本发明涉及农业检测技术领域，具体而言，涉及一种农作物长势状态确定方法、农作物作业方法及相关装置。
背景技术：
农作物的长势监测是农业生产活动中的一项重要工作，其目的是为作物的早期估产提供重要依据，同时为田间管理提供可靠的信息。快速有效地获取农作物的长势信息，可以在减少人工劳动工作量的同时提高种植效率，并降低种植成本。
目前，为了快速有效地获取农作物的长势信息，最常用的方式是通过人工法确定农作物的株高，然后根据株高来人工判断农作物的长势，这种方耗费大量人工时间，在进行大范围监测的时候效率极低，难以高效的了解农作物的长势状态。
因此，如何降低检测农作物长势信息的成本和耗时，提高检测效率，是需要解决的技术问题。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种农作物长势状态确定方法、农作物作业方法及相关装置，用于降低检测农作物长势信息的成本和耗时，提高检测效率。
第一方面，本发明提供的一种农作物长势状态确定方法，所述方法包括：获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；所述平均生长个数与预设的生长区间对应；所述生长区间表征所述平均生长个数对应的标准生长高度范围；当所述平均生长高度不在所述平均生长个数对应的预设生长区间内时，确定所述测区内的农作物长势异常。
可选地，所述获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度的步骤，包括：获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量；将全部所述目标检测区域对应的高程变化量的平均值作为所述平均生长高度。
可选地，所述获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量的步骤，包括：获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点确定所述目标检测区域；获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
可选地，所述获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量的步骤，包括：获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点和所述目标农作点预设范围内的地面点确定目标检测区域和地面点区域；获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；根据所述地面高程数据确定每个地面点区域对应的地面平均高程，作为地面高程；根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点与所述地面高程的差值在所述预设时间段内的变化量为所述预设时间段内的高程变化量。
可选地，在确定所述测区内的农作物长势异常之后，所述方法还包括：当所述平均生长高度大于所述生长区间的最大值，在所述影像上为所述目标作物点添加第一标记，生成所述农作物对应的处方图；或者，当所述平均生长高度小于所述生长区域的最小值时，在所述影像上为所述目标作物点添加第二标记，生成所述农作物对应的处方图。
可选地，在所述获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数的步骤之前，所述方法还包括：根据所述测区内的农作物类型确定所述农作物对应的种植策略；根据所述种植策略确定所述农作物的每个平均生长个数对应的预设生长区间。
第二方面，本发明提供一种农作物作业方法，所述方法包括：获取测区内农作物的长势状态；根据所述长势状态确定对应的长势调整策略；所述调整策略为：当所述农作物处于徒长状态，减少所述农作物的生长物资量；当所述农作物处于营养不良状态，增加所述农作物的生长物资；按照所述长势调整策略对所述农作为进行作业，以使所述农作物的长势状态达到标准生长指标。
第三方面，本发明提供的一种农作物长势状态确定装置，包括：获取模块，用于获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；所述平均生长个数与预设的生长区间对应；所述生长区间表征所述平均生长个数对应的标准生长高度范围；确定模块，用于当所述平均生长高度不在所述平均生长个数对应的生长区间内，确定所述测区内的农作物长势异常。
可选地，所述获取模块，具体用于获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量；所述确定模块，具体用于将全部所述目标检测区域对应的高程变化量的平均值作为所述平均生长高度。
可选地，所述目标检测区域为目标农作物点对应的区域；所述获取模块，具体用于获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点确定所述目标检测区域；获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；所述确定模块，具体用于根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
可选地，所述获取模块，还具体用于获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点和所述目标农作点预设范围内的地面点确定目标检测区域和地面点区域；获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；所述确定模块，还具体用于根据所述地面高程数据确定每个地面点区域对应的地面平均高程，作为地面高程；根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点与所述地面高程的差值在所述预设时间段内的变化量为所述预设时间段内的高程变化量。
可选地，还包括添加模块；所述添加模块，用于当所述平均生长高度大于所述生长区间的最大值，在所述影像上为所述目标作物点添加第一标记，生成所述农作物对应的处方图；或者，当所述平均生长高度小于所述生长区间的最小值，在所述影像上为所述目标作物点添加第二标记，生成所述农作物对应的处方图。
可选地，所述获取模块，还用于根据所述测区内的农作物类型确定所述农作物对应的种植策略；所述确定模块，还用于根据所述种植策略确定所述农作物的每个平均生长个数对应的预设生长区间。
第四方面，本发明提供一种农作物作业装置，包括：获取模块，用于获取测区内农作物的长势状态；确定模块，用于根据所述长势状态确定对应的长势调整策略，所述调整策略为：当所述农作物处于徒长状态，减少所述农作物的生长物资量；当所述农作物处于营养不良状态，增加所述农作物的生长物资；作业模块，用于按照所述长势调整策略对所述农作物进行作业，以使所述农作物的长势状态达到标准生长指标。
第五方面，本发明提供的一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现第一方面所述的农作物长势状态确定方法或者第二方面所述的农作物作业方法。
第六方面，本发明提供的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的农作物长势状态确定方法或者第二方面所述的农作物作业方法。
本发明实施例提供的农作物长势状态确定方法、农作物作业方法及相关装置，该方法包括：获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；平均生长个数与预设的生长区间对应；生长区间表征平均生长个数对应的标准生长高度范围；当平均生长高度不在预设生长区间内时，确定测区内的农作物长势异常。本发明通过将获得农作物的平均生长高度和预设生长区间内的高度进行比较，当确定平均生长高度不在生长区间内，则确定农作物长势异常，从而可以快速有效地获取农作物的长势信息，减少人工劳动工作量的同时提高种植效率，并降低种植成本，还可以指导用户根据检测到的长势信息确定调整策略，避免出现徒长或营养不良、偏离高产的生产指标问题，从而提高农作物的最终产量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图；
图2为本发明实施例提供的一种场景示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图之一；
图4为本发明实施例提供的步骤s102的可能实现方式；
图5为本发明实施例提供的步骤s102-1的一种可能的实现方式；
图6为本发明实施提供的dsm数据示意图；
图7为本发明实施例提供的步骤s102-1的另一种可能的实现方式；
图8为本发明实施例提供的目标农作物点与地面点范围示意图；
图9为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图之二；
图10为本发明实施例提供的一种农作物作业方法的示意性流程图；
图11为本发明实施例提供的一种农作物长势状态确定装置的功能模块图；
图12为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定装置的功能模块图；
图13为本发明实施例提供的一种农作物作业装置的功能模块图；
图14为本发明实施例提电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
目前，传统的通过人工实地测量农作物植株高度确定农作物长势信息的方式效率低、时效长，加之一些农作物的种植范围广、劳动成本高，难以高效的了解农作物的日生长高度与控制好生长节间距，造成农作物徒长、偏离高产的生产指标问题，从而减低了农作物的最终产量。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种农作物长势状态确定方法，该方法通过获得农作物的平均生长高度和平均生长个数，并确定该平均生长高度是否处于该平均生长个数对应的生长区间内，若在区间内，则表明农作物长势正常，若不在区间内，则表明农作物长势异常，从而可以快速有效地获取农作物的长势信息，可以在减少人工劳动工作量的同时提高种植效率，并降低种植成本。
在介绍本发明实施例提供的农作物长势状态确定方法，首先对本发明实施例中的相关名词进行解释。
点云：在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。
数字表面模型(digitalsurfacemodel，缩写dsm)：地面高程数据，是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。和dem相比，dem只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，dsm是在dem的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。
数字正射影像图(digitalorthophotomap，缩写dom)：是对航空(或航天)相片进行数字微分纠正和镶嵌，按一定图幅范围裁剪生成的数字正射影像集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像。
基于上述理解，本发明实施例将以农作物为棉花为例进行详细介绍，需要说明的是，本发明实施例中的农作物还可以是玉米、水稻等农作物，下面请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图，该方法的执行主体为可以为电子设备、无人设备等，可以包括以下几个步骤：
s102、获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和与预设生长区间对应的平均生长个数。
在一些可能的实施例中，上述的平均生长个数可以是测区内所有农作物生长个数的平均值，以棉花为例，每株棉花上可以生长有多台果枝，该平均生长个数可以为测区内所有果枝的平均值，平均生长个数可以通过图像识别检测、人工统计等方式获得，此处不作限定。
可以理解的是，在一些可能的实施例中，平均生长个数可以与预设的生长区间对应；该生长区间表征平均生长个数对应的标准生长高度范围。
继续以棉花为例，参见图2，图2为本发明实施例提供的一种场景示意图，假设单株棉花的棉腿高度为20cm，20cm以上的部分可以出棉花果枝，按照棉花的种植标准，设第1-4台果枝每5cm出一台；第5-8台果枝每6cm出一台；第9-12台果枝每7cm出一台，则排除20cm的棉腿高度，第一台果枝正常生长区间为[5,10)；第二台果枝为[10,15)；第三台为[15,20)；第四台为[20,26)；第五台为[26,32)……以此类推,可以得到每台果枝对应的生长区间。
可以理解的是，基于上述生长区间设置规则，假设棉花的平均生长个数(也就是平均果枝数)为4，则对应的生长区间为[20,26)。通过统计测区内农作物的平均生长个数，即可确定该数值对应的标准生长范围。
需要说明的是，上述的生长区间可以根据不同农作物的种植标准进行设置，以棉花为例，棉花可以按照56711标准进行种植，因此，在设置生长区间时，可以按照以上介绍的方式进行确定，对于玉米、水稻等其他类型的农作物，可以根据各自对应的种植标准进行设置。
s103、当平均生长高度不在该平均生长个数对应的预设生长区间内时，确定测区内的农作物长势异常。
在一些可能的实施例中，上述的生长区间表征平均生长个数对应的标准生长高度范围，也就是说，当平均生长高度在平均生长个数对应的标准生长高度范围时，农作物则处于正常生长状态，若平均生长高度不在标准生长高度范围，则可以确定农作物长势异常，可能出现棉花徒长或者影响不良的现象，用户可以根据该结果调整农作物的水肥与生长调节剂用量，使农作物长势恢复正常。
为了方便理解，继续以棉花为例，假设获得测区内棉花的平均四台果枝。在预设时间段内的棉花平均生长高度为30.1cm,而根据上述设置生长区间的标准可知，四台果枝预设的正常生长区间为[20,26),平均生长高度不在正常生长区间内(且平均生长高度大于区间最大值)，因而可以确定该测区内棉花正处于徒长状态，需要减少水肥与生长调节剂用量。假设在预设时间段内的棉花平均生长高度为19.1cm,平均生长高度也不在正常生长区间内(且平均生长高度小于区间最小值)，因而可以确定该测区内棉花营养不良，需要增加水肥与生长调节剂用量。
通过上述方法，用户可以根据最终确定的长势检测结果，确定农作物的生长情况，然后可以根据农作物的生长状态确定对应的长势调整策略，该方法不仅可以快速、准确的获得农作物的长势信息，还可以指导用户根据检测到的长势信息确定调整策略，避免出现徒长或营养不良、偏离高产的生产指标问题，从而提高农作物的最终产量。
本发明实施例提供的农作物长势状态确定方法，包括：获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；平均生长个数与预设的生长区间对应；生长区间表征平均生长个数对应的标准生长高度范围；当平均生长高度不在预设生长区间内时，确定测区内的农作物长势异常。本发明通过将获得农作物的平均生长高度和预设生长区间内的高度进行比较，当确定平均生长高度不在生长区间内，则确定农作物长势异常，从而可以快速有效地获取农作物的长势信息，减少人工劳动工作量的同时提高种植效率，并降低种植成本，还可以指导用户根据检测到的长势信息确定调整策略，避免出现徒长或营养不良、偏离高产的生产指标问题，从而提高农作物的最终产量。
可选地，上述的生长区间可以根据不同农作物的种植标准进行设置，以棉花为例，棉花可以按照56711标准进行种植，因此，在设置生长区间时，可以按照以上介绍的方式进行确定，对于玉米、水稻等其他类型的农作物，可以根据各自对应的种植标准进行设置，为了使本发明实施例提供的农作物长势状态确定方法能够灵活适用于各个类型的农作物，下面在图1的基础上，给出一种可能的实现方式，参见图3，图3为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图，在确定测区内的农作物长势异常之后，该方法还包括：
s100、根据测区内的农作物类型确定农作物对应的种植策略。
s101、根据种植策略确定农作物的每个平均生长个数对应的预设生长区间。
可选地，在确定农作物长势状态之前，首先需要检测农作的平均生长高度，在实际的场景中个，由于一些农作物的种植面积较大，农作物数据采集困难，使得获得农作物平均生长高度的方式复杂，降低了检测效率，为此，下面给出一种确定农作物平均生长高度的实现方式，参见图4，图4为本发明实施例提供的步骤s102的可能实现方式；即图1中的步骤s102可以包括以下几个子步骤：
s102-1、获取测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
s102-2、将全部目标检测区域对应的高程变化量的平均值作为平均生长高度。
在一些可能的实施例中，上述的目标检测区域可以是测区内随机采样获得的多个区域，每个区域内均可以包含有至少一个最大高程点(最大高程值也可以理解为农作物点)，在第一采集时刻获得多个目标检测区域各自对应的最大高程点对应的高程值后，在下一个采集时刻以同样的方式再次获得这多个目标检测区域各自对应的最大高程点对应的高程值；两个采集时刻对应的最大高程值之差即为该时间段内的农作物生长量，取各个目标检测区域农作物生长量的平均值作为该时间段内农作物的平均生长高度。
通过上述方式可以获得农作物的平均生长高度，但为了保证长势状态检测结果的准确性，本发明实施例采用航空摄影测量技术获得确定农作物平均生长高度的相关数据，准确度高、误差小，可以包括dom数据、点云数据、dsm数据，并通过分析测区在预设时间段内的高程变化量来确定农作物平均生长高度，为了保证数据的准确度，下面给出两种确定高程变化量的实现方式。
在第一种可能的实现方式中，上述的目标检测区域为目标农作物点对应的区域，针对每个目标检测区域，直接将最大高程值在采集时间段内的变化量作为农作物在采集时间段内的生长量，为了方便理解，参见图5，图5为本发明实施例提供的步骤s102-1的一种可能的实现方式；
s102-1-1a、获取测区的影像，并根据影像中的目标农作物点确定多个目标检测区域。
在一些可能的实施例中，获得测区的影像(dom)后，可以在dom上任意选取若干个检查点作为目标农作物点，并对每个检查点进行30厘米范围的缓冲，从而可以确定出若干个目标检测区域，还可以保证每个目标检测区域内能够包含最大高程值对应的农作物点。
s102-1-2a、获取测区的点云数据，并根据点云数据确定测区的地面高程数据。
可以理解的是，将点云数据转换为高程网格格式即得到地面高程数据，例如：dsm，参见图6，图6为本发明实施提供的dsm数据示意图，根据dsm数据可以获取每个检查点范围内的最大高程点。
s102-1-3a、根据地面高程数据确定每个目标检测区域的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
可以理解的是，针对每个目标检测区域，最大高程点对应的高程值包含了地面高程值。
例如，以棉花为例，假设第一次检测到某棉花基地棉花的平均高程为827.300m，若此时刚好达到20cm的棉腿高度，平均果枝台数为零。过一段时间后再次检测到该基地的棉花平均高程为827.601m,该高程值包含了地面高程值，此时平均四台果枝，该时间段内的棉花平均生长高度为(827.601m-827.300m)*100＝30.1cm,还可知，四台果枝预设的正常生长区间为[20,26),因而该棉花基地正处于徒长状态，需要减少水肥与生长调节剂用量。需要说明的是，上述的步骤s102-1-1a和步骤s102-1-2a之间没有执行的先后顺序，可以先执行步骤s102-1-1a再执行步骤s102-1-2a，或者，先执行步骤s102-1-2a再执行步骤s102-1-1a，还可以同时执行，此处不作限定。
在第二种可能的实现方式中，上述的目标检测区域还可以包括目标农作物点对应的区域和每个目标农作物点预设范围内的地面点对应的检测区域，针对每个目标检测区域，将最大高程值和地面平均高程值之间的差值作为目标农作物的株高，然后将不同时刻获取的株高的差值作为目标农作物的生产量，为了方便理解，参见图7，图7为本发明实施例提供的步骤s102-1的另一种可能的实现方式。
s102-1-1b、获取测区的影像，并根据影像中的目标农作物点和目标农作点预设范围内的地面点确定目标检测区域和地面点区域。
在一些可能的实施例中，获得测区的影像(dom)后，可以在dom上任意选取若干个检查点，并对每个检查点进行30厘米范围的缓冲，从而可以确定出若干个目标检测区域，同时，在dom上还可以确定每个检查点的附近的地面点，并对每个地面点并对其进行10厘米范围的缓冲，获得地面点对应的检测区域。为了方便理解，请参见图8，图8为本发明实施例提供的目标农作物点与地面点范围示意图。
s102-1-2b、获取测区的点云数据，并根据点云数据确定测区的地面高程数据。
s102-1-3c、根据地面高程数据确定每个地面点区域的地面平均高程，作为地面高程。
s102-1-4d、根据地面高程数据确定每个目标检测区域内的最大高程点与地面高程的差值在预设时间段内的变化量。
例如，假设第一次检测到某棉花基地棉花的平均高度为20cm，此平均高度不包含地面高程值，此时刚好达到20cm的棉腿高度，平均果枝台数为零。过一段时间后再次检测到该基地的棉花平均高度为45cm,此时平均六台果枝。则该时间段内的棉花平均生长量为45cm-20cm＝25cm,而六台果枝预设的正常生长区间为[32,38),因而该棉花基地正处于营养不良状态，需要增加水肥与生长调节剂用量。
需要说明的是，上述的步骤s102-1-1b和步骤s102-1-2b之间没有执行的先后顺序，可以先执行步骤s102-1-1b再执行步骤s102-1-2b，或者，先执行步骤s102-1-2b再执行步骤s102-1-1b，还可以同时执行，此处不作限定。
还需要说明的是，上述第一种可能的实现方式可以直接得到农作物的生长量，上述第一种可能的实现方式通过先获得株高，然后将不同时刻对应的株高的差值作为农作物的生长量，上述两种实现方式的目的均是为了获取农作为的生长量。
可选地，在获得农作物长势状态之后，为了能够指导用户根据检测到的长势信息确定调整策略，避免出现徒长或营养不良、偏离高产的生产指标问题，从而提高农作物的最终产量。下面在图1的基础上，给出一种可能的实现方式，参见图9，图9为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定方法的示意性流程图，在确定测区内的农作物长势异常之后，该方法还包括：
s104a、当平均生长高度大于生长区间的最大值，在测区的影像上为目标作物点添加第一标记，生成农作物对应的处方图。
s104b、当平均生长高度小于生长区间的最小值，在测区的影像上为目标作物点添加第二标记，生成农作物对应的处方图。
在一些可能的实施例中，上述的第一标记和第二标记可以是不同的颜色标记和/或形状标记等，例如，第一标记可以是红色标记，第二标记可以是黄色标记，或者，第一标记是三角形，第二标记是正方形等，此处不作限定。以第一标记和第二标记是不同的颜色标记为例，当平均生长高度大于生长区间的最大值，则在测区dom上为目标作物点添加红色标记，代表农作物徒长，需要减少水肥与生长调节剂用量。当平均生长高度小于生长区域的最小值时，在测区的影像上将目标作物点添加黄色标记，代表棉花营养不良，需要增加水肥与生长调节剂用量，由此生成处方图。
可以理解的是，通过本发明实施例生成的处方图，可以利用第三方应用接口接入智慧农业系统农场管理，管理人员便可一键快速查询出当前农作物的生长情况。
综上，本发明通过利用航空摄影测量技术得到的dom数据、点云数据、dsm数据得出农作物棉花生长高度，确定棉花的生长情况，还可以根据确定的生长情况指导用户调节水肥用量与生长调节剂用量，下面还给出一种农作物作业方法，参见图10，图10为本发明实施例提供的一种农作物作业方法，该方法包括：
s201、获取测区内农作物的长势状态。
可以理解的是，可以通过上述实施例的农作为长势状态确定方法获得测区农作物的长势状态。
s202、根据长势状态确定对应的长势调整策略。
s203、按照长势调整策略对农作物进行作业，以使农作物的长势状态达到标准生长指标。
可以理解的是，上述的调整策略为：当农作物处于徒长状态，减少农作物的生长物资量，例如，调整农作物的水肥与生长调节剂用量；当农作物处于营养不良状态，增加农作物的生长物资，使农作物长势恢复正常，达到标准生长指标。从而避免了棉花徒长或营养不良、偏离高产的生产指标问题，提高棉花的最终产量。
为了实现上述实施例中的各个步骤，以达到对应的技术效果，下面给出一种农作物长势状态确定装置的实现方式，参见图11，图11为本发明实施例提供的一种农作物长势状态确定装置的功能模块图，其中，农作物长势状态确定装置10包括：获取模块101、确定模块102。
获取模块101，用于获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；平均生长个数与预设的生长区间对应；生长区间表征平均生长个数对应的标准生长高度范围；
确定模块102，用于当平均生长高度不在平均生长个数对应的预设生长区间内时，确定测区内的农作物长势异常。
可以理解的是，获取模块101、确定模块102可以协同的执行步骤s102至步骤s103以实现相应的技术效果。
可选地，获取模块101，具体用于获取测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量；确定模块102，具体用于将全部目标检测区域对应的高程变化量的平均值作为平均生长高度。
可以理解的是，获取模块101可以用来执行步骤s102-1至步骤s102-2以实现相应的技术效果。
可选地，目标检测区域为目标农作物点对应的区域；获取模块101和确定模块102，具体用于：获取测区的影像，并根据影像中的目标农作物点确定目标检测区域；获取测区的点云数据，并根据点云数据确定测区的地面高程数据；根据地面高程数据确定每个目标检测区域的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
可以理解的是，获取模块101和确定模块102还可以用来执行步骤s102-1-1a至步骤s102-1-3a以实现相应的技术效果。
可选地，目标检测区域包括目标农作物点对应的区域和每个目标农作物点预设范围内的地面点对应的检测区域；获取模块101和确定模块102，具体用于：获取测区的影像，并根据影像中的目标农作物点和该目标农作点预设范围内的地面点确定目标检测区域和地面点区域；获取测区的点云数据，并根据点云数据确定测区的地面高程数据；根据地面高程数据确定每个地面点区域的地面平均高程，作为地面高程。根据地面高程数据确定每个目标检测区域内的最大高程点与地面高程的差值在预设时间段内的变化量。
可以理解的是，获取模块101和确定模块102还可以用来执行步骤s102-1-1b至步骤s102-1-4b以实现相应的技术效果。
可选地，在获得农作物长势状态之后，为了能够指导用户根据检测到的长势信息确定调整策略，该农作物长势状态确定装置10还可以包括添加模块103，参见图12，图12为本发明实施例提供的另一种农作物长势状态确定装置10的功能模块图。
添加模块103，用于当平均生长高度大于生长区间的最大值，在影像上将目标作物点添加第一标记，生成农作物对应的处方图。
添加模块103，还用于当平均生长高度小于生长区域的最小值时，在影像上将目标作物点添加第二标记，生成农作物对应的处方图。
可以理解的是，添加模块103可以用来执行步骤s104a至步骤s104b以实现相应的技术效果。
可选地，为了灵活适应各个类型农作的长势确定需求，确定模块102，还用于根据测区内的农作物类型确定农作物对应的种植策略；根据种植策略确定农作物的每个平均生长个数对应的预设生长区间。
可以理解的是，获取模块101和确定模块102可以用来执行步骤s100至步骤s101以实现相应的技术效果。
为了实现上述实施例中的s201-s203，以达到对应的技术效果，下面给出一种农作物长势状态确定装置的实现方式，参见图13，图13为本发明实施例提供的一种农作物作业装置的功能模块图，其中，农作物作业装置20包括：获取模块201、确定模块202和作业模块202。
获取模块，用于获取测区内农作物的长势状态。
确定模块，用于根据长势状态确定对应的长势调整策略，调整策略为：当农作物处于徒长状态，减少农作物的生长物资量；当农作物处于营养不良状态，增加农作物的生长物资。
作业模块，用于按照长势调整策略对农作为进行作业，以使农作物的长势状态达到标准生长指标。
本发明实施例还提供一种电子设备，如图14，图14为本发明实施例提电子设备的结构框图。该电子设备12包括通信接口121、处理器122和存储器123。该处理器122、存储器123和通信接口121相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器123可用于存储软件程序及模块，如本发明实施例所提供的农作物长势状态确定方法或者农作物作业方法对应的程序指令/模块，处理器122通过执行存储在存储器123内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口121可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。在本发明中该电子设备120可以具有多个通信接口121。
其中，存储器123可以是但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。
处理器122可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
可以理解的是，上述的农作物长势状态确定装置10或者农作物作业装置20的各个模块可以软件或固件(firmware)的形式存储于电子设备12的存储器123中，并由处理器122执行，同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器123中。
本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项的农作物长势状态确定方法或者农作物作业方法。该计算机可读存储介质可以是，但不限于，u盘、移动硬盘、rom、ram、prom、eprom、eeprom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
1.一种农作物长势状态确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；所述平均生长个数与预设的生长区间对应；所述生长区间表征所述平均生长个数对应的标准生长高度范围；
当所述平均生长高度不在所述平均生长个数对应的生长区间内，确定所述测区内的农作物长势异常。
2.根据权利要求1所述的农作物长势状态确定方法，其特征在于，所述获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度，包括：
获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量；
将全部所述目标检测区域对应的高程变化量的平均值作为所述平均生长高度。
3.根据权利要求2所述的农作物长势状态确定方法，其特征在于，所述获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量，包括：
获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点确定所述多个目标检测区域；
获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；
根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点在预设时间段内的高程变化量。
4.根据权利要求2所述的农作物长势状态确定方法，其特征在于，所述获取所述测区的多个目标检测区域各自对应的最大高程点在预设时间段内的高程变化量的步骤，包括：
获取所述测区的影像，并根据所述影像中的目标农作物点和所述目标农作物点预设范围内的地面点确定目标检测区域和地面点区域；
获取所述测区的点云数据，并根据所述点云数据确定所述测区的地面高程数据；
根据所述地面高程数据确定每个地面点区域对应的地面平均高程，作为地面高程；
根据所述地面高程数据确定每个所述目标检测区域内的最大高程点与所述地面高程的差值在所述预设时间段内的变化量为所述预设时间段内的高程变化量。
5.根据权利要求3或4所述的农作物长势状态确定方法，其特征在于，在确定所述测区内的农作物长势异常之后，所述方法还包括：
当所述平均生长高度大于所述生长区间的最大值，在所述影像上为所述目标农作物点添加第一标记，生成所述农作物对应的处方图；或者，
当所述平均生长高度小于所述生长区间的最小值，在所述影像上为所述目标农作物点添加第二标记，生成所述农作物对应的处方图。
6.根据权利要求1所述的农作物长势状态确定方法，其特征在于，在所述获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数的步骤之前，所述方法还包括：
根据所述测区内的农作物类型确定所述农作物对应的种植策略；
根据所述种植策略确定所述农作物的每个平均生长个数对应的预设生长区间。
7.一种农作物作业方法，其特征在于，所述方法包括：
获取测区内农作物的长势状态；
根据所述长势状态确定对应的长势调整策略；所述调整策略为：当所述农作物处于徒长状态，减少所述农作物的生长物资量；当所述农作物处于营养不良状态，增加所述农作物的生长物资；
按照所述长势调整策略对所述农作物进行作业，以使所述农作物的长势状态达到标准生长指标。
8.根据权利要求7所述的农作物作业方法，其特征在于，所述农作物的长势状态通过上述权利要求1-6任意一项所述的农作物长势状态确定方法获得。
9.一种农作物长势状态确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取测区内农作物在预设时间段内的平均生长高度和平均生长个数；所述平均生长个数与预设的生长区间对应；所述生长区间表征所述平均生长个数对应的标准生长高度范围；
确定模块，用于当所述平均生长高度不在所述平均生长个数对应的生长区间内，确定所述测区内的农作物长势异常。
10.一种农作物作业装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取测区内农作物的长势状态；
确定模块，用于根据所述长势状态确定对应的长势调整策略，所述调整策略为：当所述农作物处于徒长状态，减少所述农作物的生长物资量；当所述农作物处于营养不良状态，增加所述农作物的生长物资；
作业模块，用于按照所述长势调整策略对所述农作物进行作业，以使所述农作物的长势状态达到标准生长指标。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现权利要求1-6任一项所述的农作物长势状态确定方法或者实现权利要求7-8任意一项所述的农作物作业方法。
12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的农作物长势状态确定方法或者实现权利要求7-8任意一项所述的农作物作业方法。
技术总结