(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211209724.8 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 武汉博顺达交通设备有限公司 地址 430040 湖北省武汉市东西湖区金银 湖路15号 (72)发明人 罗昶　 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/17(2022.01) A01G 22/22(2018.01) (54)发明名称 智能排水监测方法、 系统及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及智能排水监测领域， 具体公开智 能排水监测方法、 系统及存储介质， 本发明通过 获取目标稻田的基本信息和当前水位， 判断目标 稻田是否有排水需求， 获取目标稻田降雨等待期 内各天的水分蒸发量和目标稻田降雨期内各天 的降雨量， 分析得到目标稻田的降雨水分补偿比 例系数， 根据目标稻田的当前水位、 耐淹 水位、 降 雨水分补偿比例系数和占地面积， 分析得到目标 稻田的排水量， 进一步获取目标稻田的排水沟渠 位置和目标稻田排水沟渠的断面面积， 将目标稻 田的排水沟渠位置和目标稻田排水沟渠的断面 面积发送至农田排水管理部门， 进而实现稻田 的 智能排水， 使得稻田免受内涝和渍害的威胁， 从 而为稻田的产量 提供保障。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115439005 A 2022.12.06 CN 115439005 A 1.智能排水监测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤一、 目标稻田基本信 息获取： 获取目标稻田的基本信 息， 其中基本信息包括耐淹水 位、 耐淹历时、 水稻承受水流速度和占地 面积； 步骤二、 目标稻田排水需求判断： 获取目标稻田的当前水位， 根据目标稻田的当前水位 和耐淹水位， 判断目标稻田是否有排水需求， 若目标稻田有排水需求， 则执 行步骤三； 步骤三、 降雨水分补偿比例系数获取:获取目标稻田降雨等待期内各天的水分蒸发量 和目标稻田降雨期内各天的降雨 量， 分析得到目标稻田的降雨水分补偿比例系数； 步骤四、 目标稻田排水量获取： 根据目标稻田的当前水位、 耐淹水位、 降雨水分补偿比 例系数和占地 面积， 分析 得到目标稻田的排水量； 步骤五、 目标稻田排水沟渠位置选取： 获取目标稻田的地势信 息和水稻生长茂密信 息， 分析得到目标稻田的排水沟渠位置； 步骤六、 目标稻田排水沟渠面积 获取:根据目标稻田的排水量、 耐淹历时和水稻承受水 流速度， 分析 得到目标稻田排水沟渠的断面 面积； 步骤七、 排水沟渠信息发送： 将目标稻田的排水沟渠位置和目标稻田排水沟渠的断面 面积发送至农田排水 管理部门。 2.根据权利要求1所述的智能排水监测方法， 其特征在于： 所述步骤一中获取目标稻田 的基本信息， 具体方法为： 按照预设的样本水稻选取原则在目标稻田中选取各样本水稻， 通过高清摄像机获取目 标稻田中各样本水稻的图像， 根据目标稻田中各样本水稻的图像， 得到目标稻田中各样本 水稻的根茎粗度， 提取数据库中存储的水稻在各生长周期对应的根茎粗度范围， 将目标稻 田中各样本水稻的根茎粗度与水稻在各生长周期对应的根茎粗度范围进 行比较， 若目标稻 田中某样本水稻的根茎粗度处于水稻在某生长周期对应的根茎粗度范围之内， 则将该生长 周期记为目标稻田中该样本水稻 的生长周期， 筛选得到目标稻田中各样本水稻 的生长周 期， 统计各生长周期对应的样本水稻数量， 将最多样本水稻数量对应的生长周期记为 目标 稻田的生长周期； 根据目标稻田中各样本水稻的图像， 构建目标稻田中各样本水稻的空间模型， 得到目 标稻田各样本水稻中各分枝点的高度； 提取数据库中存储的水稻在各生长周期对应的允许浸泡分枝点数量， 根据目标稻田的 生长周期， 筛选得到目标稻田允许浸泡的分枝点数量， 将目标稻田各样本水稻中各分枝点 按照从下往上 的顺序进行排序， 根据目标稻田允许浸泡的分枝点数量， 匹配得到目标稻田 各样本水稻中允许浸泡的最后一个分枝点， 获取目标稻田各样本水稻中允许浸泡最后一个 分枝点的高度， 将其记为 目标稻田各样本水稻的耐淹水位， 将目标稻田各样本水稻的耐淹 水位进行平均值计算， 得到目标稻田的耐淹水位， 将其记为h耐淹； 提取数据库中存储的水稻在各生长周期对应的耐淹历时和水稻承受水流速度， 根据目 标稻田的生长周期， 筛选得到目标稻田的耐淹历时和水稻承受水流速度， 将其分别记为t耐淹 和v承 受； 通过无人机携带的高清摄像机对目标稻田进行垂直拍摄， 获取目标稻田的整体图像， 根据目标稻田的整体图像， 得到目标稻田的占地 面积， 将其记为s稻 田。 3.根据权利要求2所述的智能排水监测方法， 其特征在于： 所述步骤二的具体分析过程权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115439005 A 2为： 按照预设的水位监测点布设原则在目标稻田布设各水位监测点， 通过水位传感器测量 目标稻田中各水位监测点的水位， 对目标稻田中各水位监测点的水位进行平均值计算， 得 到目标稻田的当前 水位， 将其记为h当前； 将目标稻田的当前水位与耐淹水位进行比较， 若目标稻田的当前水位大于或等于耐淹 水位， 表明目标稻田有排水需求， 并执 行步骤三， 反 之， 表明目标稻田没有排水需求。 4.根据权利要求2所述的智能排水监测方法， 其特征在于： 所述步骤三中分析得到目标 稻田的降雨水分补偿比例系数， 具体过程 为： 通过气象监测平台， 获取目标稻田所在地 区最近一 次降雨的间隔时长和降雨的持续 时 长， 将其分别记为 目标稻田的降雨等待期和降雨期， 并从气象监测平台获取目标稻田降雨 等待期内各天的最高气温和目标稻田降雨期内各天的降雨量， 将目标稻田降雨等待期内各 天的最高气温与预设的各水分蒸发量对应的最高气温参考范围进 行比对， 筛选得到目标稻 田降雨等待期内各天的水分蒸发量， 将目标稻田降雨等待期内各天的水分蒸发量和目标稻 田降雨期内各天的降雨量分别记为 和 i表示目标稻田降雨等待期内第i天的编号， i ＝1,2,...,n， j表示目标稻田降雨期内第j天的编号， j＝1,2,. ..,m； 将目标稻 田降雨等待期内各天的水分蒸发量和目标稻田降雨期内各天的降雨量代入 公式 得到目标稻田的降雨水分补偿比例系数α 。 5.根据权利要求1所述的智能排水监测方法， 其特征在于： 所述步骤四中分析得到目标 稻田的排水量， 具体分析 方法为： 将目标稻田的当前水位h当前、 耐淹水位h耐淹、 降雨水分补偿比例系数α和占地面积s稻田代 入公式 得到目标稻田的排水量Q,其中χ表示预设 的目标稻田 的排水量修正因子， β 表 示预设的目标稻田降雨水分补偿比例系数的修正因子， e表示自然常数。 6.根据权利要求1所述的智能排水监测方法， 其特征在于： 所述步骤五中分析得到目标 稻田的排水沟渠位置， 具体方法为： 按照预设的等面积原则对目标稻田区域进行划分， 得到目标稻田的各子区域， 通过激 光测距仪获取目标稻田中各子区域中心点处水面与 土壤层之间的垂直距离， 将其记为da， a 表示目标稻田中第a个子区域的编号， a＝1,2,...,b， 将目标稻田中各子区域中心 点处水面 与土壤层之间的垂直距离代入公式 得到目标稻田中各子区域的地面下沉比 例系数δa， 其中ε表示预设的目标稻田中子区域的地面下沉比例系数修正因子， b表示目标 稻田中子区域的总数量； 将目标稻 田中各子区域的地面下沉比例系数与预设的地面下沉比例系数阈值进行比 较， 若目标稻田中某子区域的地面下沉比例系 数大于预设的地面下沉比例系 数阈值， 则将 目标稻田中该子区域记为标记子区域， 筛选出各标记子区域， 通过距离传感器获取各标记权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115439005 A 3