一种红树林害虫监测方法以及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种红树林害虫监测方法与系统，包括以下步骤：S1：获取粘有害虫的粘虫板图像；S2：在粘虫板图像中分隔成A区域与B区域；其中，A区域为未粘附物体的粘虫板区域，B区域为图像中除A区域外的其他区域；S3：剔除B区域中的非目标区域；S4：计算剔除非目标区域后的B区域的总面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个虫面积得到害虫总数。本发明专利技术的有益效果是：可应用于红树林的害虫监测，可排除数量统计过程中外界因素的干扰，监测数量更准确。

A mangrove pest monitoring method and system

【技术实现步骤摘要】
一种红树林害虫监测方法以及系统
本专利技术涉及一种红树林害虫监测方法以及系统。
技术介绍
在红树林保护领域，掌握即时虫害情况再采取适当保护措施，既不浪费人力物力，又能有效保护红树林。粘虫板计数法是一种较为理想的计数方法，可以通过一定时间内粘虫板上某种害虫的数量，来较为准确地估计虫害情况。粘虫板计数法相比其他抽样统计方法，成本较低，计数结果相对准确，可操作性强，即时性也较强。利用图像处理技术实现对粘虫板上特定昆虫的正确识别和数量统计，是近年来环境与计算机交叉领域中具有活力的发展方向。目前，大部分害虫计数仍由人工完成，出错率较高，长期累计耗时也显著多于电脑计数。近年来，出现了部分图像识别计数系统，主要采用深度学习计数或闭合区域计数，此类技术相比人工计数更为便捷准确，但对于八点广翅蜡蝉等昆虫，在其重叠、断裂时的计数误差较大。同时，在粘虫板面上由树枝、杂草、其他昆虫干扰时，计数也会产生一定误差。
技术实现思路
为克服上述技术中的缺陷，本专利技术提供一种红树林害虫监测方法，其中，红树林害虫监测方法包括以下步骤：S1：获取粘有害虫的粘虫板图像；S2：将粘虫板图像中分隔成A区域与B区域，其中，A区域为未附上物体的粘虫板的区域，B区域为图像中除了A区域的其他区域；S3：剔除B区域中非目标区域；S4：计算剔除非目标区域后的B区域的总面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个虫面积得到害虫总数。进一步地，在S2中，具体地包括以下步骤：<br>S2.1：通过HSV颜色模型将粘虫板图像转换成HSV图像；S2.2：采用颜色阈值算法对HSV图像分隔成A区域与B区域；具体地，与设定的颜色进行对比，若设定颜色相同设别成A区域，若与设定颜色不同设别为B区域，其中，设定颜色与粘虫板的颜色保持一致。进一步地，在S2.2中，具体地，采用图像二值化法，与设定颜色相同的区域转成白色，与设定颜色不相同转成黑色，将白色区域设别为A区域，将黑色区域设别为B区域。进一步地，在S3中，具体地包括以下步骤：S3.1：检测出B区域中各连续区域，将各连续区域与设定的非目标形状相同的区域增加至A区域中。S3.2：将A区域增加外边界线，B区域中将外边界线以外的区域去除。进一步地，在S3.1中，采用APR2值特征法。进一步地，所述粘虫板为黄色或白色。进一步地，所述单个害虫的面积是通过以下步骤得出：采用统计学得出粘虫板与单个害虫面积的系数比例，之后，利用粘虫板的面积与系数比例算出单个害虫的面积。本专利技术还提供一种红树林害虫的监测系统：图像获取模块，用于将获取粘有蜡蝉的粘虫板图片信息；图像分隔模块，用于将图像分隔成A区域与B区域；其中，A区域为未附上物体的粘虫板，B区域为图片信息中除了A区域的其他区域；非目标剔除模块，用于剔除B区域中非目标区域；图像面积计算模块，用于计算剔除非目标区域的B区域的面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个虫面积得到蜡蝉总数。进一步地，还包括服务器、定位模块、时间模块、通讯模块、显示模块、预警模块、用户登录模块；所述定位模块用于获取监测系统的地理位置；所述时间模块用于获取粘有害虫的粘虫板图像的时间点；所述通讯模块用于将害虫总数、系统的地理位置以及获取粘有害虫的粘虫板图像的时间点的信息发送给服务器，所述服务器用于存储信息并储存模块。所述显示模块用于显示定位模块获取的地理位置信息、害虫总数以及时间。所述预警模块用于根据害虫总数发出警示信息；所述通讯模块用于实现服务器与智能设备之间数据传输。本专利技术的有益效果：本专利技术的方法以及系统应用于红树林中来监测害虫数量，可排除数量统计过程中的外界因素的干扰，监测数量更准确。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2为本专利技术系统结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。见图1，本专利技术提供一种红树林害虫监测方法，本方法以八点广翅蜡蝉为例，包括以下步骤：S1：获取粘有八点广翅蜡蝉的粘虫板图像；S2：将粘虫板图像中分隔成A区域与B区域，其中，A区域为未附上物体的粘虫板的区域，B区域为图像中除了A区域的其他区域；优选地，粘虫板的颜色为黄色；具体地，包括以下步骤：S2.1：通过HSV颜色模型将粘虫板图像转换成HSV图像；S2.2：采用颜色阈值算法对HSV图像分隔成A区域与B区域；具体地，与设定的颜色进行对比，若设定颜色相同设别成A区域，若与设定颜色不同设别为B区域，其中，设定颜色与粘虫板的颜色保持一致，例如：采用图像二值化法，与设定颜色相同的区域转成白色，与设定颜色不相同转成黑色，将白色区域设别为A区域，将黑色区域设别为B区域。S3：剔除B区域中非目标区域；图像中通常会包括一些非目标区域，例如在粘虫板会粘有树枝，图像中就会显示出树枝区域，再者，获取图像时，通常也会将粘虫板的之外的区域获取在图像中，这些非目标区域都需要剔除，具体地，剔除步骤如下：S3.1：检测出B区域中各连续区域，将各连续区域与设定的树枝形状相同的增加至A区域中；具体地，采用APR2值特征法实现。S3.2：将A区域增加外边界线，B区域中将外边界线以外的区域去除S4：计算剔除非目标区域后的B区域的总面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个虫面积得到八点广翅蜡蝉总数。进一步地，统计学方法得出粘虫板与单个八点广翅蜡蝉面积的系数比例，再利用粘虫板的面积与系数比例算出单个八点广翅蜡蝉的面积。见图2，本专利技术还提供一种红树林害虫监测系统，本系统以八点广翅蜡蝉为例，包括；图像获取模块，用于将获取粘有八点广翅蜡蝉的粘虫板图片信息；图像分隔模块，用于将图像分隔成A区域与B区域；其中，A区域为未附上物体的粘虫板，B区域为图片信息中除了A区域的其他区域；非目标剔除模块，用于剔除B区域中非目标区域；图像面积计算模块，用于计算剔除非目标区域的B区域的面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个虫面积得到八点广翅蜡蝉总数。主控模块，用于控制以上模块的工作。进一步地，还包括服务器、定位模块、时间模块、通讯模块、显示模块、预警模块、用户登录模块；所述定位模块用于获取监测系统的地理位置；所述时间模块用于获取粘有八点广翅蜡蝉的粘虫板图像的时间点；所述通讯模块用于将八点广翅蜡蝉总数、系统的地理位置以及获取粘有八点广翅蜡蝉的粘虫板图像的时间点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种红树林害虫监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取粘有害虫的粘虫板图像；/nS2：将粘虫板图像中分隔成A区域与B区域，其中，A区域为未附上物体的粘虫板的区域，B区域为图像中除了A区域的其他区域；/nS3：剔除B区域中非目标区域；/nS4：计算剔除非目标区域后的B区域的总面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个害虫面积得到害虫总数。/n

【技术特征摘要】
1.一种红树林害虫监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取粘有害虫的粘虫板图像；
S2：将粘虫板图像中分隔成A区域与B区域，其中，A区域为未附上物体的粘虫板的区域，B区域为图像中除了A区域的其他区域；
S3：剔除B区域中非目标区域；
S4：计算剔除非目标区域后的B区域的总面积以及A区域的面积，将两者相加得到粘虫板的总面积，将B区域的总面积除以单个害虫面积得到害虫总数。


2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在S2中，具体地包括以下步骤：
S2.1：通过HSV颜色模型将粘虫板图像转换成HSV图像；
S2.2：采用颜色阈值算法对HSV图像分隔成A区域与B区域；具体地，与设定的颜色进行对比，若设定颜色相同设别成A区域，若与设定颜色不同设别为B区域，其中，设定颜色与粘虫板的颜色保持一致。


3.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于，在S2.2中，具体地，采用图像二值化法，与设定颜色相同的区域转成白色，与设定颜色不相同转成黑色，将白色区域设别为A区域，将黑色区域设别为B区域。


4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在S3中，具体地包括以下步骤：
S3.1：检测出B区域中各连续区域，将各连续区域与设定的非目标形状相同的区域增加至A区域中。
S3.2：将A区域增加外边界线，B区域中将外边界线以外的区域去除。


5.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，在S3.1中，采用APR2值特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：仪修玲，袁琳，徐文浩，彭浩然，
申请(专利权)人：深圳市铁汉生态环境股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44