【技术实现步骤摘要】
本申请涉及农业病虫害防治领域，具体涉及一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法及系统。
技术介绍
1、蔬菜作为人们日常所需的食物，蔬菜种类繁多且种植需求较大，而病虫害作为从播种到收获一直伴随着蔬菜的威胁，但是病虫害种类繁多、形态各异，发生规律也难以预知，而蔬菜一旦感染病虫害后极容易影响蔬菜品质，甚至导致蔬菜的减产绝产，对农户造成大量损失，因此有效预测判断某一区域某一时段可能会发生的病虫害种类，对指导种植生产至关重要。
2、目前，农户对病虫害的预警主要通过邻里之间的口头信息相传而得知，在何时、何处发生了什么种类的病虫害，进而判断是否需要对自家田地进行对应防治，但这种获取病虫害信息的途径方式不稳定，且效率低下，更重要的是邻里之间消息传播距离有限，难以得知更大范围的病虫害信息，很难适应现代化高效农业的需求，总体而言，现有病虫害风险预警方法还比较粗放，因此需要一种病虫害预警和识别的方法和系统，通过获取与自身位置相邻或环境数据相似的参考区域是否发生病虫害，进而可以提前对该种病虫害进行针对性的防治和识别，一方面有效减少蔬菜感染病虫害的风险，另一方面可以对该种病虫害进行针对性识别，实现病虫害的早发现早治疗，有效减少农户损失。
技术实现思路
1、本申请针对现有获取病虫害信息的途径方式不稳定，且效率低下，更重要的是邻里之间消息传播距离有限，难以得知更大范围的病虫害信息的问题，提供一种病虫害预警和识别的方法和系统，通过获取与自身位置相邻或环境数据相似的参考区域是否发生病虫害，进而可以提前对该种病虫
2、在本申请的第一方面，提供一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，包括步骤：
3、建立通信网，所述通信网由多个不同地区的数据库通信连接组成，当所述通信网中任一地区识别出现病虫害时，将本次病虫害信息数据同步至所述通信网供其他地区获取；
4、具体通过获取各类病虫害的表现图像，所述表现图像用于训练第一识别模型，当所述通信网中的任一地区中出现病虫害时，通过训练好的第一识别模型自动识别出所述病虫害的种类，所述病虫害的种类作为本次病虫害信息数据同步至所述通信网；
5、获取所述通信网中所有地区的信息数据，所述信息数据包括位置信息和环境信息，根据本地区的所述信息数据关联参考区域，所述参考区域为与本地区位置信息相邻的地区和/或与本地区所述环境信息相似的地区；
6、当所述通信网中同步所述病虫害信息数据时，获取发生病虫害的地区，如发生病虫害的地区为本地区的所述参考区域，则本地区进入第一预警状态，所述第一预警状态为在本地区根据所述参考区域发生的病虫害种类，采用对应防治措施。
7、在本申请一实施例中，所述病虫害的种类作为本次病虫害信息数据同步至所述通信网的步骤中，还包括：
8、所述第一识别模型将识别出所述病虫害的种类时的图像进行保存，与所述病虫害的种类一同作为本次病虫害信息数据同步至所述通信网；
9、所述第一预警状态还包括：
10、获取所述参考区域发生的病虫害种类的表现图像，以及所述病虫害信息数据中图像，输入所述第二识别模型进行训练，通过训练好的第二识别模型在本地区内，对所述参考区域发生的病虫害种类进行识别。
11、在本申请一实施例中，还包括：
12、在本地区的田地中识别出病虫害，将识别出病虫害的位置作为初始点位，各地表与所述初始点位不同距离范围划分不同等级预警区，距离越近预警区等级越高；
13、对不同等级的预警区采用不同的防治频率，预警区等级越高防治频率越高，同时所述第二识别模型对预警区等级越高的区域调用更多的识别通道和/或更高的识别频率进行识别。
14、在本申请一实施例中，所述地表与所述初始点位不同距离范围划分不同等级预警区的步骤中，还包括对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真，具体为：
15、通过湿度传感器对田地范围内的土壤湿度以及空气湿度进行获取，当土壤湿度以及空气湿度越大，则各预警区的覆盖面积越大，且预警区等级越高，覆盖面积增大的越多；
16、通过风向传感器获取田地范围内的风向和风速，各预警区的覆盖范围根据风速偏移，风速越高偏移量越大，偏移方向根据风向确定；
17、保留各等级预警区在各方向上距离所述初始点位的最远距离作为各等级预警区的覆盖范围，保留时间为当前所患病虫害种类从感染蔬菜至蔬菜出现可识别出的病症所需时间。
18、在本申请一实施例中，对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，当所述初始点位在具有上下高度差高山蔬菜田地时，还包括：
19、所述第一识别模型获取高山蔬菜田地图像，通过高山蔬菜田地图像得出田地坡度值，所述湿度传感器识别出田地范围内出现降雨或灌溉时，各预警区的覆盖范围向田地低处偏移，降雨量或灌溉量越大，和/或坡度值越大，则偏移量越大。
20、在本申请一实施例中，所述对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，还包括：
21、根据所述第一识别模型或所述第二识别模型对识别出的病虫害种类进行类型区分，所述病虫害的类型包括土传性病虫害和风传性病虫害，所述风传性病虫害在降雨量或灌溉量越大，和/或坡度值越大，所得到的偏移量，相对所述土传性病虫害的更大；
22、通过风向传感器获取田地范围内的风向和风速，各预警区的覆盖范围根据风向和风速进行偏移，风速越高偏移量越大；同时所述风传性病虫害在风速越高，所得到的偏移量，相对所述土传性病虫害的更大。
23、在本申请一实施例中，所述对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，还包括：
24、根据所述第一识别模型或所述第二识别模型对识别出的病虫害种类获取该病虫害种类适宜生长的温度数据，通过温度传感器可分别获取田地的地表上和地表下的实时温度，如所述病虫害为所述土传性病虫害，则采用地表下的实时温度；如所述病虫害为所述风传性病虫害，则采用地表上的实时温度，所述实时温度与该病虫害适宜生长的温度数据越接近，则该病虫害活性越高，进而各预警区的覆盖面积越大。
25、在本申请一实施例中，所述防治措施中包括对已经患病和所述预警区内的蔬菜进行对应病虫害的消杀，具体的，获取不同所述预警区的防治频次，获取下一次消杀时间区间的温度预测数据，选择与所述病虫害种类适宜生长的温度数据差异最大的时间，进行消杀操作。
26、在本申请一实施例中，根据多处所述初始点位形成多组所述预警区，不同组的所述预警区的重合部分，按重合部分里所述预警区的最高等级，再上调一级确定为重合部分的等级。
27、在本申请的第二方面，提供一种高山蔬菜病虫害预警与识别系统，包括：
28、信息共享模块，建立通信网，所述通信网由多个不同地本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述病虫害的种类作为本次病虫害信息数据同步至所述通信网的步骤中，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述地表与所述初始点位不同距离范围划分不同等级预警区的步骤中，还包括对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，当所述初始点位在具有上下高度差高山蔬菜田地时，还包括：
6.根据权利要求4所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，还包括：
7.根据权利要求5所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述对不同等级预警区与所述初始
8.根据权利要求3所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述防治措施中包括对已经患病和所述预警区内的蔬菜进行对应病虫害的消杀，具体的，获取不同所述预警区的防治频次，获取下一次消杀时间区间的温度预测数据，选择与所述病虫害种类适宜生长的温度数据差异最大的时间，进行消杀操作。
9.根据权利要求6所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，根据多处所述初始点位形成多组所述预警区，不同组的所述预警区的重合部分，按重合部分里所述预警区的最高等级，再上调一级确定为重合部分的等级。
10.一种高山蔬菜病虫害预警与识别系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述病虫害的种类作为本次病虫害信息数据同步至所述通信网的步骤中，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述地表与所述初始点位不同距离范围划分不同等级预警区的步骤中，还包括对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，对不同等级预警区与所述初始点位的距离范围进行动态仿真的步骤中，当所述初始点位在具有上下高度差高山蔬菜田地时，还包括：
6.根据权利要求4所述的一种高山蔬菜病虫害预警与识别方法，其特征在于，所述对不...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘韬，王云梅，侯誉芬，夏江文，刘浩，付强，付立会，张荣，杨宏楹，叶江红，马英，胡玲，李甜，刘安碧，李亚梦，牛兴国，吴艳，潘继红，杨央娟卓玛，牛沙马阿依，
申请(专利权)人：凉山彝族自治州农业科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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