[发明专利]落叶含水率的测量方法、系统及服务器

说明书

本发明提供一种落叶含水率的测量方法、系统及电子设备，落叶含水率的测量方法包括：获取源于探测器所探测的与落叶相关的数据信号，并从所获取的与落叶相关的数据信号中分析出有效的数据信号；根据有效的数据信号计算能量值数据序列，和能量值数据序列的均值；能量值数据序列用于表示与落叶相关的数据信号能量值特征；能量值数据序列的均值用于判断落叶含水率的特征值；利用预先建立的落叶含水率与能量值数据序列的均值对应关系的先验数据模型，以获取与所计算的能量值数据序列的均值对应的落叶含水率。本发明可以在无需人工干预的情况下，适用于各种使用环境和气候环境下，全天时全天候的自动获得准确的落叶层含水率信息。

技术领域

本发明属于林区环境状态监控及林业防火信息领域，涉及一种测量方法与系统，特别是涉及一种落叶含水率的测量方法、系统及服务器。

背景技术

目前，林区环境状态监控及林业防火信息领域都涉及到一个核心问题，即落叶层的含水率的获取，这直接关系到林区环境的控制及林区的防火等级的判定。系统是否能够在各种林区环境及自然环境下，全天时全天候的获得准确的落叶层含水率信息是关键的环节。因此，获得准确的落叶层含水率是林区环境状态监控及林业防火信息领域研究中的关键技术之一。

在进行落叶层含水率判定时，存在环境普适性、准确率高等要求，且不依赖于硬件，在实际使用过程中需要满足可用性强，可自动完成含水率测试，无需人工干预。

为了实现对落叶含水率的测量，可以使用硬件的FDR方法，或使用称重的方法。树叶的密度是不均匀的，且叶片间的缝隙会较大，对于不同的树叶类型其分布情况也是不同的(如阔叶、针叶等)，此种情况FDR设备的准确率会大大降低。使用称重的方法是需要人工操作，需要人为的进行样本采集，测量，烘干等等步骤。

但是，现有落叶含水率的测量方法需要人工干预，非自动进行计算落叶含水率，且应用性较弱，落叶含水率准确率低等缺陷。

因此，如何提供一种落叶含水率的测量方法、系统及电子设备，以解决现有落叶含水率的测量方法需要人工干预，非自动计算，且应用性较弱，落叶含水率准确率低等种种缺陷，实已成为本领域从业者亟待解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种落叶含水率的测量方法、系统及服务器，用于解决现有技术中落叶含水率的测量方法需要人工干预，非自动计算，且应用性较弱，落叶含水率准确率低的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供一种落叶含水率的测量方法，所述落叶含水率的测量方法包括以下步骤：获取源于探测器所探测的与落叶相关的数据信号，并从所获取的与落叶相关的数据信号中分析出有效的数据信号；根据所述有效的数据信号计算能量值数据序列，和能量值数据序列的均值；所述能量值数据序列用于表示与落叶相关的数据信号能量值特征；所述能量值数据序列的均值用于判断落叶含水率的特征值；利用预先建立的落叶含水率与能量值数据序列的均值对应关系的先验数据模型，以获取与所计算的能量值数据序列的均值对应的落叶含水率。

于本发明的一实施例中，在所述分析出有效的数据信号的步骤之前，所述落叶含水率的测量方法还包括：对所获取的与落叶相关的数据信号进行滤波处理。

于本发明的一实施例中，所述落叶含水率的测量方法还包括：计算经过滤波处理后的数据信号的用于判断数据信号是否有效的峰度系数，以分析出有效的数据信号。

于本发明的一实施例中，当所述峰度系数小于预设峰值阈值时，表示经过滤波处理后的数据信号为有效的数据信号；当所述峰度系数大于等于预设峰值阈值时，表示经过滤波处理后的数据信号为无效的数据信号。

于本发明的一实施例中，所述获取与能量值数据序列的均值对应的落叶含水率的步骤包括在所述先验数据模型中，查找与能量值数据序列的均值一一对应的落叶含水率。