【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物病虫害预测，尤其涉及一种基于bi-lstm的病虫害预测方法和系统。
技术介绍
1、病虫害对农业生产的影响是多方面的，它们不仅直接影响作物的产量和质量，还可能对农业生态环境、农民的经济收入以及国家的粮食安全造成严重后果。因此，农业病虫害的提前预警对于减轻其对农业生产的负面影响至关重要。通过有效的技术手段，及时预测病虫害的发生和发展趋势，从而采取预防和控制措施，减少农作物的损失，保障农业生产的稳定和可持续发展。
2、中国技术cn218567864u一种基于lte与zigbee无线通信技术的果园环境监控及病虫害预警系统，提出使用监控视频进行捕捉与识别方法；中国技术cn206057612u一种基于北斗卫星的气象监测与病虫害预警预报系统，提出一种卫星采集图像并分析图像中的病虫的方法；中国专利技术公开cn107315381a一种农作物病虫害的监测方法，提出基于无人机和云计算的农作物害虫监测方法，涉及确定害虫的特征和基于精确拍摄结果确定的针对农作物害虫的防治措施。
3、上述专利涉及的方法采用监测工具并对图像...
【技术保护点】
1.一种基于Bi-LSTM的病虫害预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于Bi-LSTM的病虫害预测方法，其特征在于，所述天气因素项包括最高温度、最低温度、平均降雨量、平均风速、平均日照时间、早上相对湿度、晚上相对湿度和日蒸发量。
3.根据权利要求1所述的一种基于Bi-LSTM的病虫害预测方法，其特征在于，所述获取历史水稻病虫害数据，整理形成第一水稻病虫害数据集包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于Bi-LSTM的病虫害预测方法，其特征在于，所述计算所述第一水稻病虫害数据集中害虫评估值与各个所述天气因素项的相...
【技术特征摘要】
1.一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，所述天气因素项包括最高温度、最低温度、平均降雨量、平均风速、平均日照时间、早上相对湿度、晚上相对湿度和日蒸发量。
3.根据权利要求1所述的一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，所述获取历史水稻病虫害数据，整理形成第一水稻病虫害数据集包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，所述计算所述第一水稻病虫害数据集中害虫评估值与各个所述天气因素项的相关性中，相关系数的计算如公式（1）所示：
5.根据权利要求1所述的一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，所述将第二水稻病虫害数据集划分为训练集和测试集，并转化为适应bi-lstm神经网络模型的输入形式包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于bi-lstm的病虫害预测方法，其特征在于，所述对所述病虫害评估值进行分类定义，得到病虫害影响...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐山，周文安，廖建雄，程小帆，王舒，李浩，聂珊，杨显华，牛颢，龙树全，刘黎立，
申请(专利权)人：四川省计算机研究院，
类型：发明
国别省市：
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