基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法、系统及介质，属于农业防控技术领域，本发明专利技术通过获取爆发虫害的区域以及虫情迁移的预测区域，最后通过获取可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据信息，基于可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据对爆发虫害的区域进行布点诱捕，生成飞虫诱杀器布点图，并根据虫情迁移的预测区域实时更新飞虫诱杀器布点图。通过本方法能够针对于作物的虫害发生情况以及潜在发生情况进行智能化诱杀器布置，提高了病虫害的防控效果，相比于现有技术更加绿色。其次，本发明专利技术充分考虑了智能化诱杀器的工作参数，使得在布置智能化诱杀器时更加合理，提高绿色防控效果。绿色防控效果。绿色防控效果。

【技术实现步骤摘要】
基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及农业防控
，尤其涉及一种基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]在农业生产过程中，病虫害是影响农作物产量、质量以及综合经济效益的重要因素之一，整体危害性较大，所以需要防控病虫害。同时为了保护农业生产环境、提升农产品质量，应加强病虫害绿色防控技术的应用。绿色防控是指采用绿色的植物保护方法。在相关研究中，绿色防控又被称作有害生物绿色防控方法。依据我国植保的定义，绿色防控理念是指植保工作应保障人与自然界和谐共处，突出高产、优质、高效、生态以及安全的保障和支撑作用。在农业病虫害防控过程中，传统的防控方式为化学农药防治，效果较为突出，但是在应用过程中会使得病虫害产生抗药性。在部分地区的农业病虫害防控中采用的化学农药毒性较大，不仅会影响农作物质量，同时会对农业生产人员造成危害。运用病虫害绿色防控能够减少高毒性化学农药的使用，降低对农作物、农田环境以及种植人员的危害，还能够保护农田生物多样性，降低病虫害发生概率，对全面保障农业生产安全具有重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的作物种植信息，并根据所述目标区域的作物种植信息构建虫害监测网络，通过所述虫害监测网络获取目标区域中每一子区域的监测图像信息；根据所述目标区域中每一子区域的监测图像信息对目标区域中每一子区域的虫害数据进行识别，获取每一子区域的虫情数据信息；获取每一子区域中作物所处的生长阶段信息，根据所述每一子区域中作物所处的生长阶段信息以及每一子区域的虫情数据信息进行预测，获取爆发虫害的区域以及虫情迁移的预测区域；获取可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据信息，基于所述可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据对爆发虫害的区域进行布点诱捕，生成飞虫诱杀器布点图，并根据所述虫情迁移的预测区域实时更新所述飞虫诱杀器布点图。2.根据权利要求1所述的基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法，其特征在于，根据所述目标区域的作物种植信息构建虫害监测网络，具体包括：根据所述目标区域的作物种植信息获取目标区域中作物的种植区域以及种植面积信息，基于所述作物的种植区域以及种植面积信息对目标区域进行无线监控设备网格化布置，生成初始虫害监测网络；初始化虫害监测网络的若干个信息传输节点的位置，并获取每一虫害监测网络中无线监控设备的位置，根据所述信息传输节点的位置以及无线监控设备的位置计算出信息汇聚的汇聚速度信息，并基于信息汇聚的汇聚速度信息计算出信息汇聚的平均汇聚速度信息；预设平均信息汇聚的速度阈值信息，并判断所述信息汇聚的汇聚速度信息是否低于所述平均信息汇聚的速度阈值信息，同时引入遗传算法，基于所述遗传算法设置遗传的代数；当所述信息汇聚的汇聚速度信息低于所述平均信息汇聚的速度阈值信息时，根据所述遗传的代数对信息传输节点的位置进行迭代运算，当所述信息汇聚的汇聚速度信息不低于所述平均信息汇聚的速度阈值信息时，停止迭代并输出信息传输节点的位置，生成虫害监测网络。3.根据权利要求1所述的基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法，其特征在于，根据所述目标区域中每一子区域的监测图像信息对目标区域中每一子区域的虫害数据进行识别，获取每一子区域的虫情数据信息，具体包括：获取当前目标区域中作物历经的虫害图像信息，并通过对所述当前目标区域中作物历经的虫害图像信息进行特征提取，获取虫害相关的特征数据信息，根据所述虫害相关的特征数据信息构建每一虫害信息的特征矩阵；基于卷积神经网络构建作物虫害识别模型，并在卷积层中引入随机森林模型，通过所述随机森林模型对所述特征矩阵中的特征进行数值统计处理，获取相关性最高的特征，根据所述相关性最高的特征对所述特征矩阵进行重建；引入FCBF算法，并通过所述FCBF算法计算所述特征矩阵中特征数据之间的相似度，当所述相似度低于预设相似度时，将相似度低于预设相似度的特征向量剔除，获取剔除后的特征矩阵，将所述剔除后的特征矩阵依次输入池化层以及全连接层中；当所述作物虫害识别模型的模型参数符合预设模型参数时，保存作物虫害识别模型的模型参数，输出作物虫害识别模型，并将目标区域中每一子区域的监测图像信息输入到所
述作物虫害识别模型中进行识别，获取每一子区域的虫情数据信息。4.根据权利要求1所述的基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法，其特征在于，获取每一子区域中作物所处的生长阶段信息，根据所述每一子区域中作物所处的生长阶段信息以及每一子区域的虫情数据信息进行预测，获取爆发虫害的区域以及虫情迁移的预测区域，具体包括：根据所述每一子区域的虫情数据信息构建检索标签，基于所述检索标签通过大数据进行检索，获取每一子区域的虫害所侵蚀的作物生长阶段信息，并获取每一子区域中作物所处的生长阶段信息；通过马氏距离度量法计算所述虫害所侵蚀的作物生长阶段信息与每一子区域中作物所处的生长阶段信息之间的马氏距离值，并设置马氏距离阈值范围；当所述虫害所侵蚀的作物生长阶段信息与每一子区域中作物所处的生长阶段信息之间的马氏距离值落入至所述马氏距离阈值范围之内时，则将当前子区域单位面积之内的虫情数据信息，当所述单位面积之内的虫情数据信息大于预设单位面积之内的虫情数据时，将当前子区域作为爆发虫害的区域；当所述单位面积之内的虫情数据信息不大于预设单位面积之内的虫情数据时，则获取当前子区域的位置信息，并根据所述当前子区域的位置信息生成虫情迁移的预测区域。5.根据权利要求1所述的基于虫情预测的智能化飞虫诱杀器管理方法，其特征在于，获取可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据信息，基于所述可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据对爆发虫害的区域进行布点诱捕，生成飞虫诱杀器布点图，具体包括：获取智能化飞虫诱捕器的工作参数数据信息，根据所述智能化飞虫诱捕器的工作参数数据信息确定智能化飞虫诱捕器的有效工作范围数据信息，同时，获取可分配的智能化飞虫诱杀器资源数据信息；...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖永林，林心悦，
申请(专利权)人：广东粤科植保农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：