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CN112562074B - 一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法 - Google Patents

一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及树木管理领域，公开了一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法，本发明提供的判定方法包括：利用航测的方式获取树木树冠的健康状况并构建相应的树冠三维模型，利用集合层析仪分析树干的健康状况并构建树干模型，利用探地雷达分析树根的健康状况并构建树根模型，利用树冠三维模型、树干模型和树根模型构成树木整体三维稳态模型，结合多项条件参数获取树木整体的健康状况，最后，构建整体的数学模型，将上述四个要素的健康状况进行平均打分，得到树木整体的健康状况。本发明可以全面的判定树木的健康状况，且本发明可以批量判定和管理树木，提高了工作效率。

Description

一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法
技术领域
本发明涉及树木管理领域，尤其涉及一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法。
背景技术
长期以来，由于自然因素和人为因素，我国的绿地树木损坏严重。虽然最近几年，人们开始关注我国的绿地树木，但是，由于缺乏科学的管理与养护，很难对绿地树木形成很好的保护，而且，人们也很难对绿地树木的健康状况作出准确的判断，因此，有必要对现在这种情况进行改善。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供了一种智慧绿地的健康判定方法及养护管理方法，通过深度学习来获取树木的树冠、树干、树根以及整体的健康信息，从而判定树木的健康状况。
本发明采用的技术方案如下：一种智慧绿地的健康判定方法，包括：
步骤1：对树冠进行健康信息采集，得到树冠的健康状况数据和树冠的三维模型，对获得的树冠健康状况数据进行标签化训练深度学习，在将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠的健康状况打分；
步骤2：对树干进行健康信息采集，得到树干的健康状况数据和树干模型，将获得的树干健康状况数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分；
步骤3：对树根进行健康信息采集，得到树根的健康数据和树根模型，将获得的树根健康数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分；
步骤4：将获得的树冠三维模型、树干模型和树根模型构建成树木的整体性三维稳态模型，将三维稳态模型进行三维深度学习模型训练，融入气候条件、植物类型和水热条件进行分析，自动批量得到多颗树木整体结构稳定性与健康打分；
步骤5：构建整体打分数学模型，将以上四个要素的打分根据树龄条件、微气候条件、城市条件进行加权平均，得到树木健康状况综合评分，从而判定树木整体健康状况。
进一步的，步骤1具体包括：
利用无人机进行航测获取多角度树冠叶片影像图片；
将树冠叶片影像图片采用自制TensorFlow训练集进行标签化训练深度学习，将树叶病虫害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠叶片的病虫害健康状况打分。
进一步的，步骤2具体包括：
利用集合层析仪对树干进行透析采集，得到树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的水分特征、病虫害特征和木质特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分。
进一步的，步骤3具体包括：
利用探地雷达对树根进行透析采集，得到树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的树根连接度特征、完整度特征和病虫害特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分。
进一步的，在对树冠进行健康信息采集时，利用航测分析构建树冠三维模型；在对树干进行健康信息采集时，利用集合层析仪分析构建树干模型；在对树根进行健康信息采集时，利用探地雷达分析构建树根模型。
本发明还提供一种智慧绿地的养护管理方法，包括：构建智慧绿地的管理系统，将树木的地理信息数据、采集数据与判定得到的健康状况数据进行存储与可视化管理，并制定规则自动发出树木养护的工作任务单。
进一步的，所述树木地理信息数据的可视化管理具体为：将树木地理信息可视化成果开放成为网络参与平台。
进一步的，所述网络参与平台包括小程序APP 和网站。
本发明还提供一种智慧绿地的养护管理方法，包括：将树木的地理信息数据、采集数据与判定得到的健康状况数据进行存储与可视化管理，并制定规则自动发出树木养护的工作任务单。
进一步的，所述树木地理信息数据的可视化管理具体为：将树木地理信息可视化成果开放成为网络参与平台。
进一步的，所述网络参与平台包括小程序APP 和网站。
与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：
本发明可以科学的对绿地树木的健康作出准确的判断，同时，可以根据得到的判断结果对树木进行综合的管理及养护，解决了绿地树木难以管理的难题。
附图说明
图1是本发明一种智慧绿地的健康判定方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
如图1 所示，本发明实施例提供一种智慧绿地的健康判定方法，包括以下步骤：
S1：对树冠进行健康信息采集，得到树冠的健康状况数据和树冠的三维模型，对获得的树冠健康状况数据进行标签化训练深度学习，在将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠的健康状况打分；
S2：对树干进行健康信息采集，得到树干的健康状况数据和树干模型，将获得的树干健康状况数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分；
S3：对树根进行健康信息采集，得到树根的健康数据和树根模型，将获得的树根健康数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分；
S4：将获得的树冠三维模型、树干模型和树根模型构建成树木的整体性三维稳态模型，将三维稳态模型进行三维深度学习模型训练，融入气候条件、植物类型和水热条件进行分析，自动批量得到多颗树木整体结构稳定性与健康打分；
S5：构建整体打分数学模型，将以上四个要素的打分根据树龄条件、微气候条件、城市条件进行加权平均，得到树木健康状况综合评分，从而判定树木整体健康状况。
具体的，在本实施例中，所述步骤S1具体为：
利用无人机进行航测获取多角度树冠叶片影像图片；
将树冠叶片影像图片采用自制TensorFlow训练集进行标签化训练深度学习，将树叶病虫害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠叶片的病虫害健康状况打分。
具体的，在本实施例中，所述步骤S2具体为:
利用集合层析仪对树干进行透析采集，得到树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的水分特征、病虫害特征和木质特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分。
具体的，在本实施例中，所述步骤S3具体为：
利用探地雷达对树根进行透析采集，得到树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的树根连接度特征、完整度特征和病虫害特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分。
具体的，步骤S1中，在获利用无人机进行航测获取多角度树冠叶片影像图片的同时，利用无人机航测分析树冠，构建树冠的三维模型；步骤S2中，在利用集合层析仪对树干进行透析采集的同时，利用集合层分析仪对树干进行分析，构建树干模型；步骤S3中，在利用探地雷达对树根进行透析采集的同时，利用探地雷达分析树根，构建树根模型。
本发明实施例还提供一种智慧绿地的养护管理方法，包括以下内容：
首先，将树木的地理信息数据、采集数据与健康状况数据进行存储与可视化管理；其中，健康状况数据通过本实施例中一种智慧绿地的健康判定方法得来；然后，通过专业的树木养护管理人员对可视化的健康状况数据进行决策，通过一定的时间，逐渐建立健康状况数据与决策的对应关系；然后再通过该对应关系对机器进行训练，形成树木养护工作任务单的派发规则，最后通过机器自动发出树木养护的工作任务单。
优选地，将树木地理信息可视化成果开放成为网络参与平台，公众可以直接注册登录，了解树木的品种、故事、历史、健康状态等信息，结合树木认领公益活动，每个人都可以进行捐款、树木修复众筹，相应可以获得树木的监护权与使用权（开展树下聚会等活动）。
优选地，网络参与平台包括小程序APP和网站。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种智慧绿地的健康判定方法，其特征在于，包括：
步骤1：对树冠进行健康信息采集，得到树冠的健康状况数据和树冠的三维模型，对获得的树冠健康状况数据进行标签化训练深度学习，在将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠的健康状况打分；
步骤2：对树干进行健康信息采集，得到树干的健康状况数据和树干模型，将获得的树干健康状况数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分；
步骤3：对树根进行健康信息采集，得到树根的健康数据和树根模型，将获得的树根健康数据进行标签化训练深度学习，再将相应的病害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分；
步骤4：将获得的树冠三维模型、树干模型和树根模型构建成树木的整体性三维稳态模型，将三维稳态模型进行三维深度学习模型训练，融入气候条件、植物类型和水热条件进行分析，自动批量得到多颗树木整体结构稳定性与健康打分；
步骤5：构建整体打分数学模型，将以上四个要素的打分根据树龄条件、微气候条件、城市条件进行加权平均，得到树木健康状况综合评分，从而判定树木整体健康状况。
2.根据权利要求1所述的一种智慧绿地的健康判定方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
利用无人机进行航测获取多角度树冠叶片影像图片；
将树冠叶片影像图片采用自制TensorFlow训练集进行标签化训练深度学习，将树叶病虫害特征进行标签对应，自动批量得到多颗树冠叶片的病虫害健康状况打分。
3.根据权利要求1所述的一种智慧绿地的健康判定方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
利用集合层析仪对树干进行透析采集，得到树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树干截面的水分、病虫害和木质的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的水分特征、病虫害特征和木质特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树干的健康状况打分。
4.根据权利要求1所述的一种智慧绿地的健康判定方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
利用探地雷达对树根进行透析采集，得到树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片；
采用自制TensorFlow训练集对树根的连接度、完整度和病虫害的影像图片进行标签化训练深度学习；
将相应的树根连接度特征、完整度特征和病虫害特征一一进行标签对应，自动批量得到多颗树根的健康状况打分。
5.根据权利要求1所述的一种智慧绿地的健康判定方法，其特征在于，在对树冠进行健康信息采集时，利用航测分析构建树冠三维模型；在对树干进行健康信息采集时，利用集合层析仪分析构建树干模型；在对树根进行健康信息采集时，利用探地雷达分析构建树根模型。
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