[发明专利]土壤成分采集的多传感器优化部署方法

权利要求书

1.一种土壤成分采集的多传感器优化部署方法，其特征在于，包括：

S1、将作物种植区按照不同作物和对应的上一年亩产量进行区域划分，所述上一年亩产量包括高产、中产和低产，获取单位区域；

S2、采用系统随机布点法将所述单位区域内划分为M个面积相同的子区域，每个子区域内重复随机动态部署传感器，通过传感器测量部署点的土壤成分其中，i表示不同的土壤成分，j表示传感器序号；

其中，T表示选定置信水平；S²表示均方差，R表示极差；D表示可接受的绝对偏差；

S3、计算所述单位区域内土壤成分的标准差σ；

其中，μ表示所有传感器采集第i种土壤成分的平均值；

S4、若所述标准差σ小于标准差阈值T_i，则以最接近所述单位区域内土壤成分的平均值的部署点为该单位区域最终的传感器部署方案；否则，转入步骤S5；

S5、对所述单位区域均匀网格化，重新划分所述单位区域获取网格；

S6、根据所述网格的大小选取初始点集，根据所述初始点集，对所述网格进行Delaunay三角剖分获取三角网；

S7、采用传感器采集三角网三个顶点的土壤成分，计算变异系数CV；

S8、若所述变异系数CV大于最终阈值T，转入步骤S9；否则转入步骤S10；

S9、若所述三角网的面积大于传感器测量面积πr²，其中r表示传感器的测量半径；继续采用Delaunay三角剖分逐点插入法细化所述三角网，插入点为所述三角网斜边或最长边中点，并转入步骤S7重新计算变异系数；否则，转入步骤S10；重复循环，直至传感器变异系数CV都符合最终阈值T的约束；

S10、选取三角网的重心作为最终的传感器部署方案。

2.如权利要求1所述的多传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤S8中最终阈值T的获取过程包括：

S8B1、通过多组实验获取传感器对应的初始阈值T₀；

S8B2、计算所述初始阈值T₀下传感器覆盖率η，获得最终阈值T。

3.如权利要求2所述的多传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤S8B2具体包括:

S8B21、定义传感器覆盖率η，表示覆盖面积与测量区域面积之比；d为两个相邻传感器的距离；r为传感器的测量半径；

判断两相邻传感器的距离d与传感器的测量半径r之间的关系，当d＝2r时，传感器两两相切，除此之外：

其中，三个相邻传感器未覆盖的三角网区域面积表示未覆盖区域形成相邻顶点之间的连线距离；

S8B22、根据所述覆盖率η确定误差范围，综合所述覆盖率η和误差范围，确定最终阈值T。

4.如权利要求1～3任一项所述的多传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤S7中变异系数CV表示所述三角网各个顶点对应的土壤成分标准差σ_Δ与均值μ_Δ之比。

5.如权利要求1～3任一项所述的多传感器优化部署方法，其特征在于，所述步骤S6中选取的初始点集包括网格顶点、边线中点和网格顶点与中心的中间区域。

6.如权利要求1～3任一项所述的多传感器优化部署方法，其特征在于，所述传感器包括土壤电导率传感器、土壤湿度传感器、土壤温度传感器、土壤氮传感器、土壤磷传感器、土壤钾传感器或者土壤pH传感器中一种或多种。