【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及林业灾害预测，具体为一种用于预测林业有害生物灾害的系统及方法。
技术介绍
1、生物灾害，包括害虫、病害、鼠(兔)害、有害植物等灾害，对林业资源的可持续经营和可持续发展造成了巨大的影响和损失。因此，国内外对林业有害生物灾害的预测进行了大量的研究，并提出了很多预测方法和预测模型，包括判别分析模型、主成分分析测报法、时间序列模型、统计模型、灰色预测、马尔柯夫链、时空回归预测方法等等。
2、目前林业有害生物灾害预测系统智能化程度低，预测效果差，因此，有必要进行改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于预测林业有害生物灾害的系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于预测林业有害生物灾害的系统，预测系统包括遥感图像采集模块、遥感图像处理模块、图像特征提取模块、图像数据分析模块、处理器模块、灾害预测模型和数据传输模块，所述遥感图像采集模块通过遥感图像处理模块连接处理器模块，所述图像特征提取模块连接处理器模块，所述处理器模块通过图像数据分析模块连接灾害预测模块，所述处理器模块通过数据传输模块连接后台监控终端；其中，遥感图像采集模块用于采集林业遥感图像；遥感图像处理模块用于对遥感图像增强处理；图像特征提取模块用于提取遥感图像的特征数据；图像数据分析模块用于对遥感图像处理进行分析；灾害预测模型用于获取林业灾害预测结果。
3、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统
4、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其中，其预测方法包括以下步骤：
5、a、遥感图像采集模块采集林业遥感图像；
6、b、采集的遥感图像传输至遥感图像处理模块中进行降噪、滤波增强处理；
7、c、处理后的遥感图像传输至图像特征提取模块中进行特征提取；
8、d、将特征提取后的图像传输至图像数据分析模块中进行图像数据分析处理；
9、e、将分析后的数据传输至灾害预测模型对林业灾害进行预测，并输出预测报告；
10、f、最后将预测报告传输至后台监控终端供工作人员参考。
11、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其中，所述遥感图像处理模块处理方法如下：
12、a、首先对图像进行直方图均衡化处理，再去除背景噪声；
13、b、之后对图像进行噪点去除，其中，噪点去除采用图像插值函数运算进行处理，其中，函数公式为：
14、c’＝a*t+d*(1-t)，其中，c’表示输出去燥后图像像素，a表示当前图像待处理像素，t表示逻辑平衡变量，d表示当前待处理像素的噪声平滑值
15、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其中，所述图像特征提取模块提取方法如下：
16、a、将遥感图像随机划分为若干个块，且每个块包括若干个单元格；
17、b、将每个单元格从空间域转化为频率域；
18、c、提取遥感图像在频率域中的方向梯度直方图特征。
19、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其中，所述步骤c提取方法包括：计算频率域中每个单元格的梯度大小和梯度方向，得到每个单元格的描述子；统计频率域中每个块内的各个所述描述子，得到每个块的特征。
20、优选的，本申请提供的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其中，所述灾害预测模型具体流程如下：将采集的遥感图像数据进行crnn网络的训练，训练过程中，通过最小化分类损失函数来调整网络参数。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
22、(1)本专利技术工作原理简单，智能化程度高，能够实现对林业有害生物灾害的精准预测，预测效率高，能够提高林业灾害的处理效率。
23、(2)本专利技术采用的遥感图像处理模块处理方法降低了图像的全局亮度差异，增强了图像对比度，有效的抑制了噪声，进一步提高了遥感图像的清晰度。
24、(3)本专利技术采用的图像特征提取模块能够对图像特征信号进行提取，进一步提高林业有害生物灾害预测效率。
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1.一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其特征在于：预测系统包括遥感图像采集模块(1)、遥感图像处理模块(2)、图像特征提取模块(3)、图像数据分析模块(4)、处理器模块(5)、灾害预测模型(6)和数据传输模块(7)，所述遥感图像采集模块(1)通过遥感图像处理模块(2)连接处理器模块(5)，所述图像特征提取模块(3)连接处理器模块(5)，所述处理器模块(5)通过图像数据分析模块(4)连接灾害预测模块(6)，所述处理器模块(5)通过数据传输模块(7)连接后台监控终端(8)；其中，遥感图像采集模块用于采集林业遥感图像；遥感图像处理模块用于对遥感图像增强处理；图像特征提取模块用于提取遥感图像的特征数据；图像数据分析模块用于对遥感图像处理进行分析；灾害预测模型用于获取林业灾害预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其特征在于：所述遥感图像处理模块(2)包括图像接收单元(9)、图像降噪滤波单元(10)、图像增强单元(11)和图像传输单元(12)，所述图像接收单元(9)连接图像降噪滤波单元(10)，所述图像降噪滤波单元(10)通过图像增强单元(11
3.实现权利要求1所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统的预测方法，其特征在于：其预测方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统的预测方法，其特征在于：所述遥感图像处理模块处理方法如下：
5.根据权利要求1所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统的预测方法，其特征在于：所述图像特征提取模块提取方法如下：
6.根据权利要求5所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统的预测方法，其特征在于：所述步骤c提取方法包括：计算频率域中每个单元格的梯度大小和梯度方向，得到每个单元格的描述子；统计频率域中每个块内的各个所述描述子，得到每个块的特征。
7.根据权利要求5所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统的预测方法，其特征在于：所述灾害预测模型具体流程如下：将采集的遥感图像数据进行CRNN网络的训练，训练过程中，通过最小化分类损失函数来调整网络参数。
...【技术特征摘要】
1.一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其特征在于：预测系统包括遥感图像采集模块(1)、遥感图像处理模块(2)、图像特征提取模块(3)、图像数据分析模块(4)、处理器模块(5)、灾害预测模型(6)和数据传输模块(7)，所述遥感图像采集模块(1)通过遥感图像处理模块(2)连接处理器模块(5)，所述图像特征提取模块(3)连接处理器模块(5)，所述处理器模块(5)通过图像数据分析模块(4)连接灾害预测模块(6)，所述处理器模块(5)通过数据传输模块(7)连接后台监控终端(8)；其中，遥感图像采集模块用于采集林业遥感图像；遥感图像处理模块用于对遥感图像增强处理；图像特征提取模块用于提取遥感图像的特征数据；图像数据分析模块用于对遥感图像处理进行分析；灾害预测模型用于获取林业灾害预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种用于预测林业有害生物灾害的系统，其特征在于：所述遥感图像处理模块(2)包括图像接收单元(9)、图像降噪滤波单元(10)、图像增强单元(11)和图像传输单元(12)，所述图像接收单元(9)连接图像降噪滤波单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱宜东，李婷琳，姬明，孔德国，黄宪怀，李琼辉，赵成功，刘飞宏，
申请(专利权)人：枣庄市信力园林工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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