CN116034969A - 日本松干蚧预警监测防治系统 - Google Patents

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CN116034969A CN202211736166.0A CN202211736166A CN116034969A CN 116034969 A CN116034969 A CN 116034969A CN 202211736166 A CN202211736166 A CN 202211736166A CN 116034969 A CN116034969 A CN 116034969A
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Abstract

本申请公开了林叶害虫防治技术领域中的一种日本松干蚧预警监测防治系统,包括监测装置和防治装置,监测装置包括图片获取单元、无线网络单元和后台处理器;图片获取单元,用于获取采样点松树枝条图片数据;后台处理器对图片数据进行存储和识别比对,结合松树主梢和树枝的弯曲程度及叶的颜色变化,形成感染程度的描述;防治装置包括无人机和设置在无人机上的天敌投放箱和/或药物喷洒器。本发明相比于现有技术,监测的频率和准确度更高,可减少人工多次取样确定结果的次数,同时也避免人工取样时传播虫害的风险。

Description

日本松干蚧预警监测防治系统
技术领域
本发明涉及林叶害虫防治技术领域,尤其涉及一种日本松干蚧预警监测防治系统。
背景技术
日本松干蚧Matsucoccus matsumurae(Kuwana.)又名黑松干蚧、赤松干蚧、松虱,属半翅目松干蚧科松干蚧属,是一种严重为害松属植物的外来入侵种。该蚧虫于1942年在我国辽宁旅顺被首次发现后,截至目前,我国已有河北、辽宁、吉林、江苏、浙江、山东、广东、四川、陕西、安徽、上海和贵州等多个省市被发现。
松干蚧科现存的所有蚧虫,只在松属植物干、枝、梢的皮下及针叶上取食,日本松干蚧的主要寄主有赤松、红松、马尾松、华山松、樟子松、油松、黑松。日本松干蚧若虫以口针刺入树皮吸食树液,造成幼树枝条软化,被害树干弯曲呈倒伏状,造成大树枝条向阴面弯曲,被害大树生长不良,树势衰弱,芽梢枯萎,皮层污烂,树皮增厚翘裂,严重时被害松树整株枯死。由于日本松干蚧的各种虫态均可随被害松材、松木、苗木、枝桠、树皮、球果、活体植株等寄主材料,通过人为调运方式进行远距离传播,卵囊和初孵若虫可能通过粘附在进入林间的人员、牲畜、野生动物等身上,在林间传播,因此危害巨大。因此对日本松干蚧采取适当的措施对其进行预警检测,在虫害发生时能得到有效防治尤为重要。
由于日本松干蚧虫体很小,若虫隐蔽性强,虫口密度大,因此监测时是以人工取样调查为主,如发明人在《基于Maxent模型预测日本松干蚧在贵州的潜在分布》一文中提到,采用双对角线取样法在样地随机选取10株标准株进行调查,主干调查面积为5cm*2cm,同时在每株样树上剪取树冠从上到下第3盘(即3年生)不同方向枝条各一段,枝条长度为10cm以上,现场检查活虫数,记录统计数和发生地经纬度。也可将树皮剥下,连同枝条放入袋内,做好标签,带回室内镜检,同一类型可重复3-5个。虫口密度计算方法如下:平均虫口密度(头/10cm2)=调查面积内活虫总数÷调查面积,设置样地(30m*30m)调查虫口密度,当虫口密度在8头(含)以下时为轻微虫害,8头~20头(含)时为中度虫害,20头以上时为重度虫害,人工取样调查需要在虫害发生的时期内及时的监测和防治,这样才能避免发生中重度以上的虫害。
然而,不论是现场检查活虫数还是带回室内镜检,由于松林的面积较大,需要监测的点较多,加之监测周期较长,因此需要耗费大量的人力。同时,抽样人员在林间取样也难免会将虫害传播到其他健康的松树上。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,设计一种能够监测日本松干蚧的虫害程度并依此采取防治措施的装置。
本发明的目的之一是提供日本松干蚧预警监测防治系统,包括监测装置和防治装置,所述监测装置包括图片获取单元、无线网络单元和后台处理器;图片获取单元,用于获取松树枝条图片数据;无线网络单元,用于实现将图片获取单元与后台处理器之间的数据传输;后台处理器包括存储单元和识别比对单元,存储单元,对图片数据进行存储;识别比对单元,用于识别存储单元内的同一特定位置松树枝条的图片,将当前图片与预设图片进行比对,结合松树主梢和树枝的弯曲程度及叶的颜色变化,形成感染程度的描述;
防治装置包括无人机和设置在无人机上的天敌投放箱和/或药物喷洒器。
本发明的工作原理及有益效果:日本松干蚧在贵州1年发生2代,第一代为3月中下旬至10月中下旬;第二代为9月中旬至次年5月中下旬,以第二代1龄寄生若虫越冬。如果是第二代越冬后,1龄若虫在第二年春天3-4月进入显露期,如果是第一代越夏,1龄若虫在8-9月进入显露期,显露期时虫体会爬到树皮表面活动,取食,也就是危害松树的时候,因此本发明的监测和防治周期也是每年的3-4月和8-9月。
孵出的若虫就开始上隐蔽危害马尾松,随着种群不断繁殖,松树开始出现部分枯死枝,随后枯死枝由下而上不断增多,最后整株枯死。通常从松树出现枝枯死到整株枯死,时间为1年。由于日本松干蚧多集中在枝及枝梢的阴面危害,常造成受害马尾松出现主梢和枝弯曲现象,可以用作判断日本松干蚧危害的依据。
本发明拍摄采样点松树枝条图片数据均为同一角度,确保图片识别比对的准确性。
预设图片为采样点同一位置同一角度的初始图片或者采样点同一位置同一角度最新状态下的健康松树图片。
在对图片进行存储时,同一采样点、同一位置和同一角度的图片存储在同一个文件夹中,识别比对单元采集对同一文件夹中的图片进行识别,初始时,拍摄时间最早的图片为预设图片,对该图片进行标记,在每次新增图片后,将新增图片与预设图片进行比对,提取包括颜色特征和形状特征在内的图片特征,对图片特征进行对比,输出对比结果(包括颜色、颜色的范围,枝条的弯曲程度等),根据对比结果和日本松干蚧危害的依据,人工输出日本松干蚧感染程度的描述。
日本松干蚧危害的依据如图1(以马尾松为例)所示,1a为未感染的松树图片;1b为轻度感染的松树图片;1c为中度感染的松树图片;1d为重度感染的松树图片。
根据感染程度的描述,采取防治措施。未感染不处理,对判定为未感染的照片进行标记,更新为预设图片。
轻度感染优先采取生物防治,中度感染采取化学药物喷洒防治,重度感染采取将感染松树销毁的方法。
前期通过人工输出感染程度的描述,本系统还构建卷积神经网络等人工智能,将前期的对比结果和输出的感染程度描述输入到卷积神经网络进行训练;自动输出的感染程度描述,通过与人工描述进行对比不断训练,提高描述的准确性,最终系统自动输出感染程度描述。
感染程度的描述通过弹窗和/或警鸣的方式提醒用户。
当提示有感染时,可人工到现场取样,通过实验室镜检再次确定虫口的密度,虫口密度在8头(含)以下时为轻度虫害,8头~20头(含)时为中度虫害,20头以上时为重度虫害,修正输出的描述,并通过人工智能不断训练学习,最终确保监测系统的准确性。
本发明相比于现有技术,监测的频率和准确度更高,可减少人工多次取样确定结果的次数,同时也避免人工取样时传播虫害的风险。
进一步,监测装置还包括有GPS定位模块,通过无线网络单元将位置信号传输给无人机和后台处理器。
进一步,所述图片获取单元包括固定柱、摄像机和用于给摄像机供电的监测电源,固定柱的顶部设有锥顶,摄像机位于锥顶的下方,所述摄像机由摄像机本体和底座组成,摄像机本体底部与底座间通过转轴连接,底座内设有能够驱动转轴左右运动的电机,摄像机本体内设有机芯和摄像头,所述无线网络单元与监测电源电连接。本发明的摄像机可以实现360°水平旋转,可以对采样地的多棵松树进行拍摄,避免误差。
进一步,所述监测电源上连接有定时启动开关,用于控制摄像机定时启动。
进一步,固定柱上还设有风力检测组件,定时启动开关连接有延时启动模块,定时启动开关开启后,当风力检测组件检测到风力时,延时启动模块发出信号,控制摄像头延后启动。在有风力的情况下,如果风力过大,枝条随风摆动的幅度过大,会对图片的清晰程度和弯曲程度的判断造成干扰。
进一步,所述锥顶上贴附有光伏太阳能板,光伏太阳能板通过连接线连接有蓄电池,蓄电池电连接无线网络单元。光伏太阳能板吸收太阳能将其装换成电能,进入蓄电池中储能,蓄电池给无线网络单元供电。
进一步,所述锥顶与固定柱的端部通过弹簧连接。在弹簧的作用下,锥顶可以实现晃动或摆动,有助于将掉到锥顶上的杂物抖落。
本发明的目的之二是提供一种通过预警监测防治系统实施日本松干蚧防治方法,包括以下步骤:
步骤s1:摄像机定时启动,拍摄采样点松树枝条伸展的图片数据;
步骤s2:无线网络单元将拍摄的图片数据发送到后台处理器的存储单元;
步骤s3:识别比对单元识别出同一特定位置松树枝条伸展的图片,将当前图片与初始图片进行比对,结合松树枝条的颜色变化和弯曲程度,形成感染程度的描述,描述包括未感染、轻度感染、中度感染和重度感染;
步骤s4:根据感染程度的描述,启动无人机,对日本松干蚧进行防治。
进一步的,轻度感染时,天敌投放箱内装入异色瓢虫、红缘瓢虫、蒙古光瓢虫、红点唇瓢虫和大草岭中的一种或多种,或者喷洒200亿/克的球孢白僵菌、绿僵菌、蜡蚧轮枝菌等微生物病原真菌进行防治,依据GPS定位模块显示的位置,通过无人机向该处投放天敌或微生物病原真菌;
中度感染时,药物喷洒器内装入氧化乐果、噻虫胺·噻嗪酮、毒死蜱、吡虫啉、甲氨基阿维菌素甲酸盐、螺虫乙酯中的一种或多种,如应用40%乐果乳油、30%噻虫胺·噻嗪酮、48%毒死蜱、35%吡虫啉、5%甲氨基阿维菌素甲酸盐、22%螺虫乙酯稀释1000-2000倍液喷杀初孵若虫;
重度感染时,将松树砍伐后销毁。
进一步的,日本松干蚧的监测时间为每年的3-4月和8-9月,定时启动开关每周启动1~14次,每次持续1~30min。优选每周启动1次、3次和7次,每次1min、2min。
附图说明
图1为日本松干蚧危害马尾松程度的依据图;
图2为本系统监测方法的流程图;
图3为本发明图片获取单元的结构示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
说明书附图中的附图标记包括:光伏太阳能板1、锥顶2、风力检测组件3、固定柱4、摄像机5、透明罩6、固定钉7。
如图2所示,本发明通过预警监测防治系统实施了一种日本松干蚧防治方法,包括以下步骤:
步骤s1:摄像机5定时启动,拍摄采样点松树枝条伸展的图片数据;
步骤s2:无线网络单元将拍摄的图片数据发送到后台处理器的存储单元;
步骤s3:识别比对单元识别出同一特定位置松树枝条伸展的图片,将当前图片与初始图片进行比对,结合松树枝条的颜色变化和弯曲程度,形成日本松干蚧感染程度的描述,描述包括未感染、轻度感染、中度感染和重度感染;
步骤s4:根据感染程度的描述,启动无人机,对日本松干蚧进行防治。
具体的,本发明还提供了一种日本松干蚧预警监测防治系统,包括监测装置和防治装置,监测装置包括图片获取单元、无线网络单元、后台处理器、GPS定位模块;GPS定位模块,通过无线网络单元将位置信号传输给无人机和后台处理器;图片获取单元,用于获取采样点松树枝条图片数据;
图片获取单元如图3所示,包括固定柱4、风力检测组件3、摄像机5和用于给摄像机5供电的监测电源,监测电源上连接有定时启动开关,用于控制摄像机5定时启动;固定柱4通过底部的固定钉7插入地面进行固定。锥顶2位于固定柱4的顶部,锥顶2上贴附有光伏太阳能板1,光伏太阳能板1通过连接线与蓄电池连接,蓄电池电连接无线网络单元;
风力检测组件3位于锥顶2的下方,且套设在固定柱4上,在定时启动开关开启后,摄像机5会开始拍摄图片,如果有风力会对取样图片的准确度进行干扰,因此设置叶片式的风力检测组件3,当有风力的时候,风力检测组件3转动,使得延时模块发出信号,控制摄像机5延后启动。
摄像机5位于风力检测组件3的下方,固定柱4的中部断开,通过透明罩6将两段固定柱4连接起来,透明罩6内部是中空设置,摄像机5位于透明罩6的内部,摄像机5由摄像机本体和底座组成,摄像机5倒置其底座与上端的固定柱4固定连接,摄像机本体底部与底座间通过转轴连接,底座内设有能够驱动转轴左右运动的电机,可以实现360°水平转动拍摄,摄像机本体内设有机芯和摄像头,无线网络单元与监测电源电连接。
无线网络单元,用于实现将图片获取单元与后台处理器之间的数据传输;后台处理器包括存储单元和识别比对单元,存储单元,对图片数据进行存储;
识别比对单元,用于识别存储单元内的同一特定位置松树枝条的图片,将当前图片与预设图片进行比对,结合松树主梢和树枝的弯曲程度及叶的颜色变化,形成感染程度的描述;
防治装置包括无人机和设置在无人机上的天敌投放箱和/或药物喷洒器。
在另一个实施方案中,锥顶2与固定柱4的端部通过弹簧连接,使锥顶2可以晃动或者摆动。
具体实施的时候,每年的3-4月和8-9月。启动监测防治装置,将图片获取单元放到采样点(监测点)处,调整摄像机5的位置和角度。确保采样点松树枝条图片数据均为同一角度,确保图片识别比对的准确性。定时启动开关每周启动2次,分别在周一和周四,每次持续1~30min,每水平旋转60°拍摄一张图片,将图片数据通过无线网络单元发送到后台处理器的存储单元进行存储。
在对图片进行存储时,同一采样点、同一位置和同一角度的图片存储在同一个文件夹中,识别比对单元采集对同一文件夹中的图片进行识别,初始时,拍摄时间最早的图片为预设图片,对该图片进行标记,在每次新增图片后,将新增图片与预设图片进行比对,提取包括颜色特征和形状特征在内的图片特征,对图片特征进行对比,输出对比结果,操作人员根据对比结果和日本松干蚧危害的依据,人工输出日本松干蚧感染程度的描述。
日本松干蚧危害的依据如图1(以马尾松为例)所示,1a为未感染的松树图片,针叶翠绿,枝条自然向上舒展。
1b为轻度感染的松树图片,针叶开始发红发黄,覆盖面积在1/3以下;
1c为中度感染的松树图片,针叶变红,出现枯死枝,树枝开始下垂,覆盖面积为1/3~3/4。
1d为重度感染的松树图片,针叶枯黄,树枝下垂,顶梢弯曲,覆盖面积大于3/4。
根据感染程度的描述,采取防治措施。未感染不处理,对判定为未感染的照片进行标记,更新为预设图片,每次进行比对时,采用最新的预设图片。
进一步的,本系统还构建卷积神经网络、及其深度学习等人工智能模块,将前期的对比结果和输出的感染程度描述输入到卷积神经网络进行训练;自动输出的感染程度描述,通过与人工描述进行对比不断训练,提高描述的准确性,最终系统自动输出感染程度描述。
感染程度的描述通过弹窗和/或蜂鸣的方式提醒用户。
当提示有感染时,可人工到现场取样,通过实验室镜检再次确定虫口的密度,虫口密度在8头(含)以下时为轻度虫害,8头~20头(含)时为中度虫害,20头以上时为重度虫害,修正输出的描述,并通过人工智能不断训练学习,最终确保监测系统的准确性。
根据输出描述:拟定防治策略。
轻度感染时,天敌投放箱内装入异色瓢虫、红缘瓢虫、蒙古光瓢虫、红点唇瓢虫和大草岭中的一种或多种,或者喷洒200亿/克的球孢白僵菌、绿僵菌、蜡蚧轮枝菌等微生物病原真菌进行防治,依据GPS定位模块显示的位置,通过无人机向该处投放天敌或微生物病原真菌。
中度感染时,药物喷洒器内装入氧化乐果、噻虫胺·噻嗪酮、毒死蜱、吡虫啉、甲氨基阿维菌素甲酸盐、螺虫乙酯中的一种或多种,如应用40%乐果乳油、30%噻虫胺·噻嗪酮、48%毒死蜱、35%吡虫啉、5%甲氨基阿维菌素甲酸盐、22%螺虫乙酯稀释1000-2000倍液喷杀初孵若虫。
重度感染采取从重度区边缘向内伐倒感染松树,建立防治隔离带,并将感染松树砍伐成多节就地焚烧。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于,包括监测装置和防治装置,所述监测装置包括图片获取单元、无线网络单元和后台处理器;图片获取单元,用于获取采样点松树枝条图片数据;无线网络单元,用于实现将图片获取单元与后台处理器之间的数据传输;后台处理器包括存储单元和识别比对单元,存储单元,对图片数据进行存储;识别比对单元,用于识别存储单元内的同一特定位置松树枝条的图片,将当前图片与预设图片进行比对,结合松树主梢和树枝的弯曲程度及叶的颜色变化,形成感染程度的描述;
防治装置包括无人机和设置在无人机上的天敌投放箱和/或药物喷洒器。
2.根据权利要求1所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:监测装置还包括有GPS定位模块,通过无线网络单元将位置信号传输给无人机和后台处理器。
3.根据权利要求2所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:所述图片获取单元包括固定柱、摄像机和用于给摄像机供电的监测电源,固定柱的顶部设有锥顶,摄像机位于锥顶的下方,所述摄像机由摄像机本体和底座组成,底座与固定柱固定连接,摄像机本体底部与底座间通过转轴连接,底座内设有能够驱动转轴左右运动的电机,摄像机本体内设有机芯和摄像头,所述无线网络单元与监测电源电连接。
4.根据权利要求3所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:所述监测电源上连接有定时启动开关,用于控制摄像机定时启动。
5.根据权利要求3所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:固定柱上还设有风力检测组件,定时启动开关连接有延时启动模块,定时启动开关开启后,当风力检测组件检测到风力时,延时启动模块发出信号,控制摄像机延后启动。
6.根据权利要求5所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:所述锥顶上贴附有光伏太阳能板,光伏太阳能板通过连接线与蓄电池连接,蓄电池电连接无线网络单元。
7.根据权利要求5所述的日本松干蚧预警监测防治系统,其特征在于:所述锥顶与固定柱的端部通过弹簧连接。
8.根据权利要求4~7任一所述系统实施的日本松干蚧防治方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤s1:摄像机定时启动,拍摄采样点松树枝条伸展的图片数据;
步骤s2:无线网络单元将拍摄的图片数据发送到后台处理器的存储单元;
步骤s3:识别比对单元识别出同一特定位置松树枝条伸展的图片,将当前图片与初始图片进行比对,结合松树枝条的弯曲程度,形成感染程度的描述,描述包括未感染、轻度感染、中度感染和重度感染;
步骤s4:根据感染程度的描述,启动无人机,对日本松干蚧进行防治。
9.根据权利要求8所述的防治方法,其特征在于:轻度感染时,天敌投放箱内装入异色瓢虫、红缘瓢虫、蒙古光瓢虫、红点唇瓢虫和大草岭中的一种或多种,或者喷洒200亿/克的球孢白僵菌、绿僵菌、蜡蚧轮枝菌等微生物病原真菌进行防治,依据GPS定位模块显示的位置,通过无人机向该处投放天敌或微生物病原真菌;中度感染时,在药物喷洒器内装入氧化乐果、噻虫胺·噻嗪酮、毒死蜱、吡虫啉、甲氨基阿维菌素甲酸盐、螺虫乙酯中的一种或多种,喷杀初孵若虫;重度感染时,砍伐后销毁。
10.根据权利要求9所述的防治方法,其特征在于:日本松干蚧的监测时间为每年的3-4月和8-9月,定时启动开关每周启动1~14次,每次持续1~30min。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116612192A (zh) * 2023-07-19 2023-08-18 山东艺术学院 一种基于数字视频的病虫害区目标定位方法

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CN116612192A (zh) * 2023-07-19 2023-08-18 山东艺术学院 一种基于数字视频的病虫害区目标定位方法
CN116612192B (zh) * 2023-07-19 2024-07-02 山东艺术学院 一种基于数字视频的病虫害区目标定位方法

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