进行储存，同步设定监测周期，应用监测周期对草地治理区域进行持续监控，判定草地治理区域中植株是否存活、生长；
14.步骤5：构建数据交互平台，接收步骤4中储存的比对结果，将比对结果上传至数据交互平台中；
15.步骤6：记载数据交互平台中储存数据的读取次数，根据数据交互平台中储存数据的读取次数对数据交互平台中储存的数据进行降序排列。
16.更进一步地，所述步骤1中草地位置坐标通过用户端手动上传，用户端手动上传的位置坐标不少于三组，位置坐标上传后，通过各位置坐标相互连接形成封闭区域，即步骤1中设定的草地治理区域。
17.更进一步地，所述步骤2中于草地治理区域部署监控设备时，同步获取草地治理区
域在进行设定时所应用的草地位置坐标，进一步根据草地位置坐标计算草地治理区域面域大小，用户端根据草地治理区域面域大小部署若干组监控设备于草地治理区域内，使草地治理区域内任意位置的图像数据及环境参数数据均能够被采集；
18.其中，用户端在草地治理区域部署监控设备时，遵循不小于50
㎡
/组的监控设备部署逻辑，监控设备由摄像头、土壤监测仪及空气监测仪所集成。
19.更进一步地，所述步骤3中设定的草地复绿趋势判定阈值通过用户端手动编辑设定，且设定有递增周期及递增数值，草地复绿趋势判定阈值根据递增周期及递增数值完成实时变更，步骤2中监控设备在采集草地图像数据及环境参数数据时，同步遵循步骤3中设定的递增周期实时运行；
20.其中，与草地复绿趋势判定阈值进行比对时所应用的数据于监控设备中获取，包括：摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比、土壤监测仪监测到的土壤酸碱度及含水量、空气监测仪检测到的空气中pm2.5含量及温湿度。
21.更进一步地，所述摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比，通过下式进行求取，公式为：
[0022][0023]
式中：ent为图像数据的熵；g为像素块包含信息量；d为草地图像数据灰度共生矩阵中行列间方差；θ为漕渡图像数据的逆差矩；p为草地图像数据清晰度；
[0024]
其中，摄像头采集的图像数据通过用户端根据指定像素矩阵大小完成图像分割，每组分割得到的子图像数据均由上式求取熵，进一步设定判定阈值，以判定阈值比对子图像数据的熵，子图像数据的熵处于判定阈值内，则判定该子图像数据具有纹理特征，最终完成对所有子图像数据的纹理特征的判定，以判定结果求取摄像头采集图像数据中纹理特征区域及纹理特征区域占比。
[0025]
更进一步地，所述步骤4中设定的监测周期通过用户端手动设定，且所述监测周期为递增周期的整数倍数，每次监测周期结束时，以监测周期中包含的最后一组递增周期对应采集到的草地图像数据及环境参数数据与以监测周期中包含的第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值进行比对，最后一组递增周期对应采集数据处于第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值，则判定草地治理区域中植株已存活且生长。
[0026]
更进一步地，所述步骤4中监测周期内任一递增周期内，草地治理区域中植株是否正常判定结果为否时，用户端对草地治理区域进行适应性维护操作；
[0027]
其中，用户端对草地治理区域进行适应性维护的操作包括：灌溉、土壤养分补充、枯苗死苗更栽、区域环境维持。
[0028]
更进一步地，所述步骤4中储存的比对结果，在判定草地治理区域中植株是否存活、生长的判定结果为否时，对步骤4中储存的比对结果进行删除处理。
[0029]
更进一步地，所述步骤4中在执行比对结果储存操作时，同步对草地治理区域适应性维护的操作进行储存，储存的草地治理区域适应性维护的操作同步于数据交互平台中上传。
[0030]
更进一步地，用户端通过电子设备于联网状态下访问数据交互平台，对数据交互
平台中储存的比对结果及草地治理区域适应性维护的操作数据进行读取，且在读取时，数据交互平台根据降序排列结果提供数据供访问数据交互平台的用户端进行读取。
[0031]
有益效果
[0032]
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
[0033]
1、本发明提供一种用于退化草地的恢复治理方法，该方法在其步骤执行过程中能够通过监控设备部署对草地治理区域进行实时监控，并以设定阈值的方式，对草地治理区域的图像数据及环境参数进行判定，从而以此断定草地种植区域是否符合种植植株的生长需求，且能够进一步的对草地治理区域中出现的枯株、死株所在区域进行捕捉，从而进一步为工作人员在进行草地维护工作开展，带来更加便利快捷的数据参考，进而顺利完成草地维护、治理工作。
[0034]
2、本发明中方法在其步骤执行过程中，通过对草地治理区域的纹理特征进行获取，能够精准的求取草地治理区域中出现的枯株、死株所在区域，且进一步计算草地治理区域中枯株、死株所在区域的占比，从而以便于工作人员对草地的恢复治理，作出很对适宜的管理决策。
附图说明
[0035]
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]
图1为一种用于退化草地的恢复治理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0037]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作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。
[0038]
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
[0039]
实施例1
[0040]
本实施例的一种用于退化草地的恢复治理方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0041]
步骤1：获取草地位置坐标，根据草地位置坐标设定草地治理区域；
[0042]
步骤2：在草地治理区域部署监控设备，应用监控设备采集草地治理区域的草地图像数据及环境参数数据；
[0043]
步骤3：设定草地复绿趋势判定阈值，接收步骤2中采集到的草地图像数据及环境参数数据，应用接收到的数据与草地复绿趋势判定阈值进行比对，判定草地治理区域中植株是否正常；
[0044]
步骤4：接收步骤3中比对结果，对比对结果进行储存，同步设定监测周期，应用监测周期对草地治理区域进行持续监控，判定草地治理区域中植株是否存活、生长；
[0045]
步骤5：构建数据交互平台，接收步骤4中储存的比对结果，将比对结果上传至数据
交互平台中；
[0046]
步骤6：记载数据交互平台中储存数据的读取次数，根据数据交互平台中储存数据的读取次数对数据交互平台中储存的数据进行降序排列；
[0047]
摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比，通过下式进行求取，公式为：
[0048][0049]
式中：ent为图像数据的熵；g为像素块包含信息量；d为草地图像数据灰度共生矩阵中行列间方差；θ为漕渡图像数据的逆差矩；p为草地图像数据清晰度；
[0050]
其中，摄像头采集的图像数据通过用户端根据指定像素矩阵大小完成图像分割，每组分割得到的子图像数据均由上式求取熵，进一步设定判定阈值，以判定阈值比对子图像数据的熵，子图像数据的熵处于判定阈值内，则判定该子图像数据具有纹理特征，最终完成对所有子图像数据的纹理特征的判定，以判定结果求取摄像头采集图像数据中纹理特征区域及纹理特征区域占比。
[0051]
在本实施例中，通过上述步骤执行及上述记载的公式运算，能够实现草地恢复治理区域的实时监控，及枯株、死株所在区域的输出，较大限度的将草地维护工作由线下转换为线上，从而使得草地维护工作人员在工作过程中更加便捷、快捷，且更加省力。
[0052]
实施例2
[0053]
在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1对实施例1中一种用于退化草地的恢复治理方法做进一步具体说明：
[0054]
步骤1中草地位置坐标通过用户端手动上传，用户端手动上传的位置坐标不少于三组，位置坐标上传后，通过各位置坐标相互连接形成封闭区域，即步骤1中设定的草地治理区域。
[0055]
通过上述设置，为该方法在执行过程中，提供了一种草地治理区域设定的限定方式，以确保该方法在执行时具备精确指定的处理目标。
[0056]
如图1所示，步骤2中于草地治理区域部署监控设备时，同步获取草地治理区域在进行设定时所应用的草地位置坐标，进一步根据草地位置坐标计算草地治理区域面域大小，用户端根据草地治理区域面域大小部署若干组监控设备于草地治理区域内，使草地治理区域内任意位置的图像数据及环境参数数据均能够被采集；
[0057]
其中，用户端在草地治理区域部署监控设备时，遵循不小于50
㎡
/组的监控设备部署逻辑，监控设备由摄像头、土壤监测仪及空气监测仪所集成。
[0058]
通过上述设置，为草地治理区域带来了监控设备的部署，以便于该方法在步骤执行过程中具备充足的数据支持。
[0059]
如图1所示，步骤3中设定的草地复绿趋势判定阈值通过用户端手动编辑设定，且设定有递增周期及递增数值，草地复绿趋势判定阈值根据递增周期及递增数值完成实时变更，步骤2中监控设备在采集草地图像数据及环境参数数据时，同步遵循步骤3中设定的递增周期实时运行；
[0060]
其中，与草地复绿趋势判定阈值进行比对时所应用的数据于监控设备中获取，包括：摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比、土壤监测仪监测到的土壤酸碱度及
含水量、空气监测仪检测到的空气中pm2.5含量及温湿度；
[0061]
步骤4中设定的监测周期通过用户端手动设定，且监测周期为递增周期的整数倍数，每次监测周期结束时，以监测周期中包含的最后一组递增周期对应采集到的草地图像数据及环境参数数据与以监测周期中包含的第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值进行比对，最后一组递增周期对应采集数据处于第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值，则判定草地治理区域中植株已存活且生长。
[0062]
通过上述设置，为该方法在进行草地治理区域中植株是否正常的判定时，提供了判定阈值的数据支持，且通过设定，使得判定阈值的设定能够与植株的生长变化周期更加适配，以确保步骤在中输出判定结果的准确的。
[0063]
如图1所示，步骤4中监测周期内任一递增周期内，草地治理区域中植株是否正常判定结果为否时，用户端对草地治理区域进行适应性维护操作；
[0064]
其中，用户端对草地治理区域进行适应性维护的操作包括：灌溉、土壤养分补充、枯苗死苗更栽、区域环境维持。
[0065]
通过上述设置，能够为草地治理的工作人员带来提示效果，确保草地治理区域在出现变劣情况时，工作人员及时对草地进行维护。
[0066]
实施例3
[0067]
在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1对实施例1中一种用于退化草地的恢复治理方法做进一步具体说明：
[0068]
步骤4中储存的比对结果，在判定草地治理区域中植株是否存活、生长的判定结果为否时，对步骤4中储存的比对结果进行删除处理；
[0069]
步骤4中在执行比对结果储存操作时，同步对草地治理区域适应性维护的操作进行储存，储存的草地治理区域适应性维护的操作同步于数据交互平台中上传；
[0070]
用户端通过电子设备于联网状态下访问数据交互平台，对数据交互平台中储存的比对结果及草地治理区域适应性维护的操作数据进行读取，且在读取时，数据交互平台根据降序排列结果提供数据供访问数据交互平台的用户端进行读取。
[0071]
通过上述设置，可以使得通过该方法完成的草地治理，且成功复绿的历史数据能够具备共享条件，以便于草地治理工作人员相互探讨、参考、学习，从而进一步提升草地治理复绿工作的成功率及效率。
[0072]
综上而言，上述实施例中方法在其步骤执行过程中能够通过监控设备部署对草地治理区域进行实时监控，并以设定阈值的方式，对草地治理区域的图像数据及环境参数进行判定，从而以此断定草地种植区域是否符合种植植株的生长需求，且能够进一步的对草地治理区域中出现的枯株、死株所在区域进行捕捉，从而进一步为工作人员在进行草地维护工作开展，带来更加便利快捷的数据参考，进而顺利完成草地维护、治理工作；此外，该方法在其步骤执行过程中，通过对草地治理区域的纹理特征进行获取，能够精准的求取草地治理区域中出现的枯株、死株所在区域，且进一步计算草地治理区域中枯株、死株所在区域的占比，从而以便于工作人员对草地的恢复治理，作出很对适宜的管理决策。
[0073]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者
替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取草地位置坐标，根据草地位置坐标设定草地治理区域；步骤2：在草地治理区域部署监控设备，应用监控设备采集草地治理区域的草地图像数据及环境参数数据；步骤3：设定草地复绿趋势判定阈值，接收步骤2中采集到的草地图像数据及环境参数数据，应用接收到的数据与草地复绿趋势判定阈值进行比对，判定草地治理区域中植株是否正常；步骤4：接收步骤3中比对结果，对比对结果进行储存，同步设定监测周期，应用监测周期对草地治理区域进行持续监控，判定草地治理区域中植株是否存活、生长；步骤5：构建数据交互平台，接收步骤4中储存的比对结果，将比对结果上传至数据交互平台中；步骤6：记载数据交互平台中储存数据的读取次数，根据数据交互平台中储存数据的读取次数对数据交互平台中储存的数据进行降序排列。2.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤1中草地位置坐标通过用户端手动上传，用户端手动上传的位置坐标不少于三组，位置坐标上传后，通过各位置坐标相互连接形成封闭区域，即步骤1中设定的草地治理区域。3.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤2中于草地治理区域部署监控设备时，同步获取草地治理区域在进行设定时所应用的草地位置坐标，进一步根据草地位置坐标计算草地治理区域面域大小，用户端根据草地治理区域面域大小部署若干组监控设备于草地治理区域内，使草地治理区域内任意位置的图像数据及环境参数数据均能够被采集；其中，用户端在草地治理区域部署监控设备时，遵循不小于50
㎡
/组的监控设备部署逻辑，监控设备由摄像头、土壤监测仪及空气监测仪所集成。4.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤3中设定的草地复绿趋势判定阈值通过用户端手动编辑设定，且设定有递增周期及递增数值，草地复绿趋势判定阈值根据递增周期及递增数值完成实时变更，步骤2中监控设备在采集草地图像数据及环境参数数据时，同步遵循步骤3中设定的递增周期实时运行；其中，与草地复绿趋势判定阈值进行比对时所应用的数据于监控设备中获取，包括：摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比、土壤监测仪监测到的土壤酸碱度及含水量、空气监测仪检测到的空气中pm2.5含量及温湿度。5.根据权利要求4所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述摄像头采集的草地图像数据的纹理特征区域占比，通过下式进行求取，公式为：式中：ent为图像数据的熵；g为像素块包含信息量；d为草地图像数据灰度共生矩阵中行列间方差；θ为漕渡图像数据的逆差矩；p为草地图像数据清晰度；其中，摄像头采集的图像数据通过用户端根据指定像素矩阵大小完成图像分割，每组分割得到的子图像数据均由上式求取熵，进一步设定判定阈值，以判定阈值比对子图像数
据的熵，子图像数据的熵处于判定阈值内，则判定该子图像数据具有纹理特征，最终完成对所有子图像数据的纹理特征的判定，以判定结果求取摄像头采集图像数据中纹理特征区域及纹理特征区域占比。6.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤4中设定的监测周期通过用户端手动设定，且所述监测周期为递增周期的整数倍数，每次监测周期结束时，以监测周期中包含的最后一组递增周期对应采集到的草地图像数据及环境参数数据与以监测周期中包含的第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值进行比对，最后一组递增周期对应采集数据处于第一组递增周期对应草地复绿趋势判定阈值，则判定草地治理区域中植株已存活且生长。7.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤4中监测周期内任一递增周期内，草地治理区域中植株是否正常判定结果为否时，用户端对草地治理区域进行适应性维护操作；其中，用户端对草地治理区域进行适应性维护的操作包括：灌溉、土壤养分补充、枯苗死苗更栽、区域环境维持。8.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤4中储存的比对结果，在判定草地治理区域中植株是否存活、生长的判定结果为否时，对步骤4中储存的比对结果进行删除处理。9.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，所述步骤4中在执行比对结果储存操作时，同步对草地治理区域适应性维护的操作进行储存，储存的草地治理区域适应性维护的操作同步于数据交互平台中上传。10.根据权利要求1所述的一种用于退化草地的恢复治理方法，其特征在于，用户端通过电子设备于联网状态下访问数据交互平台，对数据交互平台中储存的比对结果及草地治理区域适应性维护的操作数据进行读取，且在读取时，数据交互平台根据降序排列结果提供数据供访问数据交互平台的用户端进行读取。

技术总结
本发明涉及绿化治理技术领域，具体涉及一种用于退化草地的恢复治理方法，包括以下步骤：步骤1：获取草地位置坐标，根据草地位置坐标设定草地治理区域；步骤2：在草地治理区域部署监控设备，应用监控设备采集草地治理区域的草地图像数据及环境参数数据；步骤3：设定草地复绿趋势判定阈值，接收步骤2中采集到的草地图像数据及环境参数数据；本发明中方法在其步骤执行过程中能够通过监控设备部署对草地治理区域进行实时监控，并以设定阈值的方式，对草地治理区域的图像数据及环境参数进行判定，从而以此断定草地种植区域是否符合种植植株的生长需求，且能够进一步的对草地治理区域中出现的枯株、死株所在区域进行捕捉。死株所在区域进行捕捉。死株所在区域进行捕捉。


技术研发人员：谢志军 宫旭胤 吴建平 刘海波 刘立山 金茜
受保护的技术使用者：甘肃省农业科学院畜草与绿色农业研究所（甘肃省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所）
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/7/21