CN111967440B - 一种农作物病害的综合识别处理方法 - Google Patents

一种农作物病害的综合识别处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：构建输入样本集和多源对比库、颜色纹理描述集成、输入样本集筛选、融合模型建模、提取颜色纹理特征、颜色纹理综合分析比对和确定具体病虫害及位置；本发明获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确。

Description

一种农作物病害的综合识别处理方法
技术领域
本发明涉及农作物病害识别技术领域，尤其涉及一种农作物病害的综合识别处理方法。
背景技术
作为国民经济命脉，农业是我国经济建设与发展的重要基础，农作物更是人民生活所需的重要资源，然而，农作物在生长过程中常因多种胁迫而染上各种病害，病害的发生会影响农作物的健康生长并且干扰农作物的重要生理功能，进而导致农作物品质受损和产量下降，给农业生产带来无法计算的损失，特别是近年来，我国农作物的种植面积、品种和数量逐步增长，但气候、生态环境和种植制度等方面的问题导致农作物病害频发，这给农业生产乃至整个国民经济带来严重的负面影响，据统计，每年受疾病影响的作物面积高达数十亿亩，直接粮食作物损失和间接经济作物损失均为数百亿斤，并且这些问题还在呈现逐年恶化趋势，严重威胁到农业的健康发展；
伴随着成像技术和图像处理技术的迅速发展，研究人员开始利用计算机视觉手段进行农作物病害的识别，比如高光谱图像技术，而现有农作物病害的识别技术一般通过影像采集数据后，人工进行具体总结，不够方便，容易出现误差，且现有的农作物病害识别技术一般只能对单株进行识别，不具有代表性，一旦识别的农作物范围扩大，又难以确定病虫害准确位置，不方便后续的治疗处理，因此，本发明提出一种农作物病害的综合识别处理方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种农作物病害的综合识别处理方法，该方法能准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确，且能确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置，方便后续的治疗定位。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：
步骤一：构建输入样本集和多源对比库
利用CCD摄像机、红外线光感仪、天地一体化遥感RS获取目标范围农作物叶片图像样本并进行预处理，对图像样本进行降噪，获取图像中农作物图层的颜色纹理分布，构成输入样本集，然后，利用外部源、专家库及相应的传统知识库作为数据源，根据目标农作物的种类，筛选出相对应的农作物图像，然后除重，集成为多源影像库，接着按照病虫害的危害区域、作物品种以及生境信息，分析多源影像库，对多源影像库中农作物病害的概念、属性、实例进行标记，从而构建为多源对比库；
步骤二：颜色纹理描述集成
将步骤一中的多源对比库输入至元数据管理系统MDMS中，人工在元数据管理系统MDMS中对多源对比库内各编号颜色纹理的具体病虫害进行具体描述，然后在系统中构建多个消息包，并在多个消音包中内置语音播放模块，将每个消息包分别对应各编号颜色纹理，接着将各编号颜色纹理的具体病虫害描述输入对应消息包中的语音播放模块；
步骤三：输入样本集筛选
对步骤一中的输入样本集进行筛选，首先，根据农作物的目标范围确定Path和Row的具体数值范围，再对这些具体数值范围进行初步筛选，保证每Path和Row均包含一景影像，得到将该选定区域全覆盖的数据集合，然后对Path和Row中除农作物之外的影像进行删除，保留农作物的颜色纹理影像；
步骤四：融合模型建模
采用ContextCapture对步骤三中筛选后的影像进行三维模型构建，将影像3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，特别增强目标范围农作物的分布特征、颜色特征、纹理特征，构建可视化模型，然后，利用SVG对影像相对应的Path和Row数值矢量化，形成点、线、面，构建矢量化目标范围农作物模型，接着将可视化模型和矢量化模型融合；
步骤五：提取颜色纹理特征
在步骤四的融合模型中，利用ENVI软件将模型中农作物的图像转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中农作物的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定图像的纹理；
步骤六：颜色纹理综合分析比对
对步骤五中所提取的颜色纹理要素特征进行综合分析，将颜色和纹理要素输入至元数据管理系统MDMS中，和多源对比库进行比对，当提取的颜色和纹理要素和多源对比库中记录的颜色纹理相重合的时候，该颜色纹理所对应的消息包启动，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述；
步骤七：确定具体病虫害及位置
利用步骤六识别出相应颜色、纹理的病虫害情况，将该颜色和纹理复位回融合模型中，即得到单株农作物的具体病虫害情况，又得到目标范围农作物的病虫害分布情况，根据颜色、纹理所对应的Path和Row数值，确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置。
进一步改进在于：所述步骤一中，对多源影像库中农作物病害的概念、属性、实例进行标记，具体为：对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，作为病害识别依据。
进一步改进在于：所述步骤二中，语音播放模块根据相对应的颜色纹理，播放具体病虫害描述。
进一步改进在于：所述步骤三中，每一景颜色影像和每一景纹理影像均包含相应的Path和Row数值。
进一步改进在于：所述步骤四中，将可视化模型和矢量化模型融合，使得Path和Row数值镶嵌入模型影像的对应颜色、纹理位置处。
进一步改进在于：所述步骤五中，确定图像的纹理后，对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVIIDL中编写二阶导数运算算法，增强光谱吸收、反射的特征值，增强颜色、纹理的特征明显度。
进一步改进在于：所述步骤六中，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述后，将该问题上传至互联网，检索处相应的解决方法。
本发明的有益效果为：本发明获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确，同时，本发明针对目标范围农作物进行识别，具有代表性，识别出相应颜色、纹理的病虫害情况后，根据颜色、纹理所对应的Path和Row数值，能确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置，方便后续的治疗定位，另外，本发明识别处病害后，将问题上传至互联网，检索处相应的解决方法，功能多样化。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1所示，本实施例提供了一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：
步骤一：构建输入样本集和多源对比库
利用CCD摄像机、红外线光感仪、天地一体化遥感RS获取目标范围农作物叶片图像样本并进行预处理，对图像样本进行降噪，获取图像中农作物图层的颜色纹理分布，构成输入样本集，然后，利用外部源、专家库及相应的传统知识库作为数据源，根据目标农作物的种类，筛选出相对应的农作物图像，然后除重，集成为多源影像库，接着按照病虫害的危害区域、作物品种以及生境信息，分析多源影像库，对多源影像库中农作物病害的概念、属性、实例进行标记，具体为：对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，作为病害识别依据，从而构建为多源对比库；
步骤二：颜色纹理描述集成
将步骤一中的多源对比库输入至元数据管理系统MDMS中，人工在元数据管理系统MDMS中对多源对比库内各编号颜色纹理的具体病虫害进行具体描述，然后在系统中构建多个消息包，并在多个消音包中内置语音播放模块，将每个消息包分别对应各编号颜色纹理，接着将各编号颜色纹理的具体病虫害描述输入对应消息包中的语音播放模块，语音播放模块根据相对应的颜色纹理，播放具体病虫害描述；
步骤三：输入样本集筛选
对步骤一中的输入样本集进行筛选，首先，根据农作物的目标范围确定Path和Row的具体数值范围，再对这些具体数值范围进行初步筛选，保证每Path和Row均包含一景影像，得到将该选定区域全覆盖的数据集合，然后对Path和Row中除农作物之外的影像进行删除，保留农作物的颜色纹理影像，每一景颜色影像和每一景纹理影像均包含相应的Path和Row数值；
步骤四：融合模型建模
采用ContextCapture对步骤三中筛选后的影像进行三维模型构建，将影像3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，特别增强目标范围农作物的分布特征、颜色特征、纹理特征，构建可视化模型，然后，利用SVG对影像相对应的Path和Row数值矢量化，形成点、线、面，构建矢量化目标范围农作物模型，接着将可视化模型和矢量化模型融合，使得Path和Row数值镶嵌入模型影像的对应颜色、纹理位置处；
步骤五：提取颜色纹理特征
在步骤四的融合模型中，利用ENVI软件将模型中农作物的图像转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中农作物的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定图像的纹理，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVIIDL中编写二阶导数运算算法，增强光谱吸收、反射的特征值，增强颜色、纹理的特征明显度；
步骤六：颜色纹理综合分析比对
对步骤五中所提取的颜色纹理要素特征进行综合分析，将颜色和纹理要素输入至元数据管理系统MDMS中，和多源对比库进行比对，当提取的颜色和纹理要素和多源对比库中记录的颜色纹理相重合的时候，该颜色纹理所对应的消息包启动，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，并将该问题上传至互联网，检索处相应的解决方法；
步骤七：确定具体病虫害及位置
利用步骤六识别出相应颜色、纹理的病虫害情况，将该颜色和纹理复位回融合模型中，即得到单株农作物的具体病虫害情况，又得到目标范围农作物的病虫害分布情况，根据颜色、纹理所对应的Path和Row数值，确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置。
该农作物病害的综合识别处理方法获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确，同时，本发明针对目标范围农作物进行识别，具有代表性，识别出相应颜色、纹理的病虫害情况后，根据颜色、纹理所对应的Path和Row数值，能确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置，方便后续的治疗定位，另外，本发明识别处病害后，将问题上传至互联网，检索处相应的解决方法，功能多样化。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：构建输入样本集和多源对比库
利用CCD摄像机、红外线光感仪、天地一体化遥感RS获取目标范围农作物叶片图像样本并进行预处理，对图像样本进行降噪，获取图像中农作物图层的颜色纹理分布，构成输入样本集，然后，利用外部源、专家库及相应的传统知识库作为数据源，根据目标农作物的种类，筛选出相对应的农作物图像，然后除重，集成为多源影像库，接着按照病虫害的危害区域、作物品种以及生境信息，分析多源影像库，对多源影像库中农作物病害的概念、属性、实例进行标记，从而构建为多源对比库；
步骤二：颜色纹理描述集成
将步骤一中的多源对比库输入至元数据管理系统MDMS中，人工在元数据管理系统MDMS中对多源对比库内各编号颜色纹理的具体病虫害进行具体描述，然后在系统中构建多个消息包，并在多个消息包中内置语音播放模块，将每个消息包分别对应各编号颜色纹理，接着将各编号颜色纹理的具体病虫害描述输入对应消息包中的语音播放模块；
步骤三：输入样本集筛选
对步骤一中的输入样本集进行筛选，首先，根据农作物的目标范围确定Path和Row的具体数值范围，再对这些具体数值范围进行初步筛选，保证每Path和Row均包含一景影像，得到将该选定区域全覆盖的数据集合，然后对Path和Row中除农作物之外的影像进行删除，保留农作物的颜色纹理影像；
步骤四：融合模型建模
采用ContextCapture对步骤三中筛选后的影像进行三维模型构建，将影像3D可视化，并通过符号化来增强显视效果，特别增强目标范围农作物的分布特征、颜色特征、纹理特征，构建可视化模型，然后，利用SVG对影像相对应的Path和Row数值矢量化，形成点、线、面，构建矢量化目标范围农作物模型，接着将可视化模型和矢量化模型融合；
步骤五：提取颜色纹理特征
在步骤四的融合模型中，利用ENVI软件将模型中农作物的图像转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中农作物的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定图像的纹理；
步骤六：颜色纹理综合分析比对
对步骤五中所提取的颜色纹理要素特征进行综合分析，将颜色和纹理要素输入至元数据管理系统MDMS中，和多源对比库进行比对，当提取的颜色和纹理要素和多源对比库中记录的颜色纹理相重合的时候，该颜色纹理所对应的消息包启动，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述；
步骤七：确定具体病虫害及位置
利用步骤六识别出相应颜色、纹理的病虫害情况，将该颜色和纹理复位回融合模型中，即得到单株农作物的具体病虫害情况，又得到目标范围农作物的病虫害分布情况，根据颜色、纹理所对应的Path和Row数值，确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置。
2.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤一中，对多源影像库中农作物病害的概念、属性、实例进行标记，具体为：对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，作为病害识别依据。
3.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤二中，语音播放模块根据相对应的颜色纹理，播放具体病虫害描述。
4.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤三中，每一景颜色影像和每一景纹理影像均包含相应的Path和Row数值。
5.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤四中，将可视化模型和矢量化模型融合，使得Path和Row数值镶嵌入模型影像的对应颜色、纹理位置处。
6.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤五中，确定图像的纹理后，对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，增强光谱吸收、反射的特征值，增强颜色、纹理的特征明显度。
7.根据权利要求1所述的一种农作物病害的综合识别处理方法，其特征在于：所述步骤六中，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述后，将该问题上传至互联网，检索出相应的解决方法。
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