【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及病虫害识别防治，尤其涉及一种病虫害识别防治预警系统及方法。
技术介绍
1、病虫害识别防治
涉及农业害虫和植物疾病的监测、识别、预警和控制策略，主要包括使用化学、生物或物理方法来防治病虫害，以及利用现代信息技术和数据分析来提高病虫害管理的效率和精确性，随着人工智能、机器学习和图像识别技术的发展，病虫害识别防治技术已经能够实现自动化和智能化的监控和处理系统，通过摄像头或传感器捕获农作物的图像，分析图像数据来识别特定的病虫害种类，并根据识别结果自动触发相应的预警和防治措施。此外，广泛应用于精准农业，通过优化资源分配和减少农药使用，提高农业生产的可持续性和环境友好性。
2、其中，通过技术手段自动识别和管理农业病虫害，主要用于农作物生长过程中的病虫害监控，通过实时分析农田的图像或数据，快速准确地识别出潜在的害虫和疾病，一旦识别出病虫害，系统会即刻通知农户并提出防治建议或直接启动防治措施，如自动喷洒农药，不仅大大减少了人力成本，而且提高了防治的时效性和精准度，有助于保护作物免受损失，并维持农业生态的平衡。
3、当前病虫害识别防治技术主要依靠传统监控方法，如直接视觉观察和标准化图像分析，这些方法在早期病害识别和细节分析上存在局限。特别是在病害初期，传统方法难以捕捉到植物细微的变化，导致预警和防治措施的推迟。在数据处理方面，传统技术往往缺乏实时性和自动化，依赖于周期性的人工检测，这不仅增加了劳动强度，还可能因人为疏忽而错过最佳防治时机。此外，缺乏有效的数据整合和分析手段，使得预测不够准确，无法提供定制
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种病虫害识别防治预警系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种病虫害识别防治预警系统，包括数据采集模块、偏振数据分析模块、图像超分辨率处理模块、特征提取模块、病害预测模块和决策支持模块；
3、数据采集模块用于通过偏振光谱传感器接收作物叶片的光谱偏振数据，记录光的散射和偏振状态，生成原始偏振数据结果；
4、偏振数据分析模块用于从所述原始偏振数据结果中提取光谱和偏振特征，对比正常和病变叶片的特征差异，计算偏振数据的统计指标，并对统计指标进行差异映射，得到偏振差异映射结果；
5、图像超分辨率处理模用于块采用所述偏振差异映射结果，通过局部光谱增强重建图像，分析图像中细胞结构变形和识别色素沉着，获取增强的病害图像；
6、特征提取模块用于对所述增强的病害图像应用边缘检测和纹理分析，提取关键的形态学和光谱特征，包括边缘清晰度、颜色分布和纹理均匀性，建立特征描述集；
7、病害预测模块用于在深度学习网络中输入所述特征描述集，结合温度和湿度数据进行时间序列分析，预测病害发展趋势，评估病害可能性，并对未来状态进行模拟，得到偏移动态预测分析结果；
8、决策支持模块用于分析所述偏移动态预测分析结果，对比病害数据和当前模型预测，确定病害发展概率，制定对应的防治措施和建议，输出病虫害防治方案。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述原始偏振数据结果包括光谱范围、偏振模式、光线强度，所述偏振差异映射结果包括偏振角差异图、光谱差异图、数据对比指数，所述增强的病害图像包括细节增强图、色彩对比图、结构清晰图，所述特征描述集包括形态学特征指标、光谱特征指标、纹理分析结果，所述偏移动态预测分析结果包括趋势预测图、概率评估值、模拟输出数据结果，所述病虫害防治方案包括预防措施列表、潜在风险评估结果、应急响应策略。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集模块包括传感器配置子模块、数据接收子模块、数据记录子模块；
11、传感器配置子模块在田间环境中安装偏振光谱传感器，调整角度和灵敏度匹配目标作物类型和生长阶段，捕捉作物叶片的光谱偏振数据，生成传感器配置记录；
12、数据接收子模块采用所述传感器配置记录，实时接收偏振光谱传感器的光谱偏振数据，监控数据传输的稳定性和完整性，获取实时光谱数据集；
13、数据记录子模块根据所述实时光谱数据集，捕获并记录光的散射特性及其偏振状态，进行数据结构化处理，生成原始偏振数据结果。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述偏振数据分析模块包括特征提取子模块、特征对比子模块、差异映射子模块；
15、特征提取子模块基于原始偏振数据结果，进行频谱解析，分离光的散射和偏振分量，识别所有频段的光谱强度，生成特征数据集；
16、特征对比子模块从所述特征数据集中提取正常和病变叶片的特征数据，计算特征的差异值，获取特征差异数据；
17、差异映射子模块利用所述特征差异数据，对差异数据进行差异映射，突出显示叶片的健康与病变区域，得到偏振差异映射结果。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述图像超分辨率处理模块包括局部增强子模块、结构分析子模块、图像输出子模块；
19、局部增强子模块基于偏振差异映射结果，分析和调整光谱数据的频段，动态调整目标区域的光谱强度，生成局部增强图像；
20、结构分析子模块采用所述局部增强图像，执行图像分割区分图像中的健康和病变区域，利用纹理分析评估和比较健康和病变区域的色彩和纹理差异，获取形态分析结果；
21、图像输出子模块基于所述形态分析结果，整合并处理图像数据，分析图像进行渲染，突出显示病害区域，生成增强的病害图像。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述特征提取模块包括边缘检测子模块、纹理分析子模块、特征整合子模块；
23、边缘检测子模块基于增强的病害图像，采用边缘检测分析增强的病害图像，并进行灰度转换，识别边缘清晰度，突出病害区域轮廓，生成边缘特征图；
24、纹理分析子模块利用所述边缘特征图，应用纹理滤波器和灰度共生矩阵分析边缘特征图图像纹理，计算纹理的统计参数，获取纹理分析结果；
25、特征整合子模块基于所述纹理分析结果，对图像进行边缘检测，整合图像边缘检测数据和纹理数据，生成特征描述集。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述病害预测模块包括数据整合子模块、模型训练子模块、模拟输出子模块；
27、数据整合子模块基于特征描述集，整合外部环境数据，包括温度和湿度，对数据进行标准化处理，合并数据集进行时间序列分析，生成综合特征数据集；
28、模型训练子模块采用所述综合特征数据集，利用深度学习网络训练时间序列模型，获取病变趋势预测模型；
29、模拟输出子模块基于所述病变趋势预测模型，预测未来状态，评估病害的发展趋势，生成偏移动态预测分析结果。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述决策支持模块包括动态分析子模块、风险评估子模块、策略制定子模块；
31、动态分析子模块基于偏移动态预测分析结果，对病变趋势预测模型与病害数据对比本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、偏振数据分析模块、图像超分辨率处理模块、特征提取模块、病害预测模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述原始偏振数据结果包括光谱范围、偏振模式、光线强度，所述偏振差异映射结果包括偏振角差异图、光谱差异图、数据对比指数，所述增强的病害图像包括细节增强图、色彩对比图、结构清晰图，所述特征描述集包括形态学特征指标、光谱特征指标、纹理分析结果，所述偏移动态预测分析结果包括趋势预测图、概率评估值、模拟输出数据结果，所述病虫害防治方案包括预防措施列表、潜在风险评估结果、应急响应策略。
3.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述数据采集模块包括传感器配置子模块、数据接收子模块、数据记录子模块；
4.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述偏振数据分析模块包括特征提取子模块、特征对比子模块、差异映射子模块；
5.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述图像超分
6.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述特征提取模块包括边缘检测子模块、纹理分析子模块、特征整合子模块；
7.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述病害预测模块包括数据整合子模块、模型训练子模块、模拟输出子模块；
8.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述决策支持模块包括动态分析子模块、风险评估子模块、策略制定子模块；
9.根据权利要求8所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述病害爆发的可能性，按照公式：进行计算，其中，P代表病害爆发的可能性，代表近期病害发生频率，代表病害历史爆发强度，代表作物当前健康状况指数，代表环境温度，代表环境湿度，代表土壤pH值。
10.一种病虫害识别防治预警方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的一种病虫害识别防治预警系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、偏振数据分析模块、图像超分辨率处理模块、特征提取模块、病害预测模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述原始偏振数据结果包括光谱范围、偏振模式、光线强度，所述偏振差异映射结果包括偏振角差异图、光谱差异图、数据对比指数，所述增强的病害图像包括细节增强图、色彩对比图、结构清晰图，所述特征描述集包括形态学特征指标、光谱特征指标、纹理分析结果，所述偏移动态预测分析结果包括趋势预测图、概率评估值、模拟输出数据结果，所述病虫害防治方案包括预防措施列表、潜在风险评估结果、应急响应策略。
3.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述数据采集模块包括传感器配置子模块、数据接收子模块、数据记录子模块；
4.根据权利要求1所述的一种病虫害识别防治预警系统，其特征在于：所述偏振数据分析模块包括特征提取子模块、特征对比子模块、差异映射子模块；
5.根据权利要求1所述的一种病...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘露希，邵宝林，鲁昕，杨益芬，石俊霞，陆丽华，张婧，王成华，
申请(专利权)人：成都海关技术中心，
类型：发明
国别省市：
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