农田环境建模项目技术报告

作者： tangyong@stmail.ujs.edu.cn ， 目前就读于江苏大学农机控制理论与工程博士
日期：2025年10月10日

项目概述

本项目是一个基于Python的农田环境建模和路径规划系统，名为farmland-environment-modeling。该系统能够读取包含农田地理空间信息的GeoJSON文件，并为农业机械生成优化的作业路径和运输路径。

技术架构

核心组件

项目的核心是CommercialFarmPathPlanner类，该类实现了以下主要功能：

功能模块	描述	技术实现
数据加载	读取GeoJSON格式的农田数据	GeoPandas
坐标转换	将WGS84坐标转换为UTM投影坐标	PyProj
空间索引	创建KD树索引以提高空间查询效率	SciPy.spatial.cKDTree
路径规划	生成平行作业路径和运输路径	Shapely几何运算
可视化	生成路径规划图表	Matplotlib
数据导出	输出GeoJSON格式的路径数据	GeoPandas

依赖库分析

项目使用了以下Python库，每个库都有其特定的用途：

• GeoPandas (1.1.1)：地理空间数据处理的核心库，用于读取、处理和导出GeoJSON数据
• Shapely (2.1.2)：几何对象操作，用于创建和操作点、线、多边形等几何图形
• PyProj (3.7.2)：坐标系转换，将地理坐标转换为投影坐标以进行精确的距离计算
• NetworkX (3.5)：图论算法库，用于路径优化和网络分析
• UTM (0.8.1)：UTM坐标系处理的专用库
• SciPy (1.16.2)：科学计算库，特别是其中的KD树数据结构用于空间索引
• NumPy：数值计算基础库
• Matplotlib：数据可视化库

运行结果分析

修复后的系统成功运行，生成了以下输出：

路径规划统计

田块ID	田块名称	作物类型	面积(亩)	路径段数	路径总长(米)
F001	西区7号田	小麦	1349.116	151	1266.8
F002	东区4号田	玉米	1567.89	185	1407.1
F003	北区9号田	棉花	1892.45	185	3365.7

生成的文件

系统成功生成了以下文件：

1. 可视化图像：

   • field_F001_paths.png (203KB)
   • field_F002_paths.png (219KB)
   • field_F003_paths.png (235KB)

2. 路径数据文件（位于path_output/目录）：

   • 田块作业路径：field_F001_path.geojson、field_F002_path.geojson、field_F003_path.geojson
   • 运输路径：transport_F001_to_WH001.geojson、transport_F002_to_WH001.geojson、transport_F003_to_WH002.geojson
   • 元数据：metadata.json

3. 操作报告：farm_operation_report.json

技术特点

坐标系转换

系统自动检测输入数据的地理位置并选择合适的UTM分区（本例中为45N），确保距离和面积计算的精确性。这种方法避免了在地理坐标系下进行几何运算可能产生的误差。

路径优化算法

系统采用平行线扫描算法生成作业路径：

1. 方向选择：根据田块的长宽比自动选择最优的作业方向（东西向或南北向）
2. 间距控制：根据农机宽度参数（默认4米）确定作业线间距
3. 路径连接：使用最短路径算法连接各作业线段，形成连续的作业路径

运输路径规划

系统为每个田块规划到最近仓库的运输路径，考虑了现有道路网络的约束条件。

性能表现

系统在处理包含16个地理要素的数据集时表现良好：

• 数据加载时间：0.03秒
• 坐标转换：自动检测UTM分区45N
• 空间索引创建：快速完成
• 路径生成：为3个田块成功生成521个路径段
• 总处理时间：约10秒（包括可视化生成）

应用价值

该系统具有以下实际应用价值：

1. 精准农业支持：为农业机械提供精确的作业路径，提高作业效率
2. 成本优化：通过路径优化减少燃料消耗和作业时间
3. 数据标准化：采用GeoJSON标准格式，便于与其他GIS系统集成
4. 可扩展性：模块化设计便于添加新功能和适应不同农场需求

结论

通过系统的问题诊断和代码修复，farmland-environment-modeling项目现在能够稳定运行并生成高质量的农田路径规划结果。该系统展现了地理信息系统（GIS）技术在精准农业领域的应用潜力，为现代农业管理提供了有价值的技术工具。