一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法、系统及介质，属于虫害防治技术领域，本发明专利技术通过根据鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，并构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案，进一步构建评价指标体系，根据初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息；根据所述指标的权重向量信息对当前虫害防治方案进行二次调整，生成最终的虫害防治方案。通过本发明专利技术能够使得鳞翅目虫害的防治方案更加合理，从而根据实际的虫情情况来选择出最合理的防治方案，提高虫害的防治效果。提高虫害的防治效果。提高虫害的防治效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及虫害防治
，尤其涉及一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]鳞翅目(学名Lepidoptera)包括蛾、蝶两类昆虫。属有翅亚纲、全变态类。全世界已知约20万种，中国已知约8000余鳞翅目品种。该目为昆虫纲中仅次于鞘翅目的第2个大目。其中蛾类6000种，蝶类2000种。同时也是农林害虫最多的一个目。如黏虫、稻纵卷叶螟、小地老虎等。分布范围极广，以热带种类最为丰富。绝大多数种类的幼虫为害各类栽培植物，体形较大者常食尽叶片或钻蛀枝干。体形较小者往往卷叶、缀叶、结鞘、吐丝结网或钻入植物组织取食为害。成虫多以花蜜等作为补充营养，或口器退化不再取食，一般不造成直接危害。有许多重要害虫，如桃小食心虫、苹果小卷叶蛾、棉铃虫、菜粉蝶、小菜蛾以及许多鳞翅目仓虫，如印度谷螟等。此外，著名的家蚕、柞蚕也属于本目昆虫。而鳞翅目幼虫绝大多数陆生，植食性，为害各种植物，少数水生。而鳞翅目幼虫对于大多数的农作物均有危害作用，而如何选择鳞翅目虫害的防治方案成为一个焦点问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法、系统及介质。
[0004]为达上述目的，本专利技术采用的技术方案为：本专利技术第一方面提供了一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，包括以下步骤：获取在预设时间内农作物种植区域的图像信息，并对所述图像信息进行分割处理，判断所述图像信息中是否存在鳞翅目虫害信息并确定当前各个农作物种植区域的鳞翅目虫害类型；根据所述鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，并构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案；构建评价指标体系，根据所述初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息；根据所述指标的权重向量信息对当前虫害防治方案进行二次调整，生成最终的虫害防治方案。
[0005]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，判断所述图像信息中是否存在鳞翅目虫害信息并确定当前农作物种植区域的鳞翅目虫害类型，具体为：基于卷积神经网络建立虫害识别模型，获取当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息，将所述当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息导入到所述害虫模型中，不断更新模型参数，直至所述虫害识别模型到达预先设定的条件；
将当前种植区域的图像信息导入所述虫害识别模型中，计算当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息与所述当前种植区域的图像信息之间的误差值；若所述误差值大于预设误差值，则将该图像认定为存在鳞翅目虫害信息的图像，否则将该图像认定为不存在鳞翅目虫害信息的图像；通过对该图像进行二次分类，以确定当前各个农作物种植区域的鳞翅目虫害类型。
[0006]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，根据所述鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，具体为：将当前农作物种植区域分为多个子区域，获取每一个所述子区域的鳞翅目虫害图像信息，并对当前每个所述子区域的鳞翅目虫害图像进行鳞翅目害虫的虫龄分类；若所述鳞翅目虫害图像信息存在处于预设阶段的虫龄阶段，则将该子区域标记为待防治区域，否则将该子区域标记为预防区域；若所述子区域为待防治区域时，则计算当前子区域单位面积内出现预设虫龄阶段的鳞翅目害虫的数量；根据所述当前子区域单位面积内出现预设虫龄阶段的鳞翅目害虫的数量确定当前子区域的鳞翅目虫害等级。
[0007]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案，具体为：通过大数据网络获取各种类鳞翅目害虫的防治方案，基于所述各种类鳞翅目害虫的防治方案构建虫害防治知识图谱，并获取当前子区域中的历史虫害防治方案；判断所述历史虫害防治方案是否为预设虫害防治方案，若所述历史虫害防治方案不为预设虫害防治方案，则将每个子区域的农作物种植区域的虫害等级导入到所述虫害防治知识图谱中，生成初始虫害防治方案；若所述历史虫害防治方案为预设虫害防治方案，则将所述子区域中预设时间阶段的历史虫害防治方案导入所述虫害防治知识图谱中，进行相似度计算，将相似度小于预设相似度的防治方案剔除，得到每个所述子区域更新后的虫害防治知识图谱；将每个子区域的农作物种植区域的虫害等级导入到所述更新后的虫害防治知识图谱中，生成初始虫害防治方案。
[0008]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，构建评价指标体系，根据所述初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息，具体包括：确定评价的层次结构体系，并将所述评价的层次结构体系分为目标层、准则层以及方案层；将所述初始虫害防治方案导入到准则层中，通过大数据获取当前初始虫害防治方案的实时环境影响因素，并将所述当前初始虫害防治方案的具体影响因素导入到方案层中，预设防治效果，并将防治效果导入到目标层中，生成评价指标体系；根据所述准则层以及方案层组内的各因素进行相互比较，以预设定量标度进行相对重要性定量化，生成标度值，根据标度值构建判断矩阵；通过方根法对所述判断矩阵进行归一化计算，得到特征向量，并获取所述特征向量的在判断矩阵的最大特征值，根据所述特征向量以及最大特征值得到指标的权重向量信
息。
[0009]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，根据所述指标的权重向量信息对当前虫害防治方案进行二次调整，生成最终的虫害防治方案，具体为：通过灰色关联分析法对所述指标权重信息进行计算，得到灰色关联系数，并通过无量纲化方法还原后，根据所述灰色关联系数得到灰色加权关联度；根据所述灰色加权关联度得到当前防治方案的预测防治评价分数，并判断所述预测防治评价分数是否大于预设评价分数；若所述预测防治评价分数存在大于所述预设评价分数的防治方案，则将该类虫害防治方案中最高预测防治评价分数的防治方案作为最终的虫害防治方案；若所述预测防治评价分数不存在大于所述预设评价分数的防治方案，则将最高预测防治评价分数最高的防治方案作为最终的防治方案。
[0010]本专利技术第二方面提供了一种基于物联网的鳞翅目害虫防治系统，所述系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包括基于物联网的鳞翅目害虫防治方法程序，所述基于物联网的鳞翅目害虫防治方法程序被处理器执行时，实现如下步骤：获取在预设时间内农作物种植区域的图像信息，并对所述图像信息进行分割处理，判断所述图像信息中是否存在鳞翅目虫害信息并确定当前各个农作物种植区域的鳞翅目虫害类型；根据所述鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，并构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案；构建评价指标体系，根据所述初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息；根据所述指标的权重向量信息对当前虫害防治方案进行二次调整，生成最终的虫害防治方案。
[0011]进一步地，本专利技术的一个较佳实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，其特征在于，包括以下步骤：获取在预设时间内农作物种植区域的图像信息，并对所述图像信息进行分割处理，判断所述图像信息中是否存在鳞翅目虫害信息并确定当前各个农作物种植区域的鳞翅目虫害类型；根据所述鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，并构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案；构建评价指标体系，根据所述初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息；根据所述指标的权重向量信息对当前虫害防治方案进行二次调整，生成最终的虫害防治方案。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，其特征在于，判断所述图像信息中是否存在鳞翅目虫害信息并确定当前农作物种植区域的鳞翅目虫害类型，具体为：基于卷积神经网络建立虫害识别模型，获取当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息，将所述当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息导入到所述害虫模型中，不断更新模型参数，直至所述虫害识别模型到达预先设定的条件；将当前种植区域的图像信息导入所述虫害识别模型中，计算当前农作物受到鳞翅目害虫危害的虫害图像信息与所述当前种植区域的图像信息之间的误差值；若所述误差值大于预设误差值，则将该图像认定为存在鳞翅目虫害信息的图像，否则将该图像认定为不存在鳞翅目虫害信息的图像；通过对该图像进行二次分类，以确定当前各个农作物种植区域的鳞翅目虫害类型。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，其特征在于，根据所述鳞翅目虫害类型以及图像信息对当前农作物种植区域的鳞翅目虫害等级划分，具体为：将当前农作物种植区域分为多个子区域，获取每一个所述子区域的鳞翅目虫害图像信息，并对当前每个所述子区域的鳞翅目虫害图像进行鳞翅目害虫的虫龄分类；若所述鳞翅目虫害图像信息存在处于预设阶段的虫龄阶段，则将该子区域标记为待防治区域，否则将该子区域标记为预防区域；若所述子区域为待防治区域时，则计算当前子区域单位面积内出现预设虫龄阶段的鳞翅目害虫的数量；根据所述当前子区域单位面积内出现预设虫龄阶段的鳞翅目害虫的数量确定当前子区域的鳞翅目虫害等级。4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，其特征在于，构建虫害防治知识图谱，根据虫害防治知识图谱以及所述农作物种植区域的虫害等级生成初始虫害防治方案，具体为：通过大数据网络获取各种类鳞翅目害虫的防治方案，基于所述各种类鳞翅目害虫的防治方案构建虫害防治知识图谱，并获取当前子区域中的历史虫害防治方案；判断所述历史虫害防治方案是否为预设虫害防治方案，若所述历史虫害防治方案不为预设虫害防治方案，则将每个子区域的农作物种植区域的虫害等级导入到所述虫害防治知
识图谱中，生成初始虫害防治方案；若所述历史虫害防治方案为预设虫害防治方案，则将所述子区域中预设时间阶段的历史虫害防治方案导入所述虫害防治知识图谱中，进行相似度计算，将相似度小于预设相似度的防治方案剔除，得到每个所述子区域更新后的虫害防治知识图谱；将每个子区域的农作物种植区域的虫害等级导入到所述更新后的虫害防治知识图谱中，生成初始虫害防治方案。5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的鳞翅目害虫防治方法，其特征在于，构建评价指标体系，根据所述初始虫害防治方案以及所述评价指标体系进行分析，得到指标的权重向量信息，具体包括：确定评价的层次结构体系，并将所述评价的层次结构体系分为目标层、准则层以及方案层；将所述初始虫害防治方案导入到准则层中，通过大数据获取当前初始虫害防治方案的实时环境影响因素，并将所述当前初始虫害防治方案的具体影响因素导入到方案层中，预设防治效果，并将防治效果导入到目标层中，生成评价指标体系；根据所述准则层以及方案层组内的各因素进行相互比较，以预设定量标度进行相对重要性定量化，生成标度值，根据标度值构建判断矩阵；通过方根法对所述判断矩阵进行归一化...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵灿，李敦松，肖俊健，刘子欣，
申请(专利权)人：广东省农业科学院植物保护研究所，
类型：发明
国别省市：