CN109684960B - 落叶剂的喷洒时间的确定方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种落叶剂的喷洒时间的确定方法及系统。其中，该方法包括：获取目标农田中棉花植株的图像信息；基于所述图像信息确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据所述吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将所述喷洒时间段发送至用户设备。本申请解决了相关技术中在确定作业时机时，由于依赖人工观测导致成本较高的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及植保领域，具体而言，涉及一种落叶剂的喷洒时间确定方法及系统。
背景技术
在棉花生长晚期，在对棉花进行采收前，需要喷洒落叶剂，以方便进行棉花采摘。在确定落叶剂的喷洒时间时，目前采用的方法是：在进入落叶剂的作业季节时，人工到棉田观测吐絮率，并结合天气预报信息，决定喷洒落叶剂的作业时机。
但是，采用人工观测的方式存在由于依赖人力观测导致作业时机的确定成本较高的技术问题。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种落叶剂的喷洒时间确定方法及系统，以至少解决相关技术中在确定作业时机时，由于依赖人工观测导致成本较高的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种落叶剂的喷洒时间确定方法，包括：获取目标农田中棉花植株的图像信息；基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将喷洒时间段发送至用户设备。
可选地，至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段，包括：获取目标农田中棉花植株的生长环境信息；基于生长环境信息和吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段。
可选地，生长环境信息包括：棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；基于生长环境信息和吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段，包括：依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，生长环境信息还包括：目标农田的土壤湿度信息；将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段之前，方法还包括：比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，包括：从图像信息中识别目标农田中的棉桃，并统计识别出的棉桃的棉桃总数；获取目标农田中已吐絮棉桃的数量；依据已吐絮棉桃的数量和棉桃总数确定目标农田中棉花植株的吐絮率。
可选地，获取目标农田中棉花植株的图像信息，包括：获取目标农田中多个子区域的图像信息；基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，包括：基于图像信息确定多个子区域中棉花植株的吐絮率，得到多个吐絮率；确定多个吐絮率的加权平均值，并依据加权平均值确定目标农田中棉花植株的吐絮率。
可选地，多个吐絮率的权重与多个子区域距离图像信息的采集装置的距离值负相关。
根据本申请实施例的又一方面，提供了一种落叶剂的喷洒时间确定系统，包括：图像采集设备，用于采集目标农田中棉花植株的图像信息；服务器，用于基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将喷洒时间段发送至用户设备；用户设备，用于展示喷洒时间段。
可选地，服务器，还用于获取棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，系统还包括：湿度采集装置，用于采集目标农田的土壤湿度信息，并将土壤湿度信息发送至服务器；服务器，还用于在将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段之前，比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
在本申请实施例中，采用依据农田中棉花植株的图像信息确定农田中棉花植株的吐絮率，并将依据吐絮率确定的喷洒时间段发送至用户设备的方式，由于可以基于农田中棉花植株的图像信息确定吐絮率，从而确定喷洒时间段，实现了喷洒时间的自动确定，从而实现了节省人力成本的技术效果，进而解决了相关技术中在确定作业时机时，由于依赖人工观测导致成本较高的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种落叶剂的喷洒时间确定系统的结构示意图；
图2是根据本申请实施例的一种落叶剂的喷洒时间确定方法的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了更好地理解本申请实施例，以下将本申请实施例中涉及的术语解释如下：
棉花吐絮率：棉桃成熟后，棉桃表层裂开收缩，棉花纤维完全露出的的过程为吐絮，一株棉花中，已经吐絮的棉桃数占该株棉花的棉桃数比例为吐絮率。
落叶剂：一种植物生长调节物质，能够促使植物的叶子提早脱落，有利于农业的机械化。
在棉花生长晚期，采收前需要喷洒落叶剂，在确定落叶剂的喷洒时间时，依赖于作业人员到棉田观测棉花吐絮率，并根据天气预报来判断是否适合喷洒作业，成本较高，特别是大规模种植区域。
在本申请实施例中，在确定棉花落叶剂喷洒时机需要考虑整个农田中的吐絮率、作业温度、土壤湿度等因素，例如，吐絮率达到30％以上，作业时温度不能低于12摄氏度；作业前需停水10天以上(以保证作业时的土壤湿度低于一定阈值)。基于该原理，本申请实施例提供了具体的解决方案，以下详细说明。
一般地，本申请实施例提供了一种落叶剂的喷洒时间确定方法及系统，其中，如同1所示，该系统可以包括图像采集设备10、服务器12和用户设备14，其中，图像采集设备10为设置在农田的设备，且该图像采集设备10可以定时或持续地采集农田中棉花植株的吐絮率和生长环境信息，该生长环境信息包括但不限于：气温信息、土壤湿度等信息。服务器12可以基于图像采集设备发送的棉花植株的图像确定吐絮率，从而确定落叶剂的适宜喷洒时间。采用上述方案，可以不依赖人力观测并计算棉花吐絮率、气温、土壤湿度数据，自动判断是否满足棉花落叶剂喷洒作业条件，当满足条件时，自动提醒棉农，避免错过最佳喷洒时机。
在本申请的一些实施例中，上述图像采集设备10包括但不限于：相机、摄像机等。
在本申请的一些实施例中，服务器12，还用于获取棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，系统还包括：湿度采集装置16，用于采集目标农田的土壤湿度信息，并将土壤湿度信息发送至服务器；服务器12，还用于在将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段之前，比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。其中，上述湿度采集装置16包括但不限于湿度传感器。
另外，在对农田中的实时温度进行采集时，还可以通过设置在农田中的温度采集装置18采集温度，该温度采集装置18包括温度传感器。
如同1所示，上述图像采集装置、湿度传感器和温度传感器可以共同组成监测站1，本申请的一个实施例中，通过搭载高清摄像头、土壤墒情传感器、温湿度传感器的监测站，实时采集棉田天气数据、土壤数据以及棉花植株图像，将数据回传至服务器，由服务器对数据进行分析，判断是否满足棉花落叶剂喷洒作业条件，如果满足，则自动提醒棉农。以下结合一个实例说明系统各个部分的工作流程：
监测站通过高清摄像头(即图像采集装置10)，持续采集棉花植株图像，图像中包含植株的棉桃，将图像数据通过网络(例如2G/3G/4G/5G网络)发送至云端服务器，云端服务器从棉花植株图像中，通过识别引擎识别棉桃，统计棉桃总数，并根据棉桃的形态区分是否已经吐絮，统计已吐絮的棉桃数量，计算得到棉花吐絮率。
监测站通过土壤墒情传感器(即湿度采集装置)，采集棉田土壤湿度信息，将数据发送至云端的服务器。
监测站通过温度传感器，采集棉田的实时气温数据，发送到云端的服务器，云端的服务器根据气象预报服务提供的未来气温变化趋势，及实时温度数据，提取未来气温大于12摄氏度，并且持续时间大于8天的时间段，结合得到的吐絮率和土壤湿度信息，计算适合作业的时间。云端的服务器将得到的适合作业时间发送至棉农的用户设备。
另外，在图1所示硬件环境下，本申请实施例提供了一种落叶剂的喷洒时间确定方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图2是根据本申请实施例的落叶剂的喷洒时间确定方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，获取目标农田中棉花植株的图像信息；
步骤S204，基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；
步骤S206，至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；
步骤S208，将喷洒时间段发送至用户设备。
基于步骤S202-S208，由于可以基于农田中棉花植株的图像信息确定吐絮率，从而确定喷洒时间段，实现了喷洒时间的自动确定，从而实现了节省人力成本的技术效果，进而解决了相关技术中在确定作业时机时，由于依赖人工观测导致成本较高的技术问题。
在本申请的一些实施例中，在识别棉花植株的吐絮率时，需要先对棉花植株的棉桃进行识别，在识别过程中，需要对已吐絮的棉桃和未吐絮的棉桃进行识别，并统计各自的数量。然后，基于已吐絮的棉桃的数量在所有已识别棉桃的比值，确定农田的吐絮率。具体地：从图像信息中识别目标农田中的棉桃，并统计识别出的棉桃的棉桃总数；获取目标农田中已吐絮棉桃的数量；依据已吐絮棉桃的数量和棉桃总数确定目标农田中棉花植株的吐絮率。
考虑到如果对农田中所有的棉花植株进行识别，计算量比较大，因此，为节省计算资源，可以仅对目标农田中的几个区域进行识别，以减少计算量，具体地：获取目标农田中多个子区域的图像信息；基于图像信息确定多个子区域中棉花植株的吐絮率，得到多个吐絮率；确定多个吐絮率的加权平均值，并依据加权平均值确定目标农田中棉花植株的吐絮率。
考虑到成本因素，在农田中设置监测设备时，可能仅设置一个或有限数量个监测设备，这样，在农田面积比较大时，由于监测设备设置的位置是固定的，农田中不同区域的图像清晰度可能会有区别，有可能会对棉桃的识别产生影响。为减少上述影响，对不同区域的吐絮率设置不同的权重，例如，多个吐絮率的权重与多个子区域距离图像信息的采集装置的距离值负相关，即子区域距离监测设备越远，权重越小，反之，则权重越大。
由于在喷洒落叶剂时，生长环境会对施药效果产生一定的影响，因此，在确定喷洒时间段时，可以采用以下手段实现：获取目标农田中棉花植株的生长环境信息；基于生长环境信息和吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段。
例如，上述生长环境信息包括：棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；此时落叶剂的喷洒时间段可以通过以下方式确定：依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。其中，上述未来统计周期是指未来的时间信息，上述气温信息可以从天气预报媒体中获取，例如，从提供天气预报的官方网站或APP中获取。采用上述方案，可以保证喷洒落叶剂时的气温信息。
又例如，上述生长环境信息还可以包括：目标农田的土壤湿度信息；此时在将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段之前，还可以考虑土壤湿度信息对施药效果的影响，具体地，比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
在本申请的一些实施例中，在对棉桃进行识别时，可以采用以下方式：采集棉花植株的图像信息；将图像信息输入至第一学习模型中，识别出棉花植株中的已吐絮棉桃，其中，上述第一学习模型为通过多组数据训练得到的，其中，每组数据包括：已吐絮棉桃的标签和已吐絮棉桃的图像；
在对未吐絮棉桃进行识别时，可以采用以下方式：采集棉花植株的图像信息；将图像信息输入至第二学习模型中，识别出棉花植株中的未吐絮棉桃，其中，上述第二学习模型为通过多组数据训练得到的，其中，每组数据包括：未吐絮棉桃的标签和未吐絮棉桃的图像。
在本申请的另一些实施例中，还可以根据棉桃的形态识别已吐絮棉桃，例如：确定未吐絮棉桃的基准图像；将获取的棉桃图像与基准图像进行比对；在获取的棉桃图像的形态大小大于基准图像时，确定棉桃图像对应的棉桃为已吐絮棉桃。
又例如：确定已吐絮棉桃的基准图像；将获取的棉桃图像的形态与已吐絮棉桃的基准图像的形态进行比对；在获取的棉桃图像的形态与基准图像匹配时，确定棉桃图像对应的棉桃为已吐絮棉桃。需要说明的是，由于已吐絮棉桃的图像是有多种形态的，因此，在确定棉桃图像的形态与基准图像是否匹配时，可以允许两者有一定的误差。
另外，在识别已吐絮棉桃时，还可以依据棉桃的颜色确定，例如，由于棉絮一般是白色的，因此，可以依据棉桃中是否存在白色区域确定是否为已吐絮棉桃。
本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质用于存储执行以下功能的程序指令：获取目标农田中棉花植株的图像信息；基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将喷洒时间段发送至用户设备。
可选地，该存储介质，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：获取目标农田中棉花植株的生长环境信息；基于生长环境信息和吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段。
可选地，该存储介质，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，该存储介质，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
本申请实施例还提供了一种处理器，该处理器用于存储执行以下功能的程序指令：获取目标农田中棉花植株的图像信息；基于图像信息确定目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将喷洒时间段发送至用户设备。
可选地，该处理器，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：获取目标农田中棉花植株的生长环境信息；基于生长环境信息和吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段。
可选地，该处理器，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：依据吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在未来统计周期内连续N天的气温大于第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定第一时间段与第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
可选地，该处理器，还可以用于执行实现以下功能的程序指令：比较土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定湿度值小于第二阈值的第三时间段；将第一交集与第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将第二交集对应的时间段作为落叶剂的喷洒时间段。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (8)
1.一种落叶剂的喷洒时间的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标农田中棉花植株的图像信息；
基于所述图像信息确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；
至少依据所述吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；
将所述喷洒时间段发送至用户设备；
所述喷洒时间段用于指示向所述目标农田喷洒落叶剂的时机；
获取目标农田中棉花植株的图像信息，包括：获取所述目标农田中多个子区域的图像信息；
基于所述图像信息确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率，包括：基于所述图像信息确定所述多个子区域中棉花植株的吐絮率，得到多个吐絮率；确定所述多个吐絮率的加权平均值，并依据所述加权平均值确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率；
所述多个吐絮率的权重与所述多个子区域距离所述图像信息的采集装置的距离值负相关。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少依据所述吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段，包括：
获取所述目标农田中棉花植株的生长环境信息；
基于所述生长环境信息和所述吐絮率确定所述落叶剂的喷洒时间段。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生长环境信息包括：所述棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；基于所述生长环境信息和所述吐絮率确定所述落叶剂的喷洒时间段，包括：
依据所述吐絮率确定落叶剂的第一时间段；
获取所述气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在所述未来统计周期内连续N天的气温大于所述第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；
确定所述第一时间段与所述第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生长环境信息还包括：所述目标农田的土壤湿度信息；将该第一交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段之前，所述方法还包括：
比较所述土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；
确定所述湿度值小于所述第二阈值的第三时间段；
将所述第一交集与所述第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将所述第二交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述图像信息确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率，包括：
从所述图像信息中识别所述目标农田中的棉桃，并统计识别出的棉桃的棉桃总数；
获取所述目标农田中已吐絮棉桃的数量；
依据所述已吐絮棉桃的数量和所述棉桃总数确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率。
6.一种落叶剂的喷洒时间的确定系统，其特征在于，包括：
图像采集设备，用于采集目标农田中棉花植株的图像信息；
服务器，用于基于所述图像信息确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率，其中，该吐絮率为农田中已吐絮的棉桃数与棉桃总数的比值；至少依据所述吐絮率确定落叶剂的喷洒时间段；将所述喷洒时间段发送至用户设备；
用户设备，用于展示所述喷洒时间段；
所述喷洒时间段用于指示向所述目标农田喷洒落叶剂的时机；
所述图像采集设备还用于获取所述目标农田中多个子区域的图像信息；
所述服务器还用于基于所述图像信息确定所述多个子区域中棉花植株的吐絮率，得到多个吐絮率；确定所述多个吐絮率的加权平均值，并依据所述加权平均值确定所述目标农田中棉花植株的吐絮率；
所述多个吐絮率的权重与所述多个子区域距离所述图像信息的采集装置的距离值负相关。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述服务器，还用于获取所述棉花植株所在区域在未来统计周期中的气温信息；依据所述吐絮率确定落叶剂的第一时间段；获取所述气温信息所指示气温满足大于第一阈值的第二时间段，该第二时间段为在所述未来统计周期内连续N天的气温大于所述第一阈值的时间段，N为大于1的自然数；确定所述第一时间段与所述第二时间段的第一交集，将该第一交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，
所述系统还包括：湿度采集装置，用于采集所述目标农田的土壤湿度信息，并将所述土壤湿度信息发送至所述服务器；
所述服务器，还用于在将该第一交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段之前，比较所述土壤湿度信息所指示湿度值与第二阈值；确定所述湿度值小于所述第二阈值的第三时间段；将所述第一交集与所述第三时间段再次取交集，得到第二交集，并将所述第二交集对应的时间段作为所述落叶剂的喷洒时间段。
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