【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物病害的诊断
，特别涉及一种多特征、多参数融合的农作物病害的诊断方法。
技术介绍
我国农作物，例如蔬菜的种植面积迅速扩大，品种日益增多，栽培方式多样，复种指数提高，特别是大量种植保护地和反季节蔬菜，使得多数蔬菜得以周年生产，很大程度上打破了原有蔬菜作物的生态系统的平衡，致使蔬菜病虫害的种类增多。病害图像诊断的主要技术是图像的病害特征分析与提取。例如黄瓜，病害种类多、引起的症状呈现多样性、复杂性，目前黄瓜病害诊断由植保专家、农民凭借经验和病理学知识进行分析和诊断，但由于黄瓜病害程度模糊，诊断缺乏客观定量的尺度，因此在进行黄瓜病害诊断时常常出现偏差，造成病害种类判断错误，滥用农药进行防治，导致环境污染，对人们的身体健康及生活环境造成极大的威胁。要想达到对各种病症准确无误的识别，只凭借人的视觉系统的观察和经验不足以说明识别的科学性。随着计算机网络技术、人工智能、图像识别、决策支持系统等高新技术的发展，通过各种成像系统采集病害图像信息，结合计算机视觉技术与蔬菜病虫害诊断专家系统，由计算机利用图像处理技术提取、理解采集对象的病害特征，结合各种模式识...
【技术保护点】
一种农作物病害的诊断方法，其特征在于，该方法包括：A、采集农作物所在地的土壤温湿度信息和农作物的图像信息；B、从采集到的农作物的图像信息中提取图像颜色和纹理特征，并建立所述农作物的图像病害模型；C、根据所述图像病害模型和土壤温湿度信息在预设的病害图像关系库中寻找病害种类及防治方法，所述病害图像关系库是图像病害模型和土壤温湿度与病害的对应关系库。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高荣华，吴华瑞，黄锋，缪祎晟，孙想，顾静秋，朱华吉，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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