病虫害分布的监测方法、设备、存储介质及装置与流程

本发明涉及监测病虫害分布的技术领域，尤其涉及病虫害分布的监测方法、设备、存储介质及装置。

背景技术：

现代化农业着力于精准农业，就是将最先进的科技应用于农业生产中，从而达到科学合理利用农业资源、提高农作物产量、降低生产成本、减少环境污染以及提高农业经济效益的目的，卫星导航系统作为空间信息基础设施,是精准农业的重要技术支撑,是发展现代农业和实现农业可持续发展的关键点。

目前，病虫害分布预测是基于地理信息系统(geographicinformationsystem，gis)，即在计算机软、硬件支持下，把各种地理信息按空间分布或地理坐标，以一定格式输入、存储、查询、检索、显示、综合分析和应用的计算机技术系统，使用gis技术实现农田病虫害分布图绘制时，首先需要采集农田的地理位置信息，而在gis技术中，地理数据一般是依赖人工手动采集然后录入至系统，我国农田地理分布辽阔且变化不一，如果使用人工的方式进行数据的采集和录入则会存在耗时耗力、精度不高以及不能实时监测农田信息变化的问题。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供病虫害分布的监测方法、设备、存储介质及装置，旨在解决如何提高农田病虫害监测的效率。

为实现上述目的，本发明提供一种病虫害分布的监测方法，所述病虫害分布的监测方法包括以下步骤：

获取待展示农田的地理位置信息；

根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息；

获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较；

根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息；

根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

优选地，所述根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息，包括：

选取所述样本农田病虫害图像信息的样本点信息以及对应的插值点信息；

获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息，根据所述距离信息得到权重信息；

根据所述样本农田病虫害图像信息中的样本信息以及所述权重信息得到所述样本农田病虫害图像信息中的插值信息；

根据所述插值信息对所述样本农田病虫害图像信息进行插值，得到目标农田病虫害图像信息；

根据所述目标农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

优选地，所述获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息，根据所述距离信息得到权重信息之前，所述方法还包括：

获取所述样本点信息与对应的插值点信息的高程差信息以及样本点的数量信息；

所述获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息，根据所述距离信息得到权重信息，包括：

获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息；

根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息。

优选地，所述根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息之前，所述方法还包括：

获取历史农田病虫害图像信息与历史权重指数信息；

根据所述历史农田病虫害图像信息与历史权重指数信息得到历史农田病虫害插值信息；

将所述历史农田病虫害插值信息与实际农田病虫害信息进行比较，根据比较结果得到目标权重指数信息；

所述根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息，包括：

根据所述距离信息、高程差信息、数量信息以及目标权重指数信息得到权重信息。

优选地，所述根据所述目标农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息，包括：

获取导出栅格指令，根据所述导出栅格指令将所述目标农田病虫害图像信息转化为栅格图像信息；

获取所述目标农田病虫害图像信息对应的虫害程度信息，根据所述虫害程度信息对应所述栅格图像信息的区域信息；

根据所述区域信息对所述栅格图像信息进行掩模，得到待展示农田的病虫害分布信息。

优选地，所述获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较，包括：

获取待展示农田的当前农田图像信息，分别提取所述当前农田图像信息中预设区域的虫害图像信息；

对所述虫害图像信息进行图像增强以及灰度化，得到处理后的虫害图像信息；

提取所述处理后的虫害图像信息中的图像特征信息，并对所述图像特征信息进行聚类，得到聚类后的图像特征信息；

将所述聚类后的图像特征信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较。

优选地，所述获取待展示农田的地理位置信息之前，所述方法还包括：

调用北斗卫星导航系统，所述北斗卫星导航系统具有多频信号；

通过所述北斗卫星导航系统采集待展示农田的地理位置信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种病虫害分布的监测设备，所述病虫害分布的监测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行病虫害分布的监测程序，所述病虫害分布的监测程序被所述处理器执行时实现如上文所述的病虫害分布的监测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有病虫害分布的监测程序，所述病虫害分布的监测程序被处理器执行时实现如上文所述的病虫害分布的监测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种病虫害分布的监测装置，所述病虫害分布的监测装置包括：

获取模块，用于获取待展示农田的地理位置信息；

查找模块，用于根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息；

比较模块，用于获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较；

确定模块，用于根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息；

所述确定模块，还用于根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

本发明提供的技术方案，通过获取待展示农田的地理位置信息；根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息；获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较；根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息；根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息，从而通过待展示农田的地理位置信息实时监测到待展示农田的病虫害分布信息，避免通过人工进行数据录入，达到提高农田病虫害监测效率的目的。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的病虫害分布的监测设备结构示意图；

图2为本发明病虫害分布的监测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明病虫害分布的监测方法一实施例的农田定位结构示意图；

图4为本发明病虫害分布的监测方法一实施例的病虫害识别流程示意图；

图5为本发明病虫害分布的监测方法一实施例的病虫害分布示意图；

图6为本发明病虫害分布的监测方法一实施例的病虫害分布的监测整体流程示意图；

图7为本发明病虫害分布的监测方法第二实施例的流程示意图；

图8为本发明病虫害分布的监测装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的病虫害分布的监测设备结构示意图。

如图1所示，该病虫害分布的监测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口以及无线接口，而用户接口1003的有线接口在本发明中可为通用串行总线(universalserialbus，usb)接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口以及无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)；也可以是稳定的存储器，比如，非易失存储器(non-volatilememory)，具体可为，磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对病虫害分布的监测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及病虫害分布的监测程序。

在图1所示的病虫害分布的监测设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接外设；所述病虫害分布的监测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的病虫害分布的监测程序，并执行本发明实施例提供的病虫害分布的监测方法。

基于上述硬件结构，提出本发明病虫害分布的监测方法的实施例。

参照图2，图2为本发明病虫害分布的监测方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述病虫害分布的监测方法包括以下步骤：

步骤s10：获取待展示农田的地理位置信息。

需要说明的是，本实施例的执行主体为病虫害分布的监测设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以病虫害分布的监测设备为例进行说明。

在本实施例中，所述病虫害分布的监测设备上设有北斗卫星导航系统接收机，通过北斗卫星导航系统接收机可以接收到所述北斗卫星导航系统采集待展示农田的地理位置信息，通过北斗卫星导航系统可以采集待展示农田的精确地理位置信息。

在具体实现中，通过调用北斗卫星导航系统，所述北斗卫星导航系统具有多频信号；通过所述北斗卫星导航系统采集待展示农田的地理位置信息，所述多频信号可为三频信号，从而实现农田地理位置的准确定位，所述三频信号还可在其中一个频段的信号出现故障的情况下，通过其他工作正常的频段信号对所述待展示农田进行定位，提高定位地理位置信息的准确性，由于北斗卫星系统可以进行卫星定位、拍摄以及无人机控制，在一些信号弱的深山林地中，因北斗卫星导航系统具有三频信号服务功能，抗干扰能力更强，在深山丘陵等复杂地理环境下的农田具有很好的监测效果，在复杂的农田环境中，几米的误差往往会导致结果有很大的差异，而北斗卫星导航系统10m内的精准定位显然相比人工采集的gis数据具有更高的精度，极大的缩小了误差范围。

可以理解的是，如图3所示的农田定位结构示意图，在农田上设有北斗数据接收机与北斗卫星通过三频信号连接，位于病虫害分布的监测设备上的机载电脑与北斗数据接收机连接，读取北斗数据接收机上的待展示农田的地理位置信息。

在具体实现中，北斗数据接收机可以对收到的北斗卫星信号采用解码或其他方式进行解析，由于卫星的位置精确可知，在接收机对卫星观测中，可得到卫星到接收机的距离，利用三维坐标中的距离公式和3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出农田的位置信息(x，y，z)，机载电脑读取安装在农田中的北斗数据接收机天线所在位置的经、纬度坐标动态数据，记录并进行位置存储，另外，北斗卫星导航系统具有三频信号服务功能，通过三个不同频率的信号可以有效消除定位时候产生的误差，并且多个频率的信号可以在某一个频率信号出现问题的时候改用其他信号，提高定位系统的可靠性和抗干扰能力，对于分布在复杂深山地理环境的农田具有良好的监测效果。

步骤s20：根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息。

在本实施例中，所述病虫害分布的监测设备中存有田间病虫害图像数据库，根据所述地理位置信息在所述田间病虫害图像数据库中查找对应的参考农田病虫害图像信息，所述田间病虫害图像数据库中各种农田病虫害图像信息以及对应的农田病虫害严重程度，通过在田间病虫害图像数据库中匹配出参考农田病虫害图像信息，并通过参考农田病虫害图像信息与对应的农田病虫害严重程度信息，得到待展示农田的农田病虫害严重程度信息。

为了建立田间病虫害图像数据库，利用北斗系统连接高质量的摄像设备可以获取历史农田的图像信息，根据收集的历史农田病虫害信息图像信息建立田间病虫害图像数据库，包括田间地理信息以及病虫害图像信息，然后对获取到历史农田图像信息使用计算机视觉技术的相关算法可以无损、快速以及实时地判断农田病虫害情况，并将识别出来的历史农田病虫害严重程度也存储进田间病虫害图像数据库。

可以理解的是，为了提高识别的准确度，还可获取当前的季节信息以及时间信息，通过当前的季节信息、时间信息以及地理位置信息在田间病虫害图像数据库中进行多方位的数据匹配，例如在当前的季节处于秋季时，首先根据秋季信息定位田间病虫害图像数据库中的图像信息，然后再根据位置信息继续在季节匹配之后的田间病虫害图像数据库中进行匹配，提高图像识别的准确性以及效率。

步骤s30：获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较。

在具体实现中，通过获取待展示农田的当前农田图像信息，分别提取所述当前农田图像信息中预设区域的虫害图像信息，其中，所述预设区域包括疑似虫害区域部分；对所述虫害图像信息进行图像增强以及灰度化，得到处理后的虫害图像信息；提取所述处理后的虫害图像信息中的图像特征信息，并对所述图像特征信息进行聚类，得到聚类后的图像特征信息，其中，所述图像特征信息包括颜色特征、形状特征以及纹理特征中至少一项；将所述聚类后的图像特征信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较，即通过对图像进行整体扫描，对疑似虫害区域部分进行抓取和图像增强，并进行灰度化处理；提取当前图像信息的数字化特征，如颜色特征、形状特征、纹理特征等；利用计算机模式匹配算法遍历数据库中的病虫害样本数据，设定特征匹配阀值，通过统计特征点并进行聚类；输出相似度最高的病虫害样本并同步输出其病虫害危害程度，其中，特征匹配阀值可为90％，还可为其他参数信息，本实施例对此不作限制。

步骤s40：根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息。

如图4所示的病虫害识别流程示意图，将待展示农田的当前农田图像信息与田间病虫害图像数据库通过病虫害识别算法进行匹配，得到病虫害信息，从而实现病虫害的自动识别，避免通过人工进行数据输入。

步骤s50：根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

在本实施例中，根据北斗对农田的定位信息以及计算机视觉技术对农田的病虫害识别信息，还可通过病虫害分布信息绘制出农田的病虫害严重程度的分布情况。

在具体实现中，运用空间插值法中的插值法对病虫害数据进行分析，其中，所述插值法可为反距离权重插值法，还可为其他插值法，本实施例对此不作限制，反距离权重插值法是以插值点与样本点间的距离为权重，进行加权均值，最终来预测未知点的方法，其中距插值点近的已知范围内的样本点赋予的权重越大，拟合所得曲线越吻合以及均方值越小，结果越好，将插值所得栅格图像进行掩模分析后，对病虫害数据分类，得出病虫害情况等值分布图，如图5所示病虫害分布示意图。

如图6所示病虫害分布的监测整体流程示意图，包括程序控制、农田位置检测、农田病虫害识别以及病虫害分布图绘制，机载电脑上设有病虫害分布的监测程序，通过启动程序、加载地图以及农田检测实现对病虫害分布的监测，对于农田位置检测中，通过北斗数据接收得到经度以及纬度坐标信息，在农田病虫害识别阶段，通过高清摄像设备得到农田图像信息，并将农田图像信息与原始保存数据库中的数据进行匹配，实现病虫害的识别，在病虫害分布图绘制阶段，通过反距离权重插值法进行病虫害分布图的绘制，得到病虫害分布图。

在本实施例中，通过北斗系统连接高质量视频摄像系统拍摄分析图像，可以收集原始数据，监测大田作物，得出田间病虫害分布大小位置，并可以通过逐次拍摄确认害虫的迁飞路线、种群数量和危害程度，以及病虫害发展方向及流行趋势。

本实施例通过上述方案，通过获取待展示农田的地理位置信息；根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息；获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较；根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息；根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息，从而通过待展示农田的地理位置信息实时监测到待展示农田的病虫害分布信息，避免通过人工进行数据录入，达到提高农田病虫害监测效率的目的。

参照图7，图7为本发明病虫害分布的监测方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明病虫害分布的监测方法的第二实施例。

第二实施例中，所述步骤s50，包括：

步骤s501，选取所述样本农田病虫害图像信息的样本点信息以及对应的插值点信息。

需要说明的是，所述样本农田病虫害图像信息的样本点信息只是少数的图像信息，为了获取一定时间段内的完整图像信息，可通过插值的方式在样本农田病虫害图像信息插入预测的插入点信息，从而得到目标农田病虫害图像信息。

在具体实现中，通过选取所述样本农田病虫害图像信息的样本点信息以及对应的插值点信息，所述对应的插值点信息为需要插入的插值点信息，通过样本点信息以及对应的插值点信息实现插值信息的预测以及插入。

步骤s502，获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息，根据所述距离信息得到权重信息。

可以理解的是，通过以下公式(一)根据插值点与样本点间的距离得到权重信息：

其中，λi表示第i个样本点的权重信息，d表示样本点信息距离插值点信息之间的距离信息，n表示样本点信息的个数，b表示权重指数。

步骤s503，根据所述样本农田病虫害图像信息中的样本信息以及所述权重信息得到所述样本农田病虫害图像信息中的插值信息。

在具体实现中，通过以下公式(二)根据所述样本农田病虫害图像信息中的样本信息以及所述权重信息得到所述样本农田病虫害图像信息中的插值信息：

其中，p0表示所述样本农田病虫害图像信息中的插值信息，pi表示所述样本农田病虫害图像信息中的样本信息。

步骤s504，根据所述插值信息对所述样本农田病虫害图像信息进行插值，得到目标农田病虫害图像信息。

步骤s505，根据所述目标农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

在实施例中，可根据所述目标农田病虫害图像信息得到待展示农田的危害程度信息，根据所述危害程度信息得到待展示农田的病虫害分布信息，可通过所述样本农田病虫害图像信息查找田间病虫害图像数据库得到相应的危害程度信息，根据所述危害程度信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

进一步地，所述步骤s502之前，所述方法还包括：

获取所述样本点信息与对应的插值点信息的高程差信息以及样本点的数量信息。

在具体实现中，通过高程差信息对所述样本点信息距离以及对应的插值点信息进行修正，从而保证权重信息的准确性。

所述步骤s502，包括：

获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息；根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息。

在本实施例中，通过以下公式(三)根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息：

其中，δei表示所述样本点信息距离与对应的插值点信息的高程差信息。

进一步地，所述根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息之前，所述方法还包括：

获取历史农田病虫害图像信息与历史权重指数信息；根据所述历史农田病虫害图像信息与历史权重指数信息得到历史农田病虫害插值信息；将所述历史农田病虫害插值信息与实际农田病虫害信息进行比较，根据比较结果得到目标权重指数信息。

所述根据所述距离信息、高程差信息以及数量信息得到权重信息，包括：

根据所述距离信息、高程差信息、数量信息以及目标权重指数信息得到权重信息。

进一步地，所述步骤s505，包括：

获取导出栅格指令，根据所述导出栅格指令将所述目标农田病虫害图像信息转化为栅格图像信息；获取所述目标农田病虫害图像信息对应的虫害程度信息，根据所述虫害程度信息对应所述栅格图像信息的区域信息；根据所述区域信息对所述栅格图像信息进行掩模，得到待展示农田的病虫害分布信息。

在本实施例中，通过将插值所得栅格图像进行掩模分析后，对病虫害数据分类，得出病虫害情况等值分布图，从而自动形成病虫害分布图，提高数据处理的效率。

本实施例通过上述方案，通过获取所述样本点信息距离对应的插值点信息的距离信息，根据所述距离信息得到权重信息，根据权重信息对所述样本农田病虫害图像信息进行插值，从而得到待展示农田的病虫害分布信息，实现全方位的病虫害分布。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有病虫害分布的监测程序，所述病虫害分布的监测程序被处理器执行时实现如上文所述的终端入网方法的步骤。

由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，参照图8，本发明实施例还提出一种病虫害分布的监测装置，所述病虫害分布的监测装置包括：

获取模块10，用于获取待展示农田的地理位置信息。

在本实施例中，所述病虫害分布的监测设备上设有北斗卫星导航系统接收机，通过北斗卫星导航系统接收机可以接收到所述北斗卫星导航系统采集待展示农田的地理位置信息，通过北斗卫星导航系统可以采集待展示农田的精确地理位置信息。

在具体实现中，通过调用北斗卫星导航系统，所述北斗卫星导航系统具有多频信号；通过所述北斗卫星导航系统采集待展示农田的地理位置信息，所述多频信号可为三频信号，从而实现农田地理位置的准确定位，所述三频信号还可在其中一个频段的信号出现故障的情况下，通过其他工作正常的频段信号对所述待展示农田进行定位，提高定位地理位置信息的准确性，由于北斗卫星系统可以进行卫星定位、拍摄以及无人机控制，在一些信号弱的深山林地中，因北斗卫星导航系统具有三频信号服务功能，抗干扰能力更强，在深山丘陵等复杂地理环境下的农田具有很好的监测效果，在复杂的农田环境中，几米的误差往往会导致结果有很大的差异，而北斗卫星导航系统10m内的精准定位显然相比人工采集的gis数据具有更高的精度，极大的缩小了误差范围。

可以理解的是，如图3所示的农田定位结构示意图，在农田上设有北斗数据接收机与北斗卫星通过三频信号连接，位于病虫害分布的监测设备上的机载电脑与北斗数据接收机连接，读取北斗数据接收机上的待展示农田的地理位置信息。

在具体实现中，北斗数据接收机可以对收到的北斗卫星信号采用解码或其他方式进行解析，由于卫星的位置精确可知，在接收机对卫星观测中，可得到卫星到接收机的距离，利用三维坐标中的距离公式和3颗卫星，就可以组成3个方程式，解出农田的位置信息(x，y，z)，机载电脑读取安装在农田中的北斗数据接收机天线所在位置的经、纬度坐标动态数据，记录并进行位置存储，另外，北斗卫星导航系统具有三频信号服务功能，通过三个不同频率的信号可以有效消除定位时候产生的误差，并且多个频率的信号可以在某一个频率信号出现问题的时候改用其他信号，提高定位系统的可靠性和抗干扰能力，对于分布在复杂深山地理环境的农田具有良好的监测效果。

查找模块20，用于根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息。

在本实施例中，所述病虫害分布的监测设备中存有田间病虫害图像数据库，根据所述地理位置信息在所述田间病虫害图像数据库中查找对应的参考农田病虫害图像信息，所述田间病虫害图像数据库中各种农田病虫害图像信息以及对应的农田病虫害严重程度，通过在田间病虫害图像数据库中匹配出参考农田病虫害图像信息，并通过参考农田病虫害图像信息与对应的农田病虫害严重程度信息，得到待展示农田的农田病虫害严重程度信息。

为了建立田间病虫害图像数据库，利用北斗系统连接高质量的摄像设备可以获取历史农田的图像信息，根据收集的历史农田病虫害信息图像信息建立田间病虫害图像数据库，包括田间地理信息以及病虫害图像信息，然后对获取到历史农田图像信息使用计算机视觉技术的相关算法可以无损、快速以及实时地判断农田病虫害情况，并将识别出来的历史农田病虫害严重程度也存储进田间病虫害图像数据库。

可以理解的是，为了提高识别的准确度，还可获取当前的季节信息以及时间信息，通过当前的季节信息、时间信息以及地理位置信息在田间病虫害图像数据库中进行多方位的数据匹配，例如在当前的季节处于秋季时，首先根据秋季信息定位田间病虫害图像数据库中的图像信息，然后再根据位置信息继续在季节匹配之后的田间病虫害图像数据库中进行匹配，提高图像识别的准确性以及效率。

比较模块30，用于获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较。

在具体实现中，通过获取待展示农田的当前农田图像信息，分别提取所述当前农田图像信息中预设区域的虫害图像信息，其中，所述预设区域包括疑似虫害区域部分；对所述虫害图像信息进行图像增强以及灰度化，得到处理后的虫害图像信息；提取所述处理后的虫害图像信息中的图像特征信息，并对所述图像特征信息进行聚类，得到聚类后的图像特征信息，其中，所述图像特征信息包括颜色特征、形状特征以及纹理特征中至少一项；将所述聚类后的图像特征信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较，即通过对图像进行整体扫描，对疑似虫害区域部分进行抓取和图像增强，并进行灰度化处理；提取当前图像信息的数字化特征，如颜色特征、形状特征、纹理特征等；利用计算机模式匹配算法遍历数据库中的病虫害样本数据，设定特征匹配阀值，通过统计特征点并进行聚类；输出相似度最高的病虫害样本并同步输出其病虫害危害程度，其中，特征匹配阀值可为90％，还可为其他参数信息，本实施例对此不作限制。

确定模块40，用于根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息。

如图4所示的病虫害识别流程示意图，将待展示农田的当前农田图像信息与田间病虫害图像数据库通过病虫害识别算法进行匹配，得到病虫害信息，从而实现病虫害的自动识别，避免通过人工进行数据输入。

所述确定模块40，还用于根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息。

在本实施例中，根据北斗对农田的定位信息以及计算机视觉技术对农田的病虫害识别信息，还可通过病虫害分布信息绘制出农田的病虫害严重程度的分布情况。

在具体实现中，运用空间插值法中的插值法对病虫害数据进行分析，其中，所述插值法可为反距离权重插值法，还可为其他插值法，本实施例对此不作限制，反距离权重插值法是以插值点与样本点间的距离为权重，进行加权均值，最终来预测未知点的方法，其中距插值点近的已知范围内的样本点赋予的权重越大，拟合所得曲线越吻合以及均方值越小，结果越好，将插值所得栅格图像进行掩模分析后，对病虫害数据分类，得出病虫害情况等值分布图，如图5所示病虫害分布示意图。

如图6所示病虫害分布的监测整体流程示意图，包括程序控制、农田位置检测、农田病虫害识别以及病虫害分布图绘制，机载电脑上设有病虫害分布的监测程序，通过启动程序、加载地图以及农田检测实现对病虫害分布的监测，对于农田位置检测中，通过北斗数据接收得到经度以及纬度坐标信息，在农田病虫害识别阶段，通过高清摄像设备得到农田图像信息，并将农田图像信息与原始保存数据库中的数据进行匹配，实现病虫害的识别，在病虫害分布图绘制阶段，通过反距离权重插值法进行病虫害分布图的绘制，得到病虫害分布图。

在本实施例中，通过北斗系统连接高质量视频摄像系统拍摄分析图像，可以收集原始数据，监测大田作物，得出田间病虫害分布大小位置，并可以通过逐次拍摄确认害虫的迁飞路线、种群数量和危害程度，以及病虫害发展方向及流行趋势。

本实施例通过上述方案，通过获取待展示农田的地理位置信息；根据所述地理位置信息查找对应的参考农田病虫害图像信息；获取待展示农田的当前农田图像信息，将所述当前农田图像信息与所述参考农田病虫害图像信息进行比较；根据比较结果确定所述参考农田病虫害图像信息中的样本农田病虫害图像信息；根据所述样本农田病虫害图像信息得到待展示农田的病虫害分布信息，从而通过待展示农田的地理位置信息实时监测到待展示农田的病虫害分布信息，避免通过人工进行数据录入，达到提高农田病虫害监测效率的目的。

本发明所述病虫害分布的监测装置采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

相关知识

病虫害预警方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf
内存监控方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备与流程
用于保鲜装置的控制方法及装置、存储介质和冰箱与流程
一种基于种植设备的病虫害预测方法及装置与流程
一种园林病虫害的检测方法及装置与流程
减小花键敲击噪声的方法、装置及控制装置与流程
一种基于图像识别的植物健康检测方法及装置与流程
农作物病虫害智能化预警监测能力建设项目的要求
同义词识别模型的训练方法、同义词确定方法及设备与流程
一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法与流程

网址: 病虫害分布的监测方法、设备、存储介质及装置与流程 https://www.huajiangbk.com/newsview410277.html