【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及林业有害生物防控，具体为泡核桃林智能化病虫害防控系统及方法。
技术介绍
1、林业有害生物防控是聚焦于维护森林生态系统健康稳定的关键领域，它针对各类有害昆虫、病原菌及杂草等生物危害展开研究与应对，以降低有害生物对森林资源、生态环境以及人类经济活动的负面影响，保障林业可持续发展及生态平衡。
2、在泡核桃(juglanssigillatadode)林病虫害防治层面，传统手段弊病凸显，监测上，主要靠人工定期巡查，植保人员背负繁重设备穿梭林间，受主观经验、体能精力制约，难高频全域查看，细微病虫害易疏忽，且数据记录零散、回溯分析艰难；防治时，多粗放式化学施药，凭经验定药量浓度，重灾区欠火候、轻灾区药害重，还污染土壤水源，破坏林内生态链，天敌昆虫锐减，从而影响泡核桃林病虫害防治。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了泡核桃林智能化病虫害防控系统及方法，解决传统的泡核桃林病虫害防治监测上，主要靠人工定期巡查，植保人员背负繁重设备穿梭林间，受主观经验、体能精力制约...
【技术保护点】
1.泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于：所述数据采集模块包括气象环境监测单元、土壤状况监测单元、林相影像监测单元、病虫害监测单元、通讯单元，所述气象环境监测单元用于实时监测泡核桃林的气象环境参数，捕捉气象动态变化，所述气象环境参数包括气温、湿度、光照强度、风速、风向，所述土壤状况监测单元用于实时监测泡核桃林的土壤理化特性，所述土壤理化特性包括土壤质地、土壤孔隙度、土壤水分含量、土壤酸碱度、土壤肥力指标，所述林相影像监测单元用于实时监测泡核桃林的林内直观影像资料，所述林内直观影像...
【技术特征摘要】
1.泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于：所述数据采集模块包括气象环境监测单元、土壤状况监测单元、林相影像监测单元、病虫害监测单元、通讯单元，所述气象环境监测单元用于实时监测泡核桃林的气象环境参数，捕捉气象动态变化，所述气象环境参数包括气温、湿度、光照强度、风速、风向，所述土壤状况监测单元用于实时监测泡核桃林的土壤理化特性，所述土壤理化特性包括土壤质地、土壤孔隙度、土壤水分含量、土壤酸碱度、土壤肥力指标，所述林相影像监测单元用于实时监测泡核桃林的林内直观影像资料，所述林内直观影像资料包括高分辨率可见光影像呈现的泡核桃植株全貌、特写镜头下的泡核桃叶片细微病斑、虫洞、枝叶色泽异常、热成像影像凸显的因病虫侵害致热异常区域，所述病虫害监测单元用于监测泡核桃林的病虫害数据，所述病虫害数据包括种类、数量变化，所述通讯单元用于提供各模块之间的数据传输及通信渠道。
3.根据权利要求2所述的泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于：所述土壤状况监测单元包括土壤水分探测子单元、土壤酸碱度检测子单元、土壤肥力监测子单元，所述土壤水分探测子单元用于实时监测泡核桃林土壤的水分含量，所述土壤酸碱度检测子单元用于实时监测泡核桃林土壤的盐碱度，所述土壤肥力监测子单元用于实时监测泡核桃林土壤的肥力指标，所述肥力指标包括氮、磷、钾含量；
4.根据权利要求1所述的泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于：所述识别分析模块包括样本库管理单元、深度学习模型单元、数据分析与预测单元，所述样本库管理单元用于收集、整理、存储泡核桃林病虫害样本资源，并标注属性进行分类存储，所述样本资源包括病害与虫害的高清图像、视频，所述属性包括病虫害类别、病变部位、发展阶段，所述深度学习模型单元用于依托主流深度学习框架搭建目标检测与识别模型架构，在通用图像数据集预训练提取基础特征，再迁移至泡核桃林病虫害样本库进行专项训练，使模型对泡核桃林病虫害进行识别，所述数据分析与预测单元用于运用深度学习语义分割模型解析林相影像监测单元所得数据，构建病虫害发生概率预测模型，依据历史病虫害发生数据反复校验调优，并设定对应低、中、高风险预警阈值，输出量化预测结果指导防控决策。
5.根据权利要求1所述的泡核桃林智能化病虫害防控系统，其特征在于：所述预警响应模块包括预警单元、应急调度单元，所述预警单元用于基于数据分析与预测单元的输出结果及预设规则逻辑，利用规则引擎判别病虫害风险等级，对应生成蓝、黄、红三色预警信息，通过多渠道同步推送至管理人员...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋华，
申请(专利权)人：保山市林业和草原技术推广站，
类型：发明
国别省市：
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