【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及蜜蜂养殖，具体涉及一种蜜源指数综合计算方法。
技术介绍
1、近年来在山区大力发展蜜蜂养殖业。但由于蜜源植物的分散和匮乏，蜜蜂养殖业因之受到制约。蜜源植物的流蜜期大多数都集中在春夏两季，而秋季则是全年蜜源较为匮乏的季节，但在这个季节仍然有少数蜜源植物在流蜜，事实上也正是这些蜜源植物给蜜蜂秋繁提供了物质基础。但是，现有的蜜源植物生长位置分散且匮乏，容易造成流蜜且影响蜜蜂繁殖；除此之外，现有的蜜蜂养殖难以根据蜜源指数进行合理放蜂，通常会导致密封采蜜质量和效率低下，而且蜂农的劳动量大。
2、为了解决现有技术存在的不足，人们进行了长期的探索，提出了各式各样的解决方案。例如，中国专利文献公开了一种秋季蜜源植物的立体种植方法[cn202110507293.2]，它包括在山地上由高到低地种植高大落叶的盐肤木树林，树下套种茶科植物柃木树，柃木树下又套种千里光或野菊花；盐肤木树林采用等距离套种，植株距为6m；套种的树木采用与相邻的盐肤木树等距离的方式种植；套种的千里光或野菊花则依照林地的具体情况进行种植。
3、上述方案在一定程度上解决了现有技术中蜜源植物生长位置分散且匮乏，容易造成流蜜且影响蜜蜂繁殖的问题，但是该方案依然存在着诸多不足，例如：蜜蜂养殖难以根据蜜源指数进行合理放蜂，通常会导致密封采蜜质量和效率低下，而且蜂农的劳动量大。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种蜜源指数综合计算方法。
2、为达到上述目的，本专利技术采用了下
3、s1、作物开花期数据监测；
4、s2、对作物的区域位置类型进行信息分析；
5、s3、获取蜜源指数；
6、s4、蜜源指数统计与分析；
7、s5、蜜源区域二次规划。
8、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，步骤s1具体包括以下步骤：
9、s11、区域划分：根据地形划分不同种类的区域田块；
10、s12、数据采集：通过无人机或卫星遥感对每个种类的区域田块进行矢量结果和多时相的遥感数据采集；
11、s13、作物识别：对采集的田块数据进行多光谱分析，识别出不同种类的区域田块的内的作物种类和作物生长状态。
12、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，在步骤s13中，作物种类分为开花作物和非开花作物，并对每个种类的区域田块内的开花作物面积进行统计并计算开花期作物在该区域田块内的所占比例；作物生长状态具体分为生长初期、生长中期、生长后期、开花期以及凋谢期，并且对作物生长状态进行赋分，其中：
13、生长初期：1分，
14、生长中期：2分，
15、生长后期：3分，
16、开花期：4分，
17、凋谢期：0分。
18、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，步骤s2具体包括以下步骤：
19、s21、位置类型识别；对每个区域田块所处的位置进行区域类型识别，识别的区域类型包括山地区域、山地与平原结合区域以及平原区域；
20、s22、区域类型赋分；其中：
21、山地区域：0分，
22、山地与平原结合区域：1分，
23、平原区域：2分。
24、s23、面积信息分析；对每个区域田块的面积大小进行判断，并按照面积大小分为a类田块4和b类田块，a类田块4的面积小于100平方米，b类田块的面积大于等于100平方米；
25、s24、面积赋分；其中：
26、a类田块：1分，
27、b类田块：2分。
28、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，在步骤s3中，蜜源指数获取具体包括以下步骤：
29、s31、对每个区域田块进行指数评分；
30、s32、按照评分结果对区域田块进行蜜源指数划分；
31、s33、设定蜜源指数阈值；
32、s34、根据设定的蜜源指数阈值挑选a类田块和b类田块41中符合条件的区域田块并标记为蜜源区域；
33、s35、对a类田块和b类田块中符合条件的区域田块进行二次规划。
34、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，在步骤s35中，二次规划按照蜜源区域的分布和区域类型进行规划，其中：
35、①位于相同区域类型内并且相邻的蜜源区域进行合并处理；
36、②位于不同区域类型内并且相邻的蜜源区域进行合并处理；
37、③位于相同区域类型内并且相互间隔的蜜源区域按照蜜源指数的高低进行蜜源优先级划分；
38、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，蜜源优先级划分时按照不同划分按照a类田块和b类田块的面积阈值进行分类划分，最后获得a类田块和b类田块中的蜜源指数优先级的区域田块。
39、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，在步骤s12中，多时相遥感数据采集为分时段进行间隔数据采集，且采集的数据信息存入数据库，并且相同时段先后采集的数据信息进行比对从而不断更新作物生长状态和生长周期，根据不同的生长状态对作物的赋分不断进行更新。
40、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，矢量结果采集为区域田块的区域面积和区域类型的采集，在步骤s13中，同时对作物的生长密度信息进行采集，并判断作物面积在该区域田块1的面积占比。
41、在上述的一种蜜源指数综合计算方法中，作物生长状态和作物浓度根据无人机或卫星遥感采集的图像信息进行不断更新。
42、与现有的技术相比，本专利技术的优点在于：本方法采用遥感多光谱处理技术和人工智能识别方法，实现了作物开花期的自动识别和蜜源指数的综合计算，减少了蜂农的劳动量和成本，提高了采蜜效率和采蜜质量，此外，本方法可适用于不同地区和不同种类的作物，提高了其普适性和实用性。
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1.一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤S13中，所述的作物种类分为开花作物(2)和非开花作物(21)，并对每个种类的区域田块(1)内的开花作物(2)面积进行统计并计算开花期作物在该区域田块(1)内的所占比例；所述的作物生长状态具体分为生长初期、生长中期、生长后期、开花期以及凋谢期，并且对作物生长状态进行赋分，其中：
4.根据权利要求3所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤S3中，所述的蜜源指数获取具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤S35中，所述的二次规划按照蜜源区域的分布和区域类型进行规划，其中：
7.根据权利要求5所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，所述的蜜源优先级
8.根据权利要求2所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤S12中，所述的多时相遥感数据采集为分时段进行间隔数据采集，且采集的数据信息存入数据库，并且相同时段先后采集的数据信息进行比对从而不断更新作物生长状态和生长周期，根据不同的生长状态对作物的赋分不断进行更新。
9.根据权利要求8所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，所述的矢量结果采集为区域田块(1)的区域面积和区域类型的采集，在步骤S13中，同时对作物的生长密度信息进行采集，并判断作物面积在该区域田块(1)的面积占比。
10.根据权利要求9所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，所述的作物生长状态和作物浓度根据无人机或卫星遥感采集的图像信息进行不断更新。
...【技术特征摘要】
1.一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤s13中，所述的作物种类分为开花作物(2)和非开花作物(21)，并对每个种类的区域田块(1)内的开花作物(2)面积进行统计并计算开花期作物在该区域田块(1)内的所占比例；所述的作物生长状态具体分为生长初期、生长中期、生长后期、开花期以及凋谢期，并且对作物生长状态进行赋分，其中：
4.根据权利要求3所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，步骤s2具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤s3中，所述的蜜源指数获取具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种蜜源指数综合计算方法，其特征在于，在步骤s35中，所述的二次规划按照蜜源区域的分布和区域类型进行规划，其中：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：王晓桢，孙黎明，王前红，陈佳利，雷胜杰，
申请(专利权)人：浙江农博数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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