基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法技术

本发明专利技术公开了基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法；基于周围元胞的状态和其他环境因素，通过合适的模型和规则来更新元胞的状态。这些规则可以基于历史数据、气象条件、土壤状况、害虫传播模式等因素进行定义。一、精准预测：通过结合元胞自动机和随机森林模型，该方法可以精准地预测果树病虫害的发生和传播情况。随机森林模型能够利用历史数据和环境因素来进行预测，提高了预测的准确性和可靠性。二、及时响应：该方法能够实时监测果树病虫害的风险状况，并根据预测结果快速调整防治策略。通过元胞自动机的演化规则，可以模拟果树的状态变化和病虫害的传播过程，及时发现风险区域，并采取相应的预防措施。并采取相应的预防措施。并采取相应的预防措施。

【技术实现步骤摘要】
基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法


[0001]本专利技术涉及果类种植
，特别涉及基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法。

技术介绍

[0002]果树病虫害防治预测是在果树种植基地中应用技术和方法，通过对病虫害的发生和传播进行预测，从而采取相应的防治措施，保护果树健康和增加产量。对于大规模的果树种植基地，病虫害防治预测尤为重要，因为规模庞大、种植面积广阔，传统的人工巡视和监测难以覆盖全部区域，并且病虫害的快速传播可能导致巨大的经济损失。
[0003]病虫害产生的机制通常被认为是不可抗的，因为它涉及到多个因素的相互作用。其中果树病虫害通常由病原微生物(如细菌、真菌和病毒)或有害昆虫(如螨虫、飞虱和虫害)引起。它们可以通过风、水、昆虫等途径传播，并在适宜的环境条件下繁殖和侵袭果树。同时环境因素如温度、湿度、降雨量等，对果树病虫害的发生和传播起着重要的影响。适宜的环境条件有助于病原微生物和有害昆虫的繁殖和扩散。果树的品种和健康状况也会影响其对病虫害的抵抗力。某些品种可能对特定的病原体具有较高的抗性，而受损的或弱势的果树更容易受到病虫害的攻击。
[0004]在现有技术中已经有部分对病虫害防治的预测方法，如专利公开日为2022年8月22日的、申请号为CN201911067164.5的名为“一种基于大数据的烟草主要病虫害预测方法”的中国专利技术专利，该专利采用的技术是通过LSTM神经网络建模实现进行病虫害防治预测，但是该现有技术主要基于历史数据进行预测，而忽略了其他重要的因素，如果树的实际状态和人工处理路径。病虫害的发生和传播涉及多个因素之间的复杂关系，包括果树状态、环境因素、病虫害的相互作用等。单纯的LSTM网络无法充分考虑这些复杂的关联和相互作用，从而导致预测的不准确性。
[0005]同时还有如专利公开日为2022年1月28日的，名为“病虫害风险预测方法”的申请号为CN202110322027.2的中国专利技术专利，其单纯的采用环境因素进行建模进行病虫害防治预测，单纯的预测模型往往缺乏对实际操作的指导和支持。在果树病虫害防治中，仅有预测结果可能无法直接转化为实际的决策路径。缺乏明确的人工处理路径可能导致防治措施的低效性和不可操作性。仅使用环境因素进行建模也可能无法准确捕捉到果树本身的特征和变化。同时也无法充分考虑上述复杂的关联和相互作用，从而导致预测的不准确性。
[0006]为此，提出基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本专利技术实施例希望提供基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即无法充分考虑上述复杂的关联和相互作用，并对此至少提供一种有益的选择；
[0008]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0009]第一方面
[0010]基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法：
[0011]STEP 1:元胞自动机状态定义：在大规模果树种植基地中，通过电子设备将整个种植区域划分为网格，每个网格单元表示一个元胞。元胞自动机的状态定义了每个元胞的健康状况和病虫害风险。通过监测和采集果树的健康数据，可以将元胞状态分为三种：正常状态(Healthy)、风险状态(At
‑
risk)和病变状态(Diseased)。将这些状态标记在相应的元胞上。
[0012]元胞自动机状态：
[0013]元胞自动机状态是一个多维数组，表示果树种植区域中每个元胞的状态变量。
[0014]设果树种植区域的大小为M行N列，则元胞自动机状态可定义为S(i,j,t)，表示时间步t时位于第i行第j列的元胞的状态。
[0015]元胞状态：
[0016]元胞状态用于描述果树的健康状况和病虫害风险等级。可以使用多个离散化的状态表示，例如：
[0017]0:表示元胞处于正常状态，没有病虫害风险。
[0018]1:表示元胞存在潜在的病虫害风险。
[0019]2:表示元胞处于病变状态，已受到病虫害侵害。
[0020]STEP 2:元胞自动机演化规则：元胞自动机的演化规则决定了元胞状态的更新方式。基于周围元胞的状态和其他环境因素，通过合适的模型和规则来更新元胞的状态。这些规则可以基于历史数据、气象条件、土壤状况、害虫传播模式等因素进行定义。通过迭代演化，元胞自动机可以模拟果树病虫害的传播和发展过程。
[0021]元胞自动机演化规则：
[0022]元胞自动机演化规则定义了元胞之间的相互作用和状态更新的规则。
[0023]可以根据实际需求设计演化规则函数f，该函数接受当前元胞的状态和随机森林预测结果作为输入，并返回更新后的状态。
[0024]例如，可以定义演化规则为：
[0025]如果当前元胞状态为正常(0)，但预测结果表明有病虫害风险(P(i,j,t)>阈值)，则将元胞状态更新为有风险(1)。
[0026]如果当前元胞状态为有风险(1)，但预测结果表明已发生病虫害(P(i,j,t)>阈值)，则将元胞状态更新为病变(2)。
[0027]STEP 3:整数规划网络和最短路径计算：为了实现人工病虫害预处理的流动最短路径计算，使用Floyd算法来找到整数规划网络中的最短路径。将元胞自动机的网格映射为整数规划网络的节点，并根据节点之间的距离构建边权重。通过Floyd算法，计算节点之间的最短路径。这些最短路径将指导工作人员在果树种植基地中部署预处理措施，以防止病虫害的进一步传播。
[0028]整数规划网络和最短路径计算：
[0029]整数规划网络G(V,E)中，节点集合V表示元胞的位置坐标，边集合E表示元胞之间的连接关系。
[0030]定义距离矩阵D，其中D(i,j)表示节点i和节点j之间的距离。
[0031]设计变量和约束条件，以确保最短路径计算的准确性和有效性。
[0032]使用Floyd算法计算最短路径矩阵D，其中D(i,j)表示节点i到节点j的最短路径距离。
[0033]STEP 4:随机森林模型：随机森林模型将元胞自动机状态作为输入特征，通过训练数据集来学习病虫害的预测模式。在训练阶段，使用带有标记的历史数据集来训练随机森林模型。模型根据元胞自动机的状态特征，包括周围元胞的状态和其他相关因素，来预测元胞的状态。预测结果是对元胞可能的病虫害风险进行分类，例如正常、风险或病变。
[0034]随机森林模型：预测每个元胞中病虫害的发生概率或严重程度。模型训练时使用历史数据和环境因素作为特征，将元胞的状态作为目标变量。随机森林模型可以包含多个决策树，每个树都是基于随机样本和特征的分类器，它包括如下逻辑：
[0035]输入:
[0036]‑
训练数据集：{(X1,y1),(X2,y2),...,(XN,yN)}
[0037]‑
元胞特征向量：X＝(x1,x2,..本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法，其特征在于，包括如下步骤：STEP 1:元胞自动机：将果树种植基地划分为网格，并为每个网格单元元胞定义状态，这些状态基于果树健康数据和其他环境因素，表示每个元胞的健康状况和病虫害风险；STEP 2:元胞自动机演化：基于周围元胞的状态和其他环境因素，定义演化规则来更新元胞的状态，通过迭代演化，利用元胞自动机模拟果树病虫害的传播和发展过程；STEP 3:整数规划网络：利用整数规划网络将元胞自动机的网格映射为网络节点，并计算节点之间的指导工作人员在果树种植基地中部署预处理措施路径，以防止病虫害的进一步传播。STEP 4:随机森林模型：使用随机森林模型将元胞自动机的状态作为输入特征，通过训练数据集来学习病虫害的预测模式。2.根据权利要求1所述的防治预测方法，其特征在于：在STEP 1中:元胞自动机状态定义：一个二维格点空间，表示果树种植基地的区域；每个格点代表一个元胞，具有以下属性：元胞状态变量：S(i,j)表示格点(i,j)处的元胞状态；元胞状态：元胞状态描述了果树的健康状况和病虫害风险，可分为三种状态：正常状态:元胞处于健康状态，没有受到病虫害的侵害；风险状态:元胞处于受到潜在病虫害侵害的风险状态，但尚未表现出明显的症状；病变状态:元胞已经受到病虫害的侵害，表现出明显的症状。3.根据权利要求2所述的防治预测方法，其特征在于：在STEP 1中：定义目标函数F：F＝∑(W1*R(cell)+W2*T(cell)+W3*H(cell)+W4*R(cell))R(cell)：Cell表示一个元胞，R(Cell)表示该元胞的病虫害风险程度；W1、W2、W3和W4：平衡各因素权重的系数；气温T(cell)、湿度H(cell)和降雨量R(cell)：对应所种植果树所要预防的有害昆虫的滋生环境条件参数。4.根据权利要求2所述的防治预测方法，其特征在于：STEP 2：元胞自动机演化规则：根据相邻元胞的状态和其他环境因素进行判断和更新；STEP 2.1：对于每个时间步t：对于每个格点(i，j)：根据其邻居元胞的状态，计算下一个时间步的元胞状态S(i，j)^(t+1)；STEP 2.2：使用LSTM网络更新元胞状态：S(i，j)^(t+1)。5.根据权利要求4所述的防治预测方法，其特征在于：STEP 3：病虫害预处理整数规划网络和最短路径计算：使用Floy...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世艳，臧元榕，宋紫威，
申请(专利权)人：徐州千润高效农业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：