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申请/专利权人：海南大学

摘要：本发明公开了一种无人机网格化智能施药方法，属于农业植保技术领域，包括S1、获取丘陵山地果园信息；S2、建立果园病虫害分布处方图；S3、采用棋盘分割方法，将果园病虫害分布处方图划分为不同的作业网格；S4、根据预先设定的病害阈值，将每个作业网格分类为施药区和非施药区；S5、根据施药流量与果园病虫害分布处方图，分别将BP神经网络PID算法、模糊控制算法PID算法嵌入无人机智能施药系统，获取PWM信号占空比与喷头的施药流量之间最优变量喷雾控制算法模型。本发明采用上述一种无人机网格化智能施药方法，通过基于网格化的智能施药，有助于提升施药的准确率。

主权项：1.一种无人机网格化智能施药方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取丘陵山地果园信息；步骤S2、建立果园病虫害分布处方图；步骤S3、采用棋盘分割方法，将果园病虫害分布处方图划分为不同的作业网格；步骤S4、根据预先设定的病害阈值，将每个作业网格分类为施药区和非施药区；步骤S5、根据施药流量与果园病虫害分布处方图，分别将BP神经网络PID算法、模糊控制算法PID算法嵌入无人机智能施药系统，获取PWM信号占空比与喷头的施药流量之间最优变量喷雾控制算法模型；所述步骤S1的具体步骤如下：S11、基于无人机搭载高精度RGB和激光雷达传感器获取果园图像和三维点云信息，对点云进行网格化处理，采用形态学滤波算法对地面点与非地面点进行分类和滤波处理，建立雷达数字高程模型；S12、无人机获取多角度果园图像信息，根据航拍图像真实空间的位置与姿态信息，对航拍图像进行特征点提取、几何校正处理生成数字正射图像，采用运动恢复结构算法生成数字立体摄影测量密集点云数据；S13、高精度地面控制点的坐标使用尺度迭代最近点算法进行关键点匹配；S14、通过不规则三角网算法逐点内插生成果园数字表面模型、数字高程模型，实现果园果树树冠与非树冠区域的分离，构件果园全视域三维立体模型；所述步骤S2具体包括以下步骤：S21、进行多时相的航拍图像和激光点云数据的采集并配准；S22、利用配准后的多时相激光点云数据，构建个体果树从芽期至采收期的完整连续点云信息；S23、基于获取的连续点云信息，建立个体果树的生长信息模拟模型，并提取个体果树冠层信息；S24、收集和整理个体果树的生长信息、环境条件和土壤特性数据，形成一个综合的数据集；S25、通过语义分割算法提取果树树冠具体发病位置和面积，生成施药阈值和果园病虫害分布处方图。

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