一种基于大数据的病虫害测报预警系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及病虫害检测技术领域，具体为一种基于大数据的病虫害测报预警系统及方法，包括采集病虫害历史测报记录，将每一次历史测报记录作为一次测报事件，提取得到各测报事件的测报特征；对测报事件分类汇集，得到若干个测报事件集合；捕捉在各类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的各种指标组合，分别计算各种指标组合在对应的各类测报事件中的正确测报预警率；对各种指标组合内部进行逻辑校验关系的识别判断；计算各类测报事件中，各种指标组合对应的逻辑相关值；对各种指标组合进行优先级排序；实时采集测报人员在田间开展相应病虫害调查时，录入填报的各项数据，辅助开展测报预警工作。展测报预警工作。展测报预警工作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的病虫害测报预警系统及方法


[0001]本专利技术涉及病虫害检测
，具体为一种基于大数据的病虫害测报预警系统及方法。

技术介绍

[0002]植保工作的核心在于对病虫害高效的测报预警，传统的病虫害指标依托于测报人员田间的数次填报得来，但由于田间病虫害的各种测报指标拥有大量的计算方法和逻辑关系，这种方式带来的问题就是给测报人员带来了繁杂的数据统计和计算的工作，降低了监测的效率，并且不能保证病虫害数据的填报质量；
[0003]优化病虫害各个指标的计算效率，或者为其匹配最合适的指标进行计算，更有利于病虫害提升测报预警工作的开展。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的病虫害测报预警系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的病虫害测报预警方法，方法包括：
[0006]步骤S100：采集病虫害历史测报记录，分别将每一次历史测报记录作为一次测报事件，分别根据各测报事件中对应测报预警的病虫害类别、测报人员在田间开展相应病虫害调查时，录入填报的各项数据分布情况，提取得到各测报事件的第一测报特征、第二测报特征；
[0007]步骤S200：将第一测报特征相同、第二测报特征之间相似度大于相似度阈值的测报事件汇集，得到若干个测报事件集合；归纳一个测报事件集合对应为一类测报事件；捕捉在各类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的各种指标组合，分别计算各种指标组合在对应的各类测报事件中的正确测报预警率；
[0008]步骤S300：对各类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的各种指标组合内部进行逻辑校验关系的识别判断；
[0009]步骤S400：计算各类测报事件中，各种指标组合对应的逻辑相关值；
[0010]步骤S500：在各类测报事件中，基于各种指标组合对应的逻辑相关值和正确测报预警率，对各种指标组合进行优先级排序；实时采集测报人员在田间开展相应病虫害调查时，录入填报的各项数据，为测报人员生成测报预警时参考的指标组合优先级排序，辅助开展测报预警工作。
[0011]进一步的，步骤S100包括：
[0012]步骤S101：捕捉各测报事件对应测报预警的病虫害类别，将病虫害类别作为各测报事件的第一测报特征；捕捉在各测报事件中出现的调查特征项；调查特征项是指，测报人员基于对应测报预警的病虫害的特性，在田间开展对病虫害的数据调查时需采集的田间数
据项；
[0013]步骤S102：设在各测报事件中出现的调查特征项的项数为n，分别捕捉n项调查特征项上对应的调查数据，分别得到在各测报事件中呈现的调查数据分布特征，将调查数据分布特征作为各测报事件的第二测报特征；
[0014]因为不同病虫害在发生前期呈现的征兆现象是不同的，所以在对不同病虫害开展数据调查时，选择调查的数据项是不一样的；同样，因为测报人员进行病虫害测报时，所处的田间环境情况是不一样的，这就决定了在病虫害测报的时候，并不能直接按照同样的模式进行分析，需要区分，分情况进行分析。
[0015]进一步的，步骤S200包括：
[0016]步骤S201：设在所有第k类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的指标组合的种类集合为其中，分别表示，在所有第k类测报事件中测报预警时所参考的第1、2、
…
、n种指标组合；
[0017]步骤S202：分别捕捉在所有第k类测报事件中，测报人员采用第i种指标组合进行测报预警参考时，得到的测报预警结果显示正确的总次数；其中，捕捉在所有第k类测报事件中，测报人员采用进行测报预警参考的总次数捕捉在所有第k类测报事件中，含有的测报事件总数M
k
；计算第i种指标组合在所有第k类测报事件中的正确测报预警率：
[0018][0019]步骤S203：分别捕捉在各类测报事件中出现的各种指标组合对应的正确测报预警率；
[0020]因为指标往往能反应一定的数据特性，不同的数据指标有其对应适用的使用场景，而且反应的数据特征之间也是存在差别的，各指标基于其反应数据特性的不同，需要合作识别判断，消除由于单一指标进行识别判断带来的片面性；对各指标组合通过正确测报预警率来衡量各种指标组合与对应测报预警的病虫害事件之间的适配性，为后续计算各种指标组合与对应测报预警的病虫害事件之间的综合匹配值，做必要的技术铺垫。
[0021]进一步的，对各种指标组合内部存在的逻辑校验关系识别判断的过程包括:
[0022]步骤S301：若存在指标a
x
、指标a
y
；a
x
与a
y
位于一个指标组合R内；分别对指标a
x
、指标a
y
捕捉能计算得到对应指标值的所有公式表达式；分别捕捉指标a
x
、指标a
y
在指标组合R对应类别的所有测报事件中，呈现的指标值变化曲线La
x
、La
y
；设指标a
x
对应的指标值为Ca
x
，指标a
y
对应的指标值为Ca
y
；
[0023]步骤S302：若在指标a
x
对应的所有公式表达式中存在一种公式表达式fa
x
，且在运用a
x
计算得到Ca
x
的过程中满足即Ca
y
为利用fa
x
计算得到Ca
x
时的输入端；判断指标a
x
、指标a
y
之间存在异步校验关系，指标a
x
依赖于指标a
y
的校验，指标a
y
为被依赖指标；
[0024]步骤S303：若指标a
x
对应的指标值变化曲线La
x
，与指标a
y
对应的指标值变化曲线La
y
之间呈现同步正相关或者同步负相关，判断指标a
x
、指标a
y
之间存在同步校验关系，且指标a
x
与指标a
y
之间为相互依赖。
[0025]识别判断指标之间的逻辑校验关系，是为了后续评价一个指标组合在衡量对应的病虫害发生情况时，在数据维度上是否具备全面性，因为不同种指标在适合用来做数据度量的场景是不同的，且因为病虫害测报涉及繁杂的数据统计和计算的工作，根据指标之间存在的校验关系，可以实现对填报数据或者计算得到的指标数据有效的数据校验。
[0026]进一步的，步骤S400包括：
[0027]步骤S401：设存在某种指标组合B，B＝{b1，b2，
…
，b
m
}，其中，b1，b2，
…
，b
m
分别表示在指标组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的病虫害测报预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：采集病虫害历史测报记录，分别将每一次历史测报记录作为一次测报事件，分别根据各测报事件中对应测报预警的病虫害类别、测报人员在田间开展相应病虫害调查时，录入填报的各项数据分布情况，提取得到所述各测报事件的第一测报特征、第二测报特征；步骤S200：将第一测报特征相同、第二测报特征之间相似度大于相似度阈值的测报事件汇集，得到若干个测报事件集合；归纳一个测报事件集合对应为一类测报事件；捕捉在各类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的各种指标组合，分别计算各种指标组合在对应的所述各类测报事件中的正确测报预警率；步骤S300：对各类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的各种指标组合内部进行逻辑校验关系的识别判断；步骤S400：计算各类测报事件中，各种指标组合对应的逻辑相关值；步骤S500：在各类测报事件中，基于各种指标组合对应的逻辑相关值和正确测报预警率，对各种指标组合进行优先级排序；实时采集测报人员在田间开展相应病虫害调查时，录入填报的各项数据，为测报人员生成测报预警时参考的指标组合优先级排序，辅助开展测报预警工作。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的病虫害测报预警方法，其特征在于，所述步骤S100包括：步骤S101：捕捉各测报事件对应测报预警的病虫害类别，将所述病虫害类别作为所述各测报事件的第一测报特征；捕捉在各测报事件中出现的调查特征项；所述调查特征项是指，测报人员基于对应测报预警的病虫害的特性，在田间开展对所述病虫害的数据调查时需采集的田间数据项；步骤S102：设在各测报事件中出现的调查特征项的项数为n，分别捕捉n项调查特征项上对应的调查数据，分别得到在所述各测报事件中呈现的调查数据分布特征，将所述调查数据分布特征作为所述各测报事件的第二测报特征。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的病虫害测报预警方法，其特征在于，所述步骤S200包括：步骤S201：设在所有第k类测报事件中，测报人员进行测报预警时所参考的指标组合的种类集合为其中，
…
分别表示，在所有第k类测报事件中测报预警时所参考的第1、2、
…
、n种指标组合；步骤S202：分别捕捉在所有第k类测报事件中，测报人员采用第i种指标组合进行测报预警参考时，得到的测报预警结果显示正确的总次数；其中，捕捉在所有第k类测报事件中，测报人员采用进行测报预警参考的总次数捕捉在所有第k类测报事件中，含有的测报事件总数M
k
；计算第i种指标组合在所有第k类测报事件中的正确测报预警率：
步骤S203：分别捕捉在各类测报事件中出现的各种指标组合对应的正确测报预警率。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的病虫害测报预警方法，其特征在于，对各种指标组合内部存在的逻辑校验关系识别判断的过程包括:步骤S301：若存在指标a
x
、指标a
y
；a
x
与a
y
位于一个指标组合R内；分别对指标a
x
、指标a
y
捕捉能计算得到对应指标值的所有公式表达式；分别捕捉指标a
x
、指标a
y
在所述指标组合R对应类别的所有测报事件中，呈现的指标值变化曲线La
x
、La
y
；设指标a
x
对应的指标值为Ca
x
，指标a
y
对应的指标值为Ca
y
；步骤S302：若在指标a
x
对应的所有公式表达式中存在一种公式表达式fa
x
，且在运用a
x
计算得到Ca
x
的过程中满足即Ca
y
为利用fa
x
计算得到Ca
x
时的输入端；判断指标a
x
、指标a
y
之间存在异步校验关系，指标a
x
依赖于指标a
y
的校验，指标a
y
为被依赖指标；步骤S303：若指标a
x
对应的指标值变化曲线La
x
，与指标a
y
对应的指标值变化曲线La
y
之间呈现同步正相关或者同步负相关，判断指标a
x
、指标a
y
之间存在同步校验关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐玮，陶宁，管征超，符首夫，钱啸，
申请(专利权)人：杭州盈禾嘉田科技有限公司，
类型：发明
国别省市：