一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法
本发明涉及农业检测，具体涉及一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法。
背景技术：
1、病虫害是农业生产中常见的问题，对作物产量和质量有严重影响，对病虫害进行远程检测，能够及时的对病虫害进行防护，但不同病虫害的生活习性不同，导致其活动时间和位置也不同，为了更准确的检测病虫害信息，需要选择病虫害检测的时间和位置。
2、传统病虫害检测时，检测人员使用检测设备在多个检测点进行多次病虫害数据的采集，并根据工作经验从采集的多个数据中选取出准确的病虫害数据，很显然这种检测方式无法降低病虫害数据检测的繁琐性，同时无法减少后续检测数据的筛选的难度，同时在数据选取时依赖人员的工作经验和病虫害的大概活动时间去选择数据，但不同日期中相同时间点的环境也不相同，因此无法确保检测数据选取的精准性和科学性，且在采集时对所有的病虫害进行采集，导致病虫害采集量较大，无法为所有类型的病虫害提供充足的采集空间，降低病虫害数据采集的准确性，此外，在布设检测点时，大多根据检测人员的经验布设检测点没有根据种植区中各个点的种植物长期生长状态选择检测点，无法体现出病虫害检测的智能化和自动化，也无法精准的检测出种植区的病虫害数据，降低后续病虫害的检测效果，影响后续种植人员对病虫害的防护和种植物的健康生长。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本发明的目的在于提供一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法。
2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：第一方面，本发明提供一种智慧农业用虫害远程检测系统，包括如下模块：病虫害预测模块，用于获取当前周期种植区对应的种植物类型集合和种植区对应的历史病虫害集合，进而预测种植区对应的目标病虫害类型集合。
3、检测时间确认模块，用于将当前周期按照预设时间间隔布设各时间段，进而采集种植区在各时间点对应的环境数据，各历史周期中各时间段对应采集的历史病虫害信息和历史环境数据，进而确认种植区中各目标病虫害类型对应的采集时间段。
4、种植物采集模块，用于将种植区按照种植物类型进行区域划分，得到各子区域，进而采集各子区域对应的图像，构建各子区域对应的三维模型，并在各子区域中布设若干采集点，获取各子区域中各采集点的种植物图像。
5、检测点确认模块，用于根据各子区域各采集点的种植物图像，分析各子区域中各采集点种植物的生长状态，并提取各子区域中各采集点对应种植物的历史生长状态，确认各子区域中各采集点的长期生长状态，由此确认种植区中的各检测点。
6、显示终端，用于显示各目标病虫害类型对应的采集时间段和种植区中的各检测点。
7、优选地，所述预测种植区对应的目标病虫害类型集合，具体预测过程如下：从种植区对应的种植物类型集合中获取种植区对应的各类种植物，并基于数据库中存储的各类种植物对应的各病虫害类型，得到种植区对应各类种植物的各病虫害类型，并进行整合，得到种植区对应的各病虫害类型，并从种植区对应的历史病虫害集合中种植区对应历史发生的各病虫害类型，将种植区对应的各病虫害类型与历史发生的各病虫害类型进行对比，若某病虫害类型与历史发生的某病虫害类型相同，则将该病虫害作为目标病虫害类型，以此得到种植区对应的各目标病虫害类型，并将种植区对应的各目标病虫害类型进行整合得到种植区对应的目标病虫害类型集合。
8、优选地，所述确认种植区中各目标病虫害类型对应的采集时间段，具体确认过程如下：根据种植区在各时间点对应的环境数据，计算种植区在各时间点对应的环境等级，根据各历史周期中各时间段对应采集的历史环境数据，计算各历史周期中各时间段对应的环境等级。
9、从各历史周期中各时间段对应采集的历史病虫害信息中提取各目标病虫害类型的历史数量，进而根据各历史周期中各时间段对应采集的各目标病虫害类型的历史数量，计算各目标病虫害类型对应的采集数量波动值，将各目标病虫害类型的采集数量波动值与预设的采集数量波动阈值进行对比，将采集数量波动值大于或者等于采集数量波动阈值的各目标病虫害类型的采集模式记为特定采集模式，将采集数量波动值小于采集数量波动阈值的各目标病虫害类型的采集模式记为任意采集模式。
10、提取特定采集模式中各目标病虫害类型，记为各特定病虫害类型，提取各历史周期中各时间段对应的环境等级和采集各特定病虫害类型的历史数量，将各历史周期中各时间段对应采集各特定病虫害类型的历史数量进行相互对比，选取各历史周期中各特定病虫害类型最大历史数量对应的各时间段作为各特定病虫害类型的特定采集时间段，并提取各历史周期中各特定病虫害类型对应特定采集时间段的环境等级，然后统计各环境等级的数量，选取数量最多的环境等级作为各特定病虫害类型对应的特定环境等级。
11、将各特定病虫害类型对应的特定环境等级与种植区在各时间点对应的环境等级进行对比，若某特定病虫害类型对应的特定环境等级与某种植区在某时间段对应的环境等级相同，则将该时间段作为该特定病虫害类型的采集时间段，由此得到各特定病虫害类型对应的采集时间段，并统计得到各时间段对应采集的特定病虫害类型数量，提取任意采集模式中各目标病虫害类型，记为各任意病虫害类型，并计算各任意病虫害类型对应的危害比值，分配各任意病虫害类型对应的采集时间段。
12、优选地，所述计算各目标病虫害类型对应的采集数量波动值，具体计算过程如下：将各历史周期中各时间段对应采集的各目标病虫害类型的历史数量通过加权平均值的计算，得到各历史周期采集各目标病虫害类型的平均历史数量，记为，i表示各历史周期对应的编号，i=1,2,......,n，j表示各目标病虫害类型对应的编号，j=1,2,......,m，n和m为大于2的任意整数，n和m分别表示历史周期数量和目标病虫害类型数量，并将各历史周期中各时间段对应采集的各目标病虫害类型的历史数量记为，t表示各时间段对应的编号，t=1,2,......,p，p为大于2的任意整数，p表示时间段数量。
13、依据计算公式，得到第j个目标病虫害类型对应的采集数量波动值，式中为预设的许可病虫害采集数量差。
14、优选地，所述计算各任意病虫害类型对应的危害比值，分配各任意病虫害类型对应的采集时间段，具体过程如下：从各历史周期中各时间段对应采集的历史病虫害信息中提取各历史周期中各时间段对应采集的各任意病虫害类型的历史数量，并将各历史周期中各时间段对应采集的各任意病虫害类型的历史数量通过平均值计算，得到各历史周期中各任意病虫害类型的历史平均数量，并从数据库中提取各任意病虫害类型对应的许可数量，将各历史周期中各任意病虫害类型的历史平均数量除以各任意病虫害类型对应的许可数量，得到各历史周期中各任意病虫害类型的危害比值，将各历史周期中各任意病虫害类型的危害比值通过平均值计算，得到各任意病虫害类型对应的平均危害比值，作为各任意病虫害类型对应的危害比值，按照危害比值的降序将各任意病虫害类型进行排序，得到各任意病虫害类型的采集顺序。
15、将各时间段对应采集的特定病虫害类型数量与预设的单次采集病虫害类型数量阈值进行对比，若某时间段对应采集的特定病虫害类型数量小于单次采集病虫害类型数量阈值，则将该时间段记为可分配时间段，由此得到各可分配时间段，将各可分配时间段按照时间升序排序，得到各可分配时间段的顺序，并根据各任意病虫害类型的采集顺序、各可分配时间段的顺序以及单次采集病虫害类型数量阈值，依次分配各任意病虫害类型对应的采集时间段。
16、优选地，所述确认各子区域中各采集点的长期生长状态，具体确认过程如下：提取各子区域各采集点的种植物类型，并从数据库中提取各子区域各采集点对应种植物类型在各生长状态的特征图像，将各子区域各采集点的种植物图像与各子区域各采集点对应种植物类型在各生长状态的特征图像进行对比，得到各子区域中各采集点种植物的生长状态。
17、基于各子区域中各采集点种植物的生长状态和种植物的历史生长状态，统计各子区域中各采集点种植物生长状态为发育不良的次数，记为发育不良次数，将各子区域中各采集点种植物发育不良次数与预设的发育不良次数阈值进行对比，若某子区域中某采集点种植物发育不良次数大于预设的发育不良次数阈值，则判定该子区域中该采集点的长期生长状态处于长期发育不良状态，由此得到各子区域中各采集点的长期生长状态。
18、优选地，所述确认种植区中的各检测点，具体确认过程如下：将各子区域中长期生长状态处于长期发育不良状态的各采集点作为各检测点，同时将各子区域中种植物的生长状态处于发育不良的各采集点作为各检测点，由此得到种植区中的各检测点。
19、第二方面，本发明提供了一种智慧农业用虫害远程检测方法，包括如下步骤：步骤一、病虫害预测：获取当前周期种植区对应的种植物类型集合和种植区对应的历史病虫害集合，进而预测种植区对应的目标病虫害类型集合。
20、步骤二、检测时间确认：将当前周期按照预设时间间隔布设各时间段，进而采集种植区在各时间点对应的环境数据，各历史周期中各时间段对应采集的历史病虫害信息和历史环境数据，进而确认种植区中各目标病虫害类型对应的采集时间段。
21、步骤三、种植物采集：将种植区按照种植物类型进行区域划分，得到各子区域，进而采集各子区域对应的图像，构建各子区域对应的三维模型，并在各子区域中布设若干采集点，获取各子区域中各采集点的种植物图像。
22、步骤四、检测点确认：根据各子区域各采集点的种植物图像，分析各子区域中各采集点种植物的生长状态，并提取各子区域中各采集点对应种植物的历史生长状态，确认各子区域中各采集点的长期生长状态，由此确认种植区中的各检测点。
23、步骤五、采集显示：显示各目标病虫害类型对应的采集时间段和种植区中的各检测点。
24、本发明的有益效果在于：本发明提供了一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法，通过根据历史检测数据，确认各病虫害类型的检测数据是否受到环境影响，并确认各病虫害的检测时间段，同时根据各采集点中种植物的生长状态和长期生长状态，选取种植区的各检测点，提高了病虫害数据检测的准确性和科学性，弥补了传统技术中病虫害数据选取准确性不足的问题，降低了病虫害数据的选取难度，也减少了病虫害检测的前期准备工作和病虫害数据检测的繁琐性，体现了病虫害检测的智能化和自动化，提高病虫害检测的效果，为后续种植人员对病虫害的防护提供有效参考，保障种植物的健康生长。
技术特征：
1.一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，包括如下模块：
2.根据权利要求1所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述预测种植区对应的目标病虫害类型集合，具体预测过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述确认种植区中各目标病虫害类型对应的采集时间段，具体确认过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述计算各目标病虫害类型对应的采集数量波动值，具体计算过程如下：
5.根据权利要求3所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述计算各任意病虫害类型对应的危害比值，分配各任意病虫害类型对应的采集时间段，具体过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述确认各子区域中各采集点的长期生长状态，具体确认过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种智慧农业用虫害远程检测系统，其特征在于，所述确认种植区中的各检测点，具体确认过程如下：将各子区域中长期生长状态处于长期发育不良状态的各采集点作为各检测点，同时将各子区域中种植物的生长状态处于发育不良的各采集点作为各检测点，由此得到种植区中的各检测点。
8.一种应用权利要求1-7任一项所述的智慧农业用虫害远程检测系统的智慧农业用虫害远程检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
技术总结
本发明公开了一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法，涉及农业检测技术领域，本发明通过根据历史检测数据，确认各病虫害类型的检测数据是否受到环境影响，并确认各病虫害的检测时间段，同时根据各采集点中种植物的生长状态和长期生长状态，选取种植区的各检测点，提高了病虫害数据检测的准确性和科学性，弥补了传统技术中病虫害数据选取准确性不足的问题，降低了病虫害数据的选取难度，也减少了病虫害检测的前期准备工作和病虫害数据检测的繁琐性，体现了病虫害检测的智能化和自动化，提高病虫害检测的效果，为后续种植人员对病虫害的防护提供有效参考，保障种植物的健康生长。
技术研发人员：王法景,刘鹏鹏,汪雨蓉,王艋,崔阳,赵敏,段政明,王宏杰,王力
受保护的技术使用者：杨凌职业技术学院
技术研发日：
技术公布日：2024/6/26
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