CN111066442B - 一种玉米对靶变量施肥方法、装置及应用 - Google Patents

Abstract

本发明涉及农业施肥技术领域，具体公开了一种玉米对靶变量施肥方法、装置及应用。该装置包括：图像采集装置、控制装置、喷肥装置；图像采集装置在施肥装置行进时实时获取待施肥区域的图像信息，控制装置根据图像信息分别控制喷肥装置；喷肥装置包括扁平扇形喷嘴，其喷雾形状呈扇形，扇形所在的平面垂直于施肥装置的行进方向；图像采集装置与喷肥装置安装在同一水平面上，扇形在待施肥区域的平面上的垂直投影位于图像采集装置平行于行进方向的视场距离的中间位置；图像采集装置与负责在该图像采集装置的视场区域中施肥的喷肥装置以特定方式设置。本发明还提供一种应用该装置的施肥方法及应用。本发明施肥精准，提高肥料利用率，减少肥料污染。

Description

一种玉米对靶变量施肥方法、装置及应用

技术领域

本发明涉及农业施肥技术领域，具体地说，涉及一种玉米对靶变量施肥方法、装置及应用。

背景技术

变量施肥技术是精准农业的核心内容之一，它根据作物生长环境的空间差异以及作物的需肥规律，精细准确地调整作物的施肥量，以求以最少的肥料投入，获取最高的经济效益和生态效益。目前的变量施肥技术主要包括两种：基于处方图的变量施肥技术和基于传感器的在线实时变量施肥技术。

基于处方图的变量施肥主要包括施肥处方图的生成和变量施肥作业两个环节。其中，处方图的生成是指，首先通过土壤采样和化学分析的方法测定田地里不同区域的养分含量。然后结合农业地理信息技术生成土壤养分空间变异图以指导变量施肥作业。但是该方法的主要缺点是，测土配方不仅成本高，而且周期长，不能实时反映田间营养分布的变异性。

随着光谱分析技术和信息技术的发展，通过光谱传感器实时检测农田的营养分布已经得以实现，且硬件成本也越来越低。这也促进了在线实时变量施肥作业技术的发展。针对基于处方图的变量施肥的方法的不足，基于传感器的在线实时变量施肥技术得到发展和研究。该方法首先，通过光谱传感器采集田间作物和土壤的光谱信息，结合光谱分析技术得到田间营养分布的变异性；然后由系统控制器处理光谱数据，结合施肥决策模型做出施肥决策并向施肥机构发出控制指令；最后由施肥机构根据控制指令控制施肥机构进行变量施肥作业。如中国专利CN201510163619.9提出一种通过光谱传感器诊断叶菜类作物长势，并根据诊断结果进行变量施肥的方法。

基于光谱传感器的在线实时变量施肥方法，虽然能够通过光谱传感器预先诊断某一区域的作物营养状态，并通过营养状态确定作物的长势需求，根据作物需求控制施肥机构进行变量施肥作业。但是，如图1所示，该作业方式依然是一种连续作业方式，不区分该区域中的植株类型及是否为空白土地，虽然在一定程度上，较传统不做营养判断的均一施肥方法能够减少肥料的投入，但是无法精确保证肥料的施入位置，且也不能依据各株作物的实时特性进行针对性施肥。

中国专利CN201410037916.4针对果园施肥应用，为了保证果树根部能够有效吸收肥料养分，提出的一种对果树根部对靶变量施肥的装置与方法。该装置与方法是通过探测果树枝干的三维结构预测根系分布位置，从而对根部进行对靶施肥。但是相对于果树的种植模式，田间宽行作物(如玉米)的植株形态较小，分布更加密集，该方式无法适用于玉米等作物的冠层追肥。

因此，需要提供一种新的玉米对靶变量施肥方法、装置及应用以解决上述问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种能够减少在非施肥区域肥料的浪费、提高肥料资源利用率、不遗漏施肥对象的玉米对靶变量施肥装置。

为了实现本发明该目的，本发明的技术方案如下：

一种玉米对靶变量施肥装置，包括：图像采集装置、控制装置、喷肥装置；

所述图像采集装置在所述施肥装置行进时实时获取待施肥区域的图像信息，所述控制装置根据所述图像信息分别控制所述喷肥装置；

所述喷肥装置包括扁平扇形喷嘴，所述扁平扇形喷嘴的喷雾形状呈扇形，所述扁平扇形喷嘴的喷洒角为θ，所述扇形所在的平面在所述待施肥区域的平面上的垂直投影垂直于所述施肥装置的行进方向；

所述图像采集装置与所述喷肥装置安装在同一水平面上，所述扇形在所述待施肥区域的平面上的垂直投影位于所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场距离的中间位置；

所述图像采集装置与负责在该所述图像采集装置的视场区域中施肥的所述喷肥装置的设置满足如下公式(1)-(5)：

d₁≈2×x₁ (3)

d₂≈n×x₂ (4)

其中，d₁为所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场距离，d₂为所述图像采集装置垂直于所述行进方向的视场距离，x₁为玉米种植株距，x₂为玉米种植行距，θ₁为所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场角，θ₂为所述图像采集装置垂直于所述行进方向的视场角，h为所述图像采集装置与所述喷肥装置距离地面的高度，n为所述喷肥装置的数量(n为正整数，优选n为2～6)，θ、θ₁、θ₂的单位为度，h的单位为厘米，d₁、d₂、x₁、x₂的单位为厘米。

为了方便精准定位喷洒位置，本发明使用扁平扇形喷嘴并在安装时确保扇形面垂直于施肥装置的行进方向。

本发明的施肥装置包括至少一个图像采集装置和至少一个喷肥装置，喷肥装置的数量以实际施肥需求而定(每一喷肥装置可对应一行玉米植株)，图像采集装置的数量根据喷肥装置的喷洒角与图像采集装置的视场角的关系而定，以保证每个喷肥装置的扇形喷雾覆盖区所对应的待施肥区域的图像信息都有图像采集装置负责采集为宜。例如，当图像采集装置的视场角是喷肥装置的喷洒角的2倍时，即每一图像采集装置可同时收集两个喷肥装置对应的待施肥区域的图像信息，此时，施肥装置上的喷肥装置的数量可为图像采集装置的2倍。

本发明的施肥装置通过图像采集装置与喷肥装置的特定相对位置关系设定，确保图像采集装置能够扫描到施肥机构行进方向上的每一棵靶标，保证了待施肥区域中靶标的全覆盖，还同时保证了喷肥装置的喷洒面能够覆盖图像采集装置的检测区域，并尽可能的减少重合。从而实现了喷洒位置与靶标位置的精准匹配且不遗漏靶标，提高了肥料资源利用率。

本发明的施肥装置中，所述图像信息包括彩色图像信息、光谱图像信息和深度图像信息；和/或，所述图像采集装置为RGB-D相机。

本发明的施肥装置中，所述控制装置包括玉米检测定位模块，所述玉米检测定位模块根据所述彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到所述玉米时，对所述玉米进行定位。

本发明可通过深度学习图像处理技术训练目标检测网络(比如YOLOv3)。然后将训练好的网络部署到控制装置上用于实时检测。基于深度学习的玉米植株靶标实时检测定位方法可准确实时定位靶标，为保证施肥准确性提供了基础。

本发明的施肥装置中，所述控制装置还包括营养需求诊断模块及喷肥装置控制模块，所述营养需求诊断模块根据所述玉米的所述光谱图像信息和所述深度图像信息预测所述玉米的营养需求，所述喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制所述喷肥装置的喷肥量。

优选的，本发明的每个喷肥装置都由一个开关电磁阀单独控制。

本发明可针对各株作物的实时特性有针对性控制施肥量，既有利于作物的生长，又提高了肥料的利用率。

本发明的施肥装置中，所述控制装置还包括响应距离确定模块及响应位置判定模块，所述响应距离确定模块根据如下公式(6)-(7)确定所述喷肥装置的响应距离，

D＝v₀×(t+m) (6)

D≤x₁/100 (7)

其中，D为所述响应距离，v₀为所述施肥装置的行进速度，t为所述喷肥装置的响应延迟时间(即，从控制装置发出指令，到喷肥装置动作响应，系统整体的响应延迟时间)，m为所述控制装置预测所述玉米的营养需求的处理时间，D的单位为米，v₀的单位为米/秒，t的单位为秒，m的单位为秒；

所述响应位置判定模块根据所述喷肥装置的位置、从所述玉米检测定位模块获得的所述玉米的位置信息及所述响应距离判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

在线实时对靶施肥的应用中，存在因图像处理，指令传输，喷肥装置控制响应等而造成的延迟情况。因此，为喷肥动作设定响应距离可更精准的控制施肥位置。

本发明的另一目的在于提供一种采用上述施肥装置的施肥方法，该方法包括以下步骤：

(1)在所述施肥装置行进时，以所述图像采集装置实时获取所述待施肥区域的图像信息；

(2)所述控制装置实时分析所述图像信息后下达控制指令，以分别控制所述喷肥装置。

本发明的方法中，步骤(2)具体包括：

S1：以玉米检测定位模块获取所述图像信息中的彩色图像信息，根据所述彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到所述玉米时，对所述玉米进行定位并判定所述待施肥区域为施肥区，当未检测到所述玉米时，判定所述待施肥区域为非施肥区。

本发明的方法中，在所述步骤S1后还包括：

S2：以营养需求诊断模块对所述施肥区中的所述玉米进行营养需求的预测后，喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制所述喷肥装置的喷肥量，具体方式如下：

S21：从所述施肥区对应的彩色图像信息中，将所有所述玉米以像素级别分割出来获得被分割区域；

S22：提取所述被分割区域的光谱图像信息，所述光谱图像信息包括红外光谱信息和近红外光谱信息，根据所述光谱图像信息分别计算出各所述玉米的植被指数(光谱参数)；

S23：提取所述被分割区域的深度图像信息以分别获得各所述玉米的空间形态参数；

S24：根据各所述玉米的所述植被指数和所述空间形态参数实时预测各所述玉米的营养需求；

S25：所述喷肥装置控制模块根据各所述玉米的所述营养需求，分别控制各所述玉米对应的所述喷肥装置的喷肥量。

本发明的方法中，在所述步骤S2后还包括：

S3：响应位置判定模块根据所述玉米的位置信息、所述喷肥装置的位置及响应距离确定模块确定的响应距离，判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

对于玉米作物来说，其株距一般为30-40cm，行距一般在50-60cm之间，在进行苗期追肥时，其作物植株之间除了存在明显的土壤空隙之外，还会有杂草等不需要施肥的位置区域，目前的变量施肥装置和方法在进行变量施肥作业时，无法对所述不施肥位置区域进行检测，从而无法避免在所述不需要施肥的位置区域施肥。本发明可对于杂草和土壤背景等进行有效识别和区分，在这些不需要施肥的位置区域关闭施肥装置，能够更近一步减少肥料投入，在提高资源利用率的同时，对土壤环境的保护也有促进作用。

本发明是基于光谱参数和空间形态参数融合的作物营养需求实时诊断方法，利用得出的光谱参数和空间形态参数可以建立玉米植株营养诊断模型，用于实时预测玉米植株的营养需求。在施肥装置行进的过程中，通过对玉米植株营养需求的实时预测，动态变量控制施肥装置变量作业。

本发明还提供一种上述施肥装置或方法在玉米种植中的应用。

本发明的上述施肥装置或方法也适用于其他与玉米种植方式类似的宽行作物。

本发明的有益效果至少在于：

本发明利用RGB-D相机同时获取喷嘴下方的彩色图像和深度图像，利用深度学习和图像处理技术对玉米植株进行实时检测，并通过其红光通道和近红外通道的光谱信息以及融合深度信息的三维形态信息诊断玉米植株的营养状态，为施肥决策提供更可靠的数据支持，同时实现对靶变量施肥，避免在非作物植株和植株间隔的土壤背景处喷施肥料，使得施肥更加精准，在提高肥料资源的利用率的同时，也能减少化学肥料对田间环境的污染损害，具有很好的市场前景。

附图说明

图1为现有基于光谱传感器的在线实时变量施肥方法示意图；

图2为本发明的一种玉米对靶变量施肥装置示意图；

图3为本发明扁平扇形喷嘴喷雾形状示意图；

图4为本发明的一种喷嘴喷洒与相机视场的位置关系示意图；

图5为本发明的靶标定位检测示意图；

图6为本发明的图像像素分割示意图；

图7为本发明的对靶喷肥控制示意图；

图8为本发明的脉冲宽度调制示意图；

图9为本发明的基于PWM的变量喷洒示意图；

图10为本发明的对靶变量施肥方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的优选实施方式进行详细说明。需要理解的是以下实施例的给出仅是为了起到说明的目的，并不是用于对本发明的范围进行限制。本领域的技术人员在不背离本发明的宗旨和精神的情况下，可以对本发明进行各种修改和替换。

实施例1

本实施例提供一种玉米对靶变量施肥装置，该装置示意图如图2所示。该装置包括：多个图像采集装置、控制装置、多个喷肥装置；所述图像采集装置在所述施肥装置行进时实时获取待施肥区域的图像信息，并将所述图像信息传送给所述控制装置，所述控制装置根据所述图像信息分别控制所述喷肥装置。

所述图像采集装置为RGB-D相机，可获取待施肥区域的彩色图像信息、光谱图像信息和深度图像信息。

所述喷肥装置包括一扁平扇形喷嘴，所述扁平扇形喷嘴的喷雾形状呈扇形，如图3所示，该类型喷嘴的喷雾形状的前视图为扇形，扁平扇形喷嘴的喷洒角为θ，右视图为一条直线，可保证喷洒位置的精准定位。安装时，确保扇形面(扇形所在的平面)垂直于水平面且扇形面在所述待施肥区域的平面上的垂直投影垂直于施肥装置的行进方向。

RGB-D相机垂直于施肥装置的行进方向的视场角为扁平扇形喷嘴喷洒角的2倍(即每一RGB-D相机负责2个扁平扇形喷嘴施肥区域的图像采集)，扁平扇形喷嘴的数量是RGB-D相机的两倍。每个扁平扇形喷嘴都由一个开关电磁阀单独控制。

所述RGB-D相机(以下简称相机)与所述扁平扇形喷嘴(以下简称喷嘴)并列安装在同一水平面(即喷杆)上且每个相机安装在两个喷嘴的中间位置，负责同时为两个喷嘴进行靶标检测。如图4喷嘴喷洒与相机视场的位置关系示意图所示，喷嘴1和喷嘴2分别负责为相机视场内左右半区内的靶标施肥。喷嘴的喷雾扇形面在相机视场内的垂直投影为一条垂直于施肥机构(施肥装置)行进方向的直线。且在施肥机构的行进方向上，该直线位于相机视场的中间位置。

喷嘴和负责该喷嘴施肥区域图像采集的相机的安装高度h与该喷嘴喷洒角θ和该相机视场角θ₁、θ₂满足以下约束关系：

d₁≈2×x₁ (3)

d₂≈n×x₂ (4)

其中，d₁为相机平行于施肥机构行进方向的视场距离，d₂为相机垂直于施肥机构行进方向的视场距离，x₁为玉米种植株距，x₂为玉米种植行距，θ₁为相机平行于施肥机构行进方向的视场角，θ₂为相机垂直于施肥机构行进方向的视场角，h为相机与喷嘴距离地面的高度，n为对应于该相机图像采集区域的喷嘴的数量，θ、θ₁、θ₂的单位为度，h的单位为厘米，d₁、d₂、x₁、x₂的单位为厘米。本实施例中，d₁为100厘米，d₂为60厘米，x₁为50厘米，x₂为30厘米，θ为33.4度，θ₁为90度，θ₂为62度，h为50厘米，n为2。

所述控制装置包括玉米检测定位模块，所述玉米检测定位模块根据相机获取的待施肥区域的彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到玉米时，进一步对玉米进行定位。玉米检测定位模块包含YOLOv3目标检测网络。

所述控制装置还包括营养需求诊断模块及喷肥装置控制模块，所述营养需求诊断模块根据相机获取的玉米的光谱图像信息和深度图像信息预测所述玉米的营养需求，所述喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制对应的喷肥装置的喷肥量。

所述控制装置还包括响应距离确定模块及响应位置判定模块，所述响应距离确定模块根据如下公式(6)-(7)确定所述喷肥装置的响应距离，

D＝v₀×(t+m) (6)

D≤x₁/100 (7)

其中，D为所述响应距离，v₀为所述施肥装置的行进速度，t为所述喷肥装置的响应延迟时间(即，从控制装置发出指令，到喷肥装置动作响应，系统整体的响应延迟时间)，m为所述控制装置预测所述玉米的营养需求的处理时间，D的单位为米，v₀的单位为米/秒，t的单位为秒，m的单位为秒；本实施例中，D为0.36米，v₀为0.3米/秒，t为1秒，m为0.2秒。

所述响应位置判定模块根据喷肥装置的位置、从所述玉米检测定位模块获得的玉米的位置信息及所述响应距离判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

本实施例还提供一种采用上述施肥装置的施肥方法，具体包括以下步骤：

(1)在所述施肥装置行进的同时，以各所述图像采集装置实时获取其视场对应的待施肥区域的图像信息；

(2)所述控制装置实时分析各图像信息后下达控制指令，以分别控制对应的喷肥装置。

步骤(2)具体包括：

S1：以玉米检测定位模块获取各图像信息中的彩色图像信息，采用深度学习图像处理技术训练后的目标检测网络YOLOv3，根据所述彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到玉米时，对所述玉米进行定位并判定所述待施肥区域为施肥区，当未检测到所述玉米时，判定所述待施肥区域为非施肥区。

如图5所示，在施肥装置行进的过程中，对靶标实时检测，并在靶标周围形成目标框。通过定位目标框距离图像边缘的像素距离，对靶标进行定位。

S2：以营养需求诊断模块对所述施肥区中的玉米进行营养需求的预测后，喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制所述喷肥装置的喷肥量，具体步骤如下：

S21：从所述施肥区对应的彩色图像信息中，将所有所述玉米以像素级别分割出来获得被分割区域；

S22：提取所述被分割区域的光谱图像信息，所述光谱图像信息包括红外光谱信息和近红外光谱信息，根据所述光谱图像信息分别计算出各所述玉米的植被指数(光谱参数)；

S23：提取所述被分割区域的深度图像信息以分别获得各所述玉米的空间形态参数；

S24：根据各所述玉米的所述植被指数和所述空间形态参数实时预测各所述玉米的营养需求；

本实施的具体实时诊断方法是当检测到玉米植株时，在目标框内，对玉米植株进行像素级别的分割，如图6所示。然后由营养需求诊断模块提取被分割区域的红光通道和近红外通道的光谱信息，组合计算植被指数(如归一化植被指数(normalized differencevegetation index,NDVI))。此外，将被分割出来的区域映射到深度图像上，提取被分割区域内每个像素的深度信息，通过对被分割区域内每个像素的深度信息的累加，得出整个玉米植株的空间形态参数——三维叶面积指数(3D-LAI)。利用得出的光谱参数和空间形态参数建立玉米植株营养诊断模型，用于实时预测玉米植株的营养需求。

S25：所述喷肥装置控制模块根据各所述玉米的所述营养需求，分别控制各所述玉米对应的所述喷肥装置的喷肥量。

S3：响应位置判定模块根据所述玉米的位置信息、所述喷肥装置的位置及响应距离确定模块确定的响应距离，判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

具体地，为避免响应延迟带来的实时对靶喷肥不精确问题，本实施例的具体对靶喷肥控制示意图如图7所示，其中“On”代表打开喷嘴，“Off”代表关断喷嘴，方框为目标框，其所在位置即靶标所在位置。以喷洒机构(施肥装置)行进方向为正方向，把图7中各目标框的左侧边框当作前边，右侧边框当作后边。控制装置判定喷嘴的喷洒位置距离目标框的前边等于响应距离时，发送打开电磁阀的控制指令，打开喷嘴进行施肥；控制装置判定喷嘴的喷洒位置距离目标框的后边等于响应距离时，发送关闭电磁阀的控制指令，关闭喷嘴停止施肥。这样，根据目标对象位置的检测结果控制电磁阀的通断以实现准确对靶施肥。

本实施例通过脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)技术控制电磁阀的开合时间，进而控制喷嘴的通断时间以改变施肥输出量。通过Arduino和单片机等作为下位机控制器，可以输出不同占空比的PWM控制信号，占空比越大，电磁阀开通的时间越长，由喷嘴喷洒的肥料越多，反之，喷嘴喷洒的肥料越少。如图8所示，“On”表示打开电磁阀；“Off”表示关闭电磁阀。

响应位置判定模块根据喷嘴喷洒位置与玉米植株目标的位置关系，决定向下位机发出控制指令的时机，参见图9。根据营养诊断模型的预测结果决定PWM控制信号的占空比。对诊断模型的输出结果进行归一化处理，然后进行等级划分，并和PWM的占空比大小建立映射关系。如当模型预测结果位于等级1[0,0.3]时，PWM的占空比大小为75％；当模型预测结果位于等级2[0.3,0.6]时，PWM的占空比大小为50％；当模型预测结果位于等级3[0.6,1]时，PWM的占空比大小为25％。下位机接收控制装置的指令，输出不同占空比的PWM控制信号，控制电磁阀的开合时间，进而控制喷嘴的通断时间，以实现变量施肥。

本实施例在施肥装置行进的过程中，根据目标检测网络对每一帧图像的实时处理结果，控制电磁阀的开断，进而控制喷嘴的开关状态，可实现精准的对靶变量施肥。

本实施例对靶变量施肥方法流程如图10所示。

该方法是在施肥装置行进的同时，首先，通过RGB-D相机实时采集喷嘴下方的覆盖区域的图像数据，其次，将RGB图像数据输入到玉米植株检测网络(YOLOv3)，利用深度学习和图像处理技术对RGB图像数据进行实时处理，对玉米植株进行实时检测。当有玉米植株被检测到时，判定喷嘴经过施肥区域(即玉米植株位置)。当没有玉米植株被检测到时，判定喷嘴经过非施肥区域(即杂草或者土壤背景)，不进行后续变量施肥操作，继续处理下一帧RGB图像。再次，当且仅当喷嘴经过施肥区域时，进行玉米植株的分割处理，并提取、处理RGB-D相机的红光通道和近红外通道光谱信息，融合深度信息计算玉米植株的三维形态信息，根据光谱信息和三维形态信息预测玉米营养需求。然后，根据玉米植株的位置判断其是否到达预设响应位置，如果到达预设响应位置，根据其营养需求等级决定PWM控制信号的占空比，发送控制指令以控制电磁阀的开合时间，从而改变施肥输出量。当喷嘴经过非施肥区域时，电磁阀始终处于关闭状态，施肥装置不进行施肥作业。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (6)

1.一种玉米对靶变量施肥装置，其特征在于，包括：至少一个图像采集装置、控制装置、至少一个喷肥装置；

所述图像采集装置在所述施肥装置行进时实时获取待施肥区域的图像信息，所述控制装置根据所述图像信息分别控制所述喷肥装置；

所述喷肥装置包括扁平扇形喷嘴，所述扁平扇形喷嘴的喷雾形状呈扇形，所述扁平扇形喷嘴的喷洒角为θ，所述扇形所在的平面在所述待施肥区域的平面上的垂直投影垂直于所述施肥装置的行进方向；

所述图像采集装置与所述喷肥装置安装在同一水平面上，所述扇形在所述待施肥区域的平面上的垂直投影位于所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场距离的中间位置；

所述图像采集装置与负责在该所述图像采集装置的视场区域中施肥的所述喷肥装置的设置满足如下公式(1)-(5)：

d₁≈2×x₁ (3)

d₂≈n×x₂ (4)

其中，d₁为所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场距离，d₂为所述图像采集装置垂直于所述行进方向的视场距离，x₁为玉米种植株距，x₂为玉米种植行距，θ₁为所述图像采集装置平行于所述行进方向的视场角，θ₂为所述图像采集装置垂直于所述行进方向的视场角，h为所述图像采集装置与所述喷肥装置距离地面的高度，n为所述喷肥装置的数量，θ、θ₁、θ₂的单位为度，h的单位为厘米，d₁、d₂、x₁、x₂的单位为厘米；

所述图像信息包括彩色图像信息、光谱图像信息和深度图像信息；所述图像采集装置为RGB-D相机；

所述控制装置包括玉米检测定位模块，所述玉米检测定位模块根据所述彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到所述玉米时，对所述玉米进行定位；

所述控制装置还包括营养需求诊断模块及喷肥装置控制模块，所述营养需求诊断模块根据所述玉米的所述光谱图像信息和所述深度图像信息预测所述玉米的营养需求，所述喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制所述喷肥装置的喷肥量；

所述控制装置还包括响应距离确定模块及响应位置判定模块，所述响应距离确定模块根据如下公式(6)-(7)确定所述喷肥装置的响应距离，

D＝v₀×(t+m) (6)

D≤x₁/100 (7)

其中，D为所述响应距离，v₀为所述施肥装置的行进速度，t为所述喷肥装置的响应延迟时间，m为所述控制装置预测所述玉米的营养需求的处理时间，D的单位为米，v₀的单位为米/秒，t的单位为秒，m的单位为秒；

所述响应位置判定模块根据所述喷肥装置的位置、从所述玉米检测定位模块获得的所述玉米的位置信息及所述响应距离判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

2.一种采用权利要求1所述的施肥装置的施肥方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在所述施肥装置行进时，以所述图像采集装置实时获取所述待施肥区域的图像信息；

(2)所述控制装置实时分析所述图像信息后下达控制指令，以分别控制所述喷肥装置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：

S1：以玉米检测定位模块获取所述图像信息中的彩色图像信息，根据所述彩色图像信息检测所述待施肥区域中是否存在玉米，当检测到所述玉米时，对所述玉米进行定位并判定所述待施肥区域为施肥区，当未检测到所述玉米时，判定所述待施肥区域为非施肥区。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤S1后还包括：

S2：以营养需求诊断模块对所述施肥区中的所述玉米进行营养需求的预测后，喷肥装置控制模块根据所述营养需求控制所述喷肥装置的喷肥量，具体方式如下：

S21：从所述施肥区对应的彩色图像信息中，将所有所述玉米以像素级别分割出来获得被分割区域；

S22：提取所述被分割区域的光谱图像信息，所述光谱图像信息包括红外光谱信息和近红外光谱信息，根据所述光谱图像信息分别计算出各所述玉米的植被指数；

S23：提取所述被分割区域的深度图像信息以分别获得各所述玉米的空间形态参数；

S24：根据各所述玉米的所述植被指数和所述空间形态参数实时预测各所述玉米的营养需求；

S25：所述喷肥装置控制模块根据各所述玉米的所述营养需求，分别控制各所述玉米对应的所述喷肥装置的喷肥量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2后还包括：

S3：响应位置判定模块根据所述玉米的位置信息、所述喷肥装置的位置及响应距离确定模块确定的响应距离，判定是否发送喷肥指令给所述喷肥装置控制模块。

6.根据权利要求1所述的施肥装置或根据权利要求2-5任一项所述的方法在玉米种植中的应用。

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