珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置与流程

本公开涉及地理监测技术领域，尤其涉及一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置。

背景技术：

当今全球化下，岛礁的研究价值和现实战略意义日益凸显。中国南海岛礁远离大陆，人员往返时间长；岛礁环境恶劣，不适宜长期居住；岛礁陆域稀缺，岛上管理人员较少。这种地小、人少、距离远的独有特点，使得南海岛礁生态环境监测与保护难以依靠传统的人工方式进行管理，亟需引入物联网技术，实时监测、获取岛礁生态环境数据并分析其异常状况，从而远程开启或关闭诸如植被浇灌水阀等智能设备，实现对岛礁生态环境的实时监测与智能化控制。目前针对南海岛礁生态环境实时监测的应用需求，国内已有研究机构在岛上开展土壤监测传感器布设工作，获取岛礁珊瑚沙土壤的温度、湿度和水势等监测数据，分析岛礁珊瑚沙土壤的干旱程度，进而实现植被浇灌水阀的远程智能控制。由于岛礁珊瑚沙土壤存在空间异质性，如何合理确定土壤监测传感器布设位置和布设数量是整个岛礁珊瑚沙土壤监测过程中十分重要和困难的一环。目前在物联网应用中，主要依据用户的经验确定传感仪器的布设位置和布设数量，主观性较强，导致实时监测的数据不完全具有代表性。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法及装置，其能够根据珊瑚沙土壤属性数据，自动确定土壤监测传感器的最佳布设位置和数量，实现利用最优数量的传感器就能全覆盖土壤监测区域，获得的土壤实时监测的数据更为可靠，避免了土壤监测传感器的布设冗余或监测数据不具有代表性等问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法，包括：

获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成m个大小相同的网格单元；

在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取n个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；

根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；

根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；

计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；

根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。

在一个实施例中，优选地，根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形，包括：

获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；

根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；

依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；

将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；

根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形，包括：

针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；

利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域；

根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合；

依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形；

利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形；

当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数；

当所述个数为偶数时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当所述个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形从所述边界多边形集合中删除；

统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，包括：

根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。

在一个实施例中，优选地，根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量，包括：

将所述分块多边形的总数量确定为所述传感器的数量，将所述每个分块多边形的质心坐标确定为所述传感器的位置。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置，包括：

获取模块，用于获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成m个大小相同的网格单元；

选取模块，用于在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取n个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；

第一计算模块，用于根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；

划分模块，用于根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；

第二计算模块，用于计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；

确定模块，用于根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。

在一个实施例中，优选地，所述划分模块包括：

获取单元，用于获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；

编号单元，用于根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；

区间确定单元，用于依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；

赋值单元，用于将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；

提取单元，用于根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，所述提取单元用于：

针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚沙含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；

利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域；

根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合；

依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形；

利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形；

当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数；

当所述个数为偶数时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当所述个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形从所述边界多边形集合中删除；

统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，所述第一计算模块用于：

根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。

在一个实施例中，优选地，所述确定模块用于：

将所述分块多边形的总数量确定为所述传感器的数量，将所述每个分块多边形的质心坐标确定为所述传感器的位置。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明实施例中，通过预先采样岛礁土壤监测区域的珊瑚沙含量属性数据，并根据珊瑚沙含量属性数据将岛礁土壤监测区域划分成若干个土壤质地不同的分块，通过计算每个分块多边形的质心从而确定土壤监测仪器的布设位置和布设数量，这样，能够用最优的土壤监测传感器数量就能完全覆盖岛礁土壤监测区域，并且土壤监测传感器的布设位置更具有代表性，监测得到的土壤温度、湿度和水势等数据更能充分反映土壤区域的干旱程度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的将土壤监测区域划分成网格单元的示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的又一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的网格单元的属性值示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法中步骤s35的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的边界区域示意图。

图7是根据一示例性实施例示出的矢量多边形的示意图。

图8是根据一示例性实施例示出的另一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图。

图9是根据一示例性实施例示出的传感器的位置和数量的示意图。

图10是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置的框图。

图11是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置中划分模块的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图，如图1所示，珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法，包括以下步骤。

步骤s11，获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成m个大小相同的网格单元。

例如，从高分辨率遥感影像上提取岛上待布设传感器的土壤监测区域范围，并采用空间网格将土壤监测区域划分成m行×n列的大小相同的规则网格，如图2所示，网格的行数m、列数n、网格单元大小cellsize的计算方法如公式(1)所示。

上述公式中，函数max是求取两参数中的最大值，函数sqrt是求平方根，s表示土壤监测区域的面积，w、h分别表示土壤监测区域的最小矩形包围框的宽度与高度。

步骤s12，在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取n个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值。

在土壤监测区域内的网格单元中，均匀选取若干个网格单元中心位置作为珊瑚沙土壤采样点，本发明定义选取的网格单元数量为土壤监测区域内的网格单元总数的1/3倍；然后，根据选取的样本点进行珊瑚沙土壤野外采样，本发明设定在采样点处距离地面25cm深度处获取珊瑚沙土壤样品；最后经室内分析得到各个采样点处土壤的珊瑚沙含量样本数据。

步骤s13，根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值。

在一个实施例中，优选地，根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，包括：

根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。

步骤s14，根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形。

步骤s15，计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标。

步骤s16，根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。

在该实施例中，通过预先采样岛礁土壤监测区域的珊瑚沙含量属性数据，并根据珊瑚沙含量属性数据将岛礁土壤监测区域划分成若干个土壤质地不同的分块，通过计算每个分块多边形的质心从而确定土壤监测仪器的布设位置和布设数量，这样，能够用最优的土壤监测传感器数量就能完全覆盖岛礁土壤监测区域，并且土壤监测传感器的布设位置更具有代表性，监测得到的土壤温度、湿度和水势等数据更能充分反映土壤区域的干旱程度。

图3是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图。

如图3所示，在一个实施例中，优选地，上述步骤s14包括：

步骤s31，获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间。

具体的，遍历土壤监测区域内所有网格单元，得到其珊瑚沙含量属性值的最小值、最大值区间[xmin，xmax]。

步骤s32，根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号。

将该区间等间隔划分成n个属性值区间[xmin，x1)1、[x1，x2)2、[x2，x3)3、…、[xn-1，xmax]n，并将n个属性值区间依次编号为1、2、3、…、n。其中，n表示预设传感器布设数量。

步骤s33，依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间。

步骤s34，将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值。

遍历土壤监测区域内所有网格单元，判定该网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的属性值区间，并将属性值区间的编号作为属性值重新值赋值给该网格单元。图4所示为利用属性值区间的编号对土壤监测区域内的网格单元重新属性赋值。

步骤s35，根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。

图5是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法中步骤s35的流程图。

如图5所示，在一个实施例中，优选地，上述步骤s35包括：

步骤s51，针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚沙含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪。

步骤s52，利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域。

依次遍历属性值区间编号，设当前属性值区间编号为i，对土壤监测区域内所有网格单元在属性值i发生变化的交接处进行边界跟踪，并利用空间面-面裁剪方法剔除位于土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号为i时的所有边界区域。图6显示的是对土壤监测区域内网格单元属性值为2时的边界跟踪，共得到2个边界区域(图中加粗黑线)。

步骤s53，根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合。

步骤s54，依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形。

步骤s55，利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形。

步骤s56，当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数。

步骤s57，当个数为偶数时，将第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从边界多边形集合中删除；当个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将第三目标多边形和第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将第三目标多边形和第一目标多边形从边界多边形集合中删除。

步骤s58，统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。

具体的，将属性值区间编号为i时跟踪得到的所有边界区域组成边界多边形集合polygonset，依次从集合polygonset中取出一个面积最小的多边形polygon进行判定，判定方法如下：

利用面-面包含关系，先判定是否存在其它边界多边形包含多边形polygon，若不存在，则将多边形polygon直接转成一个独立的矢量多边形，并将其从集合polygonset中删除；若存在，再判定包含多边形polygon的边界多边形个数是否为偶数，若为偶数，则将多边形polygon直接转成一个独立的矢量多边形，并将其从集合polygonset中删除，否则，在包含多边形polygon的边界多边形中取面积最小的多边形，将其与多边形polygon共同组合成一个带“洞”的矢量多边形，并将这两个边界多边形从集合polygonset中删除。

重复上述步骤直到集合polygonset为空，此时得到属性值区间编号为i时所有的矢量多边形，将此时得到的所有矢量多边形的属性值都赋予属性值区间编号i。

如图7所示，对网格单元属性值为6时跟踪得到2个边界区域(图中加粗黑线)，利用上述方法即可判定这2个边界区域共同组成一个带“洞”的矢量多边形(图中填充区域)。

之后，依次遍历属性值区间，筛选出该属性值区间对应的矢量多边形。若该属性值区间存在多个矢量多边形，根据该属性值区间土壤质地近似相同原则，只计算面积最大的矢量多边形的质心，否则，继续遍历下一属性值区间。

图8是根据一示例性实施例示出的另一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定方法的流程图。

如图8所示，在一个实施例中，优选地，上述步骤s16包括：

步骤s81，将所述分块多边形的总数量确定为所述传感器的数量，将所述每个分块多边形的质心坐标确定为所述传感器的位置。

在该实施例中，统计质心的数量，并根据质心的坐标位置，在土壤监测区域内的各个质心位置布设土壤监测传感器。图9所示为利用本发明方法将岛礁珊瑚沙土壤监测区域划分成若干土壤质地不同的分块，图中分块多边形的质心点即为(图中圆点所示)土壤监测传感器布设的最佳位置。

基于相同的构思，本公开实施例还提供一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置。

可以理解的是，本公开实施例提供的珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。

图10是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置的框图。如图10所示，本发明的珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置，包括：

获取模块101，用于获取珊瑚沙土壤监测区域，并采用空间网格将所述土壤监测区域划分成m个大小相同的网格单元；

选取模块102，用于在所述珊瑚沙土壤监测区域内，均匀选取n个目标网格单元的中心位置作为土壤采样点，并获取所述土壤采样点处的珊瑚沙土壤的珊瑚沙含量属性值；

第一计算模块103，用于根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值；

划分模块104，用于根据每个网格单元的珊瑚沙含量属性值将所述珊瑚沙土壤监测区域划分成多个土壤质地不同的分块多边形；

第二计算模块105，用于计算分块多边形的总数量和每个分块多边形的质心坐标；

确定模块106，用于根据所述每个分块多边形的质心坐标和所述总数量确定传感器的位置和数量。

图11是根据一示例性实施例示出的一种珊瑚沙土壤监测区域的传感器数量和位置确定装置中划分模块的框图。

如图11所示，在一个实施例中，优选地，所述划分模块104包括：

获取单元111，用于获取所有网格单元的珊瑚沙含量属性值的最小值到最大值的区间；

编号单元112，用于根据预设传感器布设数量，将所述区间等间隔划分成相应数量的属性值区间，并依次对各个属性值区间进行顺序编号；

区间确定单元113，用于依次确定每个网格单元的珊瑚沙含量属性值所在的目标属性值区间；

赋值单元114，用于将每个网格单元的珊瑚沙含量属性值修改为其所在的目标属性值区间对应的编号值；

提取单元115，用于根据各个网格单元的修改后的珊瑚沙含量属性值提取相应的区域边界，并将所有区域边界转换成矢量多边形，从而得到所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，所述提取单元115用于：

针对每个属性值区间编号i，对所有网格单元在珊瑚沙含量属性值i发生变化的交界处进行边界跟踪；

利用空间面-面裁剪方法剔除位于所述珊瑚沙土壤监测区域外的边界区域，得到属性值区间编号i的所有边界区域；

根据所述所有边界区域，得到边界多边形集合；

依次从所述边界多边形集合中提取面积最小的第一目标多边形；

利用面-面包含关系，判断是否存在包含所述第一目标多边形的第二目标多边形；

当不存在所述第二目标多边形时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当存在所述第二目标多边形时，判断所述第二目标多边形的个数是否为偶数；

当所述个数为偶数时，将所述第一目标多边形转成独立的矢量多边形，并从所述边界多边形集合中删除；当所述个数为奇数时，在多个第二目标多边形中取面积最小的第三目标多边形，将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形共同组合成一个带洞的矢量多边形，并将所述第三目标多边形和所述第一目标多边形从所述边界多边形集合中删除；

统计每个属性值区间对应的矢量多边形的数量，当所述数量为一个时，直接将该矢量多边形作为所述分块多边形，当所述数量为多个时，选取面积最大的矢量多边形作为所述分块多边形。

在一个实施例中，优选地，所述第一计算模块103用于：

根据所述土壤采样点处的珊瑚沙含量属性值，采用克里金插值方法插值计算所述珊瑚沙土壤监测区域内除所述目标网格单元外其他网格单元的珊瑚沙含量属性值，其中，在进行插值计算时，采用球面模型进行半方差拟合。

在一个实施例中，优选地，所述确定模块106用于：

将所述分块多边形的总数量确定为所述传感器的数量，将所述每个分块多边形的质心坐标确定为所述传感器的位置。

进一步可以理解的是，本公开中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。

进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。