CN115879773A - 一种基于物联网的病虫害智能预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于物联网的病虫害智能预警方法及系统，属于虫害预警技术领域，本发明通过根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据预警结果生成相应的防控措施。本发明通过根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，而由于天敌昆虫在摄食习性时能够容易被遥感技术所发现，通过本方法能够避免地形覆盖物十分复杂、相关害虫处于农作物的背面或者潜伏在土壤结构中的情况时无法及时识别出害虫的情况，从而不能够及时以及准确地评估出作物区域中虫害等级的情况出现。

Description

一种基于物联网的病虫害智能预警方法及系统

技术领域

本发明涉及虫害预警技术领域，尤其涉及一种基于物联网的病虫害智能预警方法及系统。

背景技术

传统的单纯依靠地面人工的调查未能及时、准确、全面地发现虫害，缺陷明显；新形势下，这种调查与监测手段已不能满足农业数字化管理与可持续发展的需要，因而发展更为先进的技术手段，构建更为实用的监测体系，全面提高森林病虫害预警预报能力，及时发现虫害，最大程度地控制危害，已成为一项迫在眉睫的任务。然而地区的自然条件具有更大的复杂性，地形覆盖物十分复杂以及相关害虫处于农作物的背面，或者潜伏在土壤结构中，此时遥感技术就不能够及时地发现，给害虫的遥感监测带来了许多困难，在这种情况之下，根本很难预估某一区域中的病害情况，很可能将爆发虫害情况严重的情况看作为爆发虫害情况不严重的情况。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种基于物联网的病虫害智能预警方法及系统。

为达上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明第一方面提供了一种基于物联网的病虫害智能预警方法，包括以下步骤：

通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据所述预警结果生成相应的防控措施。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于所述检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

根据所述当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将所述预设时段之内的环境因子数据信息输入到所述虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将所述相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，通过对图像数据信息进行图像滤波、去噪以及增强处理，通过大数据获取目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据；

基于深度学习构建虫害类型识别模型，并将所述目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据分为训练集以及测试集，并将所述训练集以及测试集输入到所述虫害类型识别模型中进行学习训练；

通过对所述训练集以及测试集对虫害类型识别模型进行迭代训练，直至训练以及测试均符合预设要求，输出所述虫害类型识别模型；

将所述目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据输入到所述虫害类型识别模型中进行虫害类型识别，以获取识别结果，当所述识别结果存在当前农作物的相关虫害类型时，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据，具体包括以下步骤：

通过对所述目标区域中的虫害数据信息进行虫害类型分类，以获取一种或者多种虫害类型，并判断所述一种或者多种虫害类型是否与所述相关联的虫害数据信息存在相吻合的情况；

若存在任意一种虫害类型与所述相关联的虫害数据信息相吻合的情况，则将当前的一种或者多种虫害类型作为相应的虫害爆发数据进行输出。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

若所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

若所述目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与所述相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与所述相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

预设若干个关联度阈值范围，根据所述关联度阈值范围对所述关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据所述关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述预警结果生成相应的防控措施，具体包括以下步骤：

根据所述预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若所述预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据；

根据所述大量的天敌昆虫数量数据绘制天敌昆虫数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据；

根据所述目标区域中天敌昆虫数量数据以及天敌昆虫数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置以及天敌昆虫数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

本发明第二方面提供了一种基于物联网的病虫害智能预警系统，所述预警系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包含基于物联网的病虫害智能预警方法程序，所述基于物联网的病虫害智能预警方法程序被处理器执行时，实现如下步骤：

通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据所述预警结果生成相应的防控措施。

在本实施例中，通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于所述检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

根据所述当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将所述预设时段之内的环境因子数据信息输入到所述虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将所述相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

在本实施例中，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

若所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

若所述目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与所述相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与所述相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

预设若干个关联度阈值范围，根据所述关联度阈值范围对所述关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据所述关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

在本实施例中，根据所述预警结果生成相应的防控措施，具体包括以下步骤：

根据所述预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若所述预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据；

根据所述大量的天敌昆虫数量数据绘制天敌昆虫数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据；

根据所述目标区域中天敌昆虫数量数据以及天敌昆虫数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置以及天敌昆虫数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

本发明通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；根据相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据预警结果生成相应的防控措施。本发明通过根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，而由于天敌昆虫在摄食习性时能够容易被遥感技术所发现，通过本方法能够避免地形覆盖物十分复杂、相关害虫处于农作物的背面或者潜伏在土壤结构中的情况时无法及时识别出害虫的情况，从而不能够及时以及准确地评估出作物区域中虫害等级的情况出现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1示出了一种基于物联网的病虫害智能预警方法的具体方法流程图；

图2示出了一种基于物联网的病虫害智能预警方法的第一方法流程图；

图3示出了一种基于物联网的病虫害智能预警方法的第二方法流程图；

图4使出了一种基于物联网的病虫害智能预警系统的系统框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于物联网的病虫害智能预警方法，包括以下步骤：

S102:通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

如图2所示，在本步骤中，具体包括以下步骤：

S202:获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

S204:根据当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

S206:根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将预设时段之内的环境因子数据信息输入到虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

S208:获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

需要说明的是，环境因子数据包括温度、湿度、盐度等数据，事实上，不同的环境因子数据之下虫害的爆发的不一致，如某一区域中检测出相关的害虫，但是该相关的害虫在当前的环境因子是不适合生存的。通过本方法能够筛选出在当前环境因子数据之下可能爆发虫害的虫害类型。

其中，根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，具体为：

获取目标区域中的地形特征数据，并根据目标区域中的地形特征数据通过蚁群算法对无线传感器进行布局，确定无线传感器的布局位置；

根据无线传感器的布局位置构建分布布局图，并预设所述分布布局图中的信息汇聚节点，根据所述信息汇聚节点确定每一布局位置的信息传输路线，并获取每一信息传输路线的能量消耗数据信息；

通过灰色关联分析法对无线传感器的布局位置与所述分布布局图中的信息汇聚节点进行能量消耗数据信息分析，以获取能量消耗数据信息的距离相关性；

根据所述距离相关性确定各个无线传感器的布局位置的能量消耗分布数据，并获取当前无线传感器节点的剩余能量值，基于各个无线传感器的布局位置的能量消耗分布数据以及当前无线传感器节点的剩余能量值重新设置信息汇聚节点，并根据能量消耗数据信息对所述环境因子数据监测汇聚节点进行定期优化布局。

需要说明的是，通过优化数据采集的方式，保证数据采集的有效性，通过本方法能够有效地提高无线传感器的布局合理性，为虫害预警系统奠定数据采集基础。

S104:通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

在本步骤中，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，通过对图像数据信息进行图像滤波、去噪以及增强处理，通过大数据获取目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据；

基于深度学习构建虫害类型识别模型，并将目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据分为训练集以及测试集，并将训练集以及测试集输入到虫害类型识别模型中进行学习训练；

通过对训练集以及测试集对虫害类型识别模型进行迭代训练，直至训练以及测试均符合预设要求，输出虫害类型识别模型；

将目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据输入到虫害类型识别模型中进行虫害类型识别，以获取识别结果，当识别结果存在当前农作物的相关虫害类型时，根据识别结果获取目标区域中的虫害数据信息。

需要说明的是，深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。

S106:根据相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

在本步骤中，具体包括以下步骤：

通过对目标区域中的虫害数据信息进行虫害类型分类，以获取一种或者多种虫害类型，并判断一种或者多种虫害类型是否与相关联的虫害数据信息存在相吻合的情况；

若存在任意一种虫害类型与相关联的虫害数据信息相吻合的情况，则将当前的一种或者多种虫害类型作为相应的虫害爆发数据进行输出。

需要说明的是，通过本方法能够对可能爆发的虫害进行有效性地研判，有利于剔除无关的虫害类型或者在当前环境因子之下不可能爆发的虫害类型，提高虫害爆发的预估精确性以及提高施药的科学性。

S108:通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据预警结果生成相应的防控措施。

在本步骤中，可分为以下两个步骤，如图3所示，其中，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括：

S302:通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

S304:若目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

S306:若目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

S308:预设若干个关联度阈值范围，根据关联度阈值范围对关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

需要说明的是，其中，预警等级可分为低风险等级、中风险等级以及高风险等级，实际上在无灾区或偶灾区，害虫的天敌往往较易形成较为稳定的生物群落，而将害虫的种群密度限制在一个较低水平上，而低风险等级处于该区域之内；而在常灾区，天敌种类与数量随着害虫种群密度的变动而变动，不易形成较为稳定的生物群落，中风险等级处于该区域之内；在重灾区，则表现为害虫突破天敌的抑制作用而暴发成灾，其后食料缺乏、天敌激增，害虫逐步消退，高风险等级处于该区域之内。相关天敌昆虫的相关生活习性数据可理解为相关虫害类型的天敌昆虫在某个时段的行为数据，如摄食性行为，当遥感技术采集到目标区域在预设时间内的天敌昆虫数据变化很大时，由于动物的摄食性行为，当目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中在天敌昆虫的摄食时段时，某一时段中天敌昆虫的变化数据越大可以表面该地区中的虫害危害情况越严重。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在根据预警结果生成相应的防控措施的步骤中，具体包括：

根据所述预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若所述预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据；

根据所述大量的天敌昆虫数量数据绘制天敌昆虫数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据；

根据所述目标区域中天敌昆虫数量数据以及天敌昆虫数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置以及天敌昆虫数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

需要说明的是，在自然环境中，当天敌昆虫以及害虫的数量同时存在时，当处于低预警等级之时，天敌昆虫与害虫处于一个动态平衡数据，此时害虫不存在爆发。当处于低风险等级逐渐转换为中风险等级时，害虫还处于一个可控制的情况，此时会存在一个爆发的时间节点（爆发的临界点），该爆发的临界点可以通过某一时段内单位面积内天敌昆虫的数目来进行统计，而最终根据涉及的目标区域的面积以及某一时段内单位面积内天敌昆虫的数目来统计出预设时段之内天敌昆虫的数目。而天敌昆虫处于一个电脑终端所设置阈值时，此时处于一个爆发的时间节点。从而获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，通过本方法能够更科学的对虫害进行综合防治。

需要说明的是，本发明通过根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，而由于天敌昆虫在摄食习性时能够容易被遥感技术所发现，通过本方法能够避免地形覆盖物十分复杂、相关害虫处于农作物的背面或者潜伏在土壤结构中的情况时无法及时识别出害虫的情况出现，从而避免不能够及时以及准确地评估出作物区域中虫害等级的情况出现。

此外，本方法还可以包括：通过大数据网络获取与目标区域虫害类型对应的天敌昆虫种类信息，并通过遥感技术获取目标区域附近范围之内的遥感图像数据；根据所述遥感图像数据对与目标区域虫害类型对应的天敌昆虫种类信息通过大数据分析，以获取分析结果；若所述分析结果中存在与目标区域虫害类型对应的天敌昆虫种类信息，获取预设时间之内天敌昆虫种类的飞行路线，并根据所述预设时间之内天敌昆虫种类的飞行路线通过AR技术进行反复模拟分析，以获取天敌昆虫的模拟迁飞路线；通过大数据网络获取天敌昆虫的诱集相关方式，根据所述天敌昆虫的模拟迁飞路线以及天敌昆虫的诱集相关方式提前对目标区域进行诱集点布局，并根据天敌昆虫的模拟迁飞路线定期对诱集点进行调整。

需要说明的是，通过本方法能够吸引更多的天敌昆虫到当前目标区域，提高虫害的防治效果。

本发明第二方面提供了一种基于物联网的病虫害智能预警系统，该预警系统包括存储器41以及处理器62，存储器41中包含基于物联网的病虫害智能预警方法程序，基于物联网的病虫害智能预警方法程序被处理器62执行时，具体实现以下步骤：

通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

根据相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据预警结果生成相应的防控措施。

在本实施例中，通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

根据当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

根据无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将预设时段之内的环境因子数据信息输入到虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

在本实施例中，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据天敌昆虫的变化数据以及相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

若目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

若目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

预设若干个关联度阈值范围，根据关联度阈值范围对关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

在本实施例中，根据预警结果生成相应的防控措施，具体包括以下步骤：

根据预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据与相关虫害类型的数量数据信息；

根据大量的天敌昆虫数量数据与相关虫害类型的数量数据信息绘制天敌昆虫与相关虫害类型的数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据以及相关虫害类型的数量数据；

根据目标区域中天敌昆虫数量数据以及相关虫害类型的数量数据以及天敌昆虫与相关虫害类型的数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫与相关虫害类型的数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫与相关虫害类型的数量变化曲线的位置以及天敌昆虫与相关虫害类型的数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据所述预警结果生成相应的防控措施。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于所述检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

根据所述当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将所述预设时段之内的环境因子数据信息输入到所述虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将所述相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，通过对图像数据信息进行图像滤波、去噪以及增强处理，通过大数据获取目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据；

基于深度学习构建虫害类型识别模型，并将所述目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据分为训练集以及测试集，并将所述训练集以及测试集输入到所述虫害类型识别模型中进行学习训练；

通过对所述训练集以及测试集对虫害类型识别模型进行迭代训练，直至训练以及测试均符合预设要求，输出所述虫害类型识别模型；

将所述目标区域中农作物类型对应的虫害图像数据输入到所述虫害类型识别模型中进行虫害类型识别，以获取识别结果，当所述识别结果存在当前农作物的相关虫害类型时，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据，具体包括以下步骤：

通过对所述目标区域中的虫害数据信息进行虫害类型分类，以获取一种或者多种虫害类型，并判断所述一种或者多种虫害类型是否与所述相关联的虫害数据信息存在相吻合的情况；

若存在任意一种虫害类型与所述相关联的虫害数据信息相吻合的情况，则将当前的一种或者多种虫害类型作为相应的虫害爆发数据进行输出。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

若所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

若所述目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与所述相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与所述相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

预设若干个关联度阈值范围，根据所述关联度阈值范围对所述关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据所述关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的病虫害智能预警方法，其特征在于，根据所述预警结果生成相应的防控措施，具体包括以下步骤：

根据所述预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若所述预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据；

根据所述大量的天敌昆虫数量数据绘制天敌昆虫数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据；

根据所述目标区域中天敌昆虫数量数据以及天敌昆虫数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置以及天敌昆虫数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

7.一种基于物联网的病虫害智能预警系统，其特征在于，所述预警系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包含基于物联网的病虫害智能预警方法程序，所述基于物联网的病虫害智能预警方法程序被处理器执行时，实现如下步骤：

通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息；

通过遥感技术获取目标区域中的图像数据信息，并对所述目标区域中的图像数据进行预处理以及识别，以获取识别结果，根据所述识别结果获取目标区域中的虫害数据信息；

根据所述相关联的虫害数据信息以及目标区域中的虫害数据信息进行数据分析，并根据分析结果获取相应的虫害爆发数据；

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，并根据所述预警结果生成相应的防控措施。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的病虫害智能预警系统，其特征在于，通过对目标区域设置无线传感器监测节点，并根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取目标区域中的环境因子数据信息，根据所述环境因子数据信息获取相关联的虫害数据信息，具体包括以下步骤：

获取当前目标区域中农作物类型，通过对环境因子数据信息以及农作物类型构建检索关键词，基于所述检索关键词对相关联的虫害数据信息进行数据检索，以获取当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型；

根据所述当前农作物类型在各环境因子数据信息之下的虫害类型构建虫害类型数据库，并通过对目标区域设置无线传感器监测节点；

根据所述无线传感器监测节点构建无线传感器网络，并根据所述无线传感器网络获取预设时段之内的环境因子数据信息，将所述预设时段之内的环境因子数据信息输入到所述虫害类型数据库中进行匹配，获取匹配结果；

获取匹配结果大于预设匹配结果的相关虫害类型，并将所述相关虫害类型作为相关联的虫害数据信息进行输出。

9.根据权利要求7所述的一种基于物联网的病虫害智能预警系统，其特征在于，通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据，根据所述天敌昆虫的变化数据以及所述相应的虫害爆发数据进行预警，生成预警结果，具体包括以下步骤：

通过遥感技术获取目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据，并判断所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据是否大于预设增长变化数据信息；

若所述目标区域在预设时间之内相关的天敌昆虫变化数据大于预设增长变化数据信息，则通过大数据网络获取相关天敌昆虫的相关生活习性数据，并获取目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据；

若所述目标区域中天敌昆虫的变化数据变化时的集中时段数据与所述相关天敌昆虫的相关生活习性数据相同，则通过灰色关联分析法分析目标区域在预设时间之内天敌昆虫的变化数据与所述相应的相应虫害爆发数据之间的关联度；

预设若干个关联度阈值范围，根据所述关联度阈值范围对所述关联度进行阈值范围分类，以获取关联度阈值范围分类结果，并根据所述关联度阈值范围分类结果划分预警等级，生成预警结果。

10.根据权利要求7所述的一种基于物联网的病虫害智能预警系统，其特征在于，根据所述预警结果生成相应的防控措施，具体包括以下步骤：

根据所述预警结果获取当前目标区域中各虫害类型的预警等级，并判断每一中虫害类型的预警等级是否大于预设预警等级，若所述预警等级大于预设预警等级，则通过大数据网络获取与当前虫害类型相关的防治方案，并获取大量的天敌昆虫数量数据；

根据所述大量的天敌昆虫数量数据绘制天敌昆虫数量变化曲线，并获取当前目标区域中天敌昆虫数量数据；

根据所述目标区域中天敌昆虫数量数据以及天敌昆虫数量变化曲线进行拟合分析获取目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置，并根据目标区域虫害在天敌昆虫数量变化曲线的位置以及天敌昆虫数量变化曲线获取一个或者多个爆发时间节点；

获取最近的爆发时间节点之前的时间节点作为最佳防治节点，并根据与当前虫害类型相关的防治方案以及最佳防治节点生成相应的防控措施，并将相应的防控措施按照预设方式显示。

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