CN116534298A - 基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法 - Google Patents

基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法，属于无人机技术领域，旨在解决现有技术下无人机所装载的药液、肥料或种子，均需要在无人机降落后操作人员主动去拆取查看是否需要补充，自动化程度较低，费时费力的技术问题。该基于人工智能的无人机包括无人机体以及能够停落无人机体的无人机座；所述无人机体包括：无人机本体，无人机本体底部设置有起落架；安装在无人机本体上储液盒，储液盒底部设有喷淋管；所述无人机座顶部活动设有托板，托板上表面开设有供起落架起落的起落槽，所述无人机体内部设有与托板配合的称重传感器；所述储液盒的一侧设有注液管，所述喷淋管上设有竖向下的喷头。

Description

基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法
技术领域
本发明属于基于人工智能的无人机技术领域，具体涉及基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法。
背景技术
随着科技的发展，无人机等新型遥控或自控装置的应用越来越广泛，使用无人机用于农业播种、喷药等作业，已经较为广泛。
例如现有技术中，申请号为202122792608.8的发明专利所公开的一种基于人工智能的无人机，包括机体、播撒装置和支撑组件，播撒装置安装在机体上，支撑组件可拆卸安装在机体上，支撑组件包括至少两个支撑架，每个支撑架包括第一连接段、第二连接段和支撑段，第一连接段和第二连接段分别连接在支撑段的两端，第一连接段和第二连接段均与机体连接；该发明所提供的技术方案，便将无人机应用于农业喷药等作业，且在喷撒过程中，支撑架不会对药液等产生干涉。但是在实际应用过程中申请人发现，包括上述技术方案在内的用于农业种植的无人机，所装载的药液，均需要在无人机降落后，操作人员主动去拆取查看是否需要补充，自动化程度较低，费时费力，且存在操作人员忘记查看的可能，造成无人机空载起飞，造成能源浪费。为此，本申请提出一种基于人工智能的无人机。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于人工智能的无人机及其巡逻预警方法，旨在解决现有技术下无人机所装载的药液，均需要在无人机降落后操作人员主动去拆取查看是否需要补充，自动化程度较低，费时费力的技术问题。
技术方案
一方面，为了解决上述技术问题，本发明提供了基于人工智能的无人机，包括无人机体以及能够停落无人机体的无人机座；
所述无人机体包括：
无人机本体，无人机本体底部设置有起落架；
安装在无人机本体上储液盒，储液盒底部设有喷淋管；
所述无人机座顶部活动设有托板，托板上表面开设有供起落架起落的起落槽，所述无人机体内部设有与托板配合的称重传感器。
进一步的，所述储液盒的一侧设有注液管，所述喷淋管上设有竖向下的喷头。
进一步的，所述无人机本体还设有摄像头和天线。
进一步的，所述起落架底部横杆上套设有缓冲套，所述起落槽内铺设有缓冲垫，所述托板上设有与起落槽配合的扣环。
进一步的，所述无人机本体上设有电源接头，所述无人机座上设有与电源接头适配的充电线，所述无人机座上还设有与充电线电性连接的外接电源输入口。
进一步的，所述无人机座内设有中央处理器，中央处理器与称重传感器控制连接。
进一步的，所述起落架上套装有第一卡扣，第一卡扣连接有支杆，支杆上套装有第二卡扣，第二卡扣与喷淋管套接。
第二方面，本申请实施例提供了基于人工智能的无人机的巡逻预警方法，所述方法包括：
初始化阶段
获取多个边界标点，并基于所述边界标点生成第一飞行扫描基本面，所述多个边界标点用于表征基于人工智能的无人机巡逻范围；
基于用户预设的初始建模巡逻高度和第一飞行扫描基本面，制定初始建模飞行路径，并基于所述初始建模飞行路径完成对巡逻范围内的农作物长势形态的3D建模扫描，构建参考基本面，所述参考基本面作为基准用于评价农作物的生长情况，其中，农作物长势形态的扫描通过设于无人机本体下方的距离探测器完成；
育苗巡检阶段
在育苗期间，定期执行第一巡检任务，并反馈每次巡检任务对应的巡检数据，所述巡检数据包括摄像头获取的第一图像数据和巡检时间；
基于光谱分析算法计算第一图像数据中绿色植被的覆盖率，并结合巡检时间，判定幼苗长势是否在对应生长期间的合理范围内，若第一图像数据中绿色植被的覆盖率低于巡检时间对应的最低阈值，则向监控中台发送第一预警指令，以使工作人员及时介入调查；
植被生长巡检阶段
设置随机取样位置节点，所述随机取样位置节点为用触发执行巡检任务的基于人工智能的无人机执行拍照取样操作的位置坐标；
定期通过距离探测器对所述生长期中的农作物进行地形扫描操作，获取呈波浪形分布的第一待检生长面，结合所述参考基本面分析第一待检生长面中每列波纹的峰值高度、峰值高度的波动参数和波纹的坡面平整度，加权评估该列农作物的生长状态，得到对应的农作物生长评估报告，期间所述基于人工智能的无人机每经过一个所述取样位置节点时，均会启动摄像机拍取多个第一待检图样，并向监控中台回传所述第一待检图样，以使监控中台服务器依次分析每个所述第一待检图样，得到对应的图像质检报告，并在所述图像质检报告为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施；
其中，所述第一待检生长面中每列波纹的峰值高度为农田中一列农作物的顶部高度值，所述峰值高度的波动参数为该列农作物的顶部高度的波动参数，所述波纹的坡面平整度反映该列农作物枝叶的伸展程度。
可选地，并在所述图像质检报告为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施，包括：
根据异常图像质检报告判定农作物的病害类型，并配置对应剂量的药液；
获取工作人员输入的每亩地喷洒计量，并基于最近一次地形扫描操作得到的第一待检生长面，记为第二生长面，计算第二生长面对应的平面喷洒药剂总量；
基于所述第二生长面中每列波纹的坡面平整度对所述平面喷洒药剂总量进行修正，得到修正后的平面喷洒药剂总量，记为实际喷洒药剂总量，所述平面喷洒药剂总量为假设所述第二生长面为平面时所需要的药剂总量，所述实际喷洒药剂总量为基于第二生长面的曲面波动参数修正的实际需要的药剂总量；
基于所述实际喷洒药剂总量、储液盒的容量、药液冗余量和第二生长面，制定每次执勤喷洒路径、喷头压力值和药液携带量，并在每次执行喷洒任务时，通过监控中台实时获取当前的风向和风速，结合执勤高度，修正预定的所述执勤喷洒路径，以使喷洒的药液能够准确喷洒到对应的农作物上。
可选地，所述第一待检图样的分析操作包括：
基于图像梯度锐化算法，锐化第一待检图样中的农作物枝叶边缘轮廓，以使其更加清晰；
基于图像边界分割算法提取锐化后的第一待检图样中的多个枝叶图像切片，并依次分析每个枝叶图像切片中叶片的完整程度参数和色谱信息，并基于多个枝叶的叶片的完整程度参数和色谱信息，生成当前的图像质检报告，所述图像质检报告用于表征农作物的生长健康状态参数，包括虫害、有害真菌的侵略程度评估值，所述叶片的完整程度参数用于表征虫害啃食植物叶片的程度，所述色谱信息用于表征植被叶片受真菌侵害导致的异常变色情况。
有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明通过无人机本体上储液盒和喷淋管的设置，当无人机体起飞后，储液盒内存储的农药或肥料可由喷淋管上的喷头喷洒出，实现农作物的现代化施药、施肥，降低人工成本，利用摄像头能够在高空获取农作物生长图像信息，为农业种植提供参考，天线可用于摄像头获取图像信息的远程传输以及无人机体的定位，满足现代化农业种植需求。
在本发明中，通过托板和称重传感器的配合，当无人机体停落在无人机座上后，能够对停落在托板上的无人机体进行称重，用于测量当前无人机体承装肥料或药水的重量，以便于及时补充，无需操作人员在无人机降落后主动去拆取查看药液的剩余药液量。
附图说明：
为了更清楚地说明本申请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是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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的附图。
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明中无人机体的结构示意图；
图3为本发明中无人机座的结构示意图；
图4为本发明中无人机座的内部结构示意图；
图5为本发明图2中的A处放大图。
附图中的标记为：1、无人机体2、无人机座；3、无人机本体；4、摄像头；5、天线；6、电源接头；7、储液盒；8、注液管；9、起落架；10、喷淋管；11、喷头；12、缓冲套；13、托板；14、外接电源输入口；15、充电线；16、起落槽；17、扣环；18、中央处理器；19、称重传感器；20、第一卡扣；21、支杆；22、第二卡扣。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施方式提供基于人工智能的无人机，其结构示意图如图1-图5所示，包括无人机体1以及能够停落无人机体1的无人机座2，利用无人机体1和无人机座2的配合，为无人机体1的起落提供便利。
作为本实施例中一种优选的技术方案，无人机体1包括：无人机本体3，无人机本体3底部设置有起落架9，用于无人机本体3的起落支撑；安装在无人机本体3上储液盒7，储液盒7底部设有喷淋管10；无人机座2顶部活动设有托板13，托板13上表面开设有供起落架9起落的起落槽16，无人机体1内部设有与托板13配合的称重传感器19。通过该技术方案，当无人机本体3起飞时，储液盒7内存储的农药或肥料可由喷淋管10喷洒出，实现农作物的现代化施药、施肥，降低人工成本，当无人机本体3降落在托板13上后，利用托板13和称重传感器19的配合，能够对停落在托板13上的无人机体1进行称重，用于测量当前无人机体1承装肥料或药水的重量，以便于提醒操作人员及时补充，节省了操作人员不必要的拆取查看过程，自动化程度较高。
在本实施例中，储液盒7的一侧设有注液管8，用于农药、肥料或种子的添加，喷淋管10上设有竖向下的喷头11，用于喷洒农药、肥料或种子。无人机本体3还设有摄像头4和天线5，利用摄像头4能够在高空获取农作物生长图像信息，为农业种植提供参考，天线5可用于摄像头4获取图像信息的远程传输以及无人机体1的定位，满足现代化农业种植需求。
进一步的，利用起落架9与起落槽16配合，能够对降落后的无人机本体3限位，托板13上设有与起落槽16配合的扣环17，无人机本体3降落后使用扣环17将起落架9底部横杆扣合在起落槽16内，可提高无人机体1停落的稳定性，增强该无人机的使用性能，其中起落架9底部横杆上套设有缓冲套12，起落槽16内铺设有缓冲垫，利用缓冲套12与缓冲垫的相互缓冲，可缓解无人机本体3降落时的冲力，其中缓冲套12和缓冲垫可选用但不包括海绵、橡胶材质。
在本实施例中，无人机本体3上设有电源接头6，无人机座2上设有与电源接头6适配的充电线15，无人机座2上还设有与充电线15电性连接的外接电源输入口14，在无人机本体3降落后，将充电线15与电源接头6连接，外接电源输入口14连接外部电路，即可为无人机本体3充电。无人机座2内设有中央处理器18，中央处理器18与称重传感器19控制连接，中央处理器18可随时获取称重传感器19对无人机本体3的称重信息，中央处理器18连接用户终端控制设备后，可方便用户信息获取。
进一步的，在本实施例中，起落架9上套装有第一卡扣20，第一卡扣20连接有支杆21，支杆21上套装有第二卡扣22，第二卡扣22与喷淋管10套接，利用该结构方式，将喷淋管10安装在无人机本体3底部，且避免了对无人机本体3飞行产生干扰，又便于农业种植，同时方便装配。
工作原理：
使用时，当无人机体1起飞后，储液盒7内存储的农药或肥料可由喷淋管10上的喷头11喷洒出，实现农作物的现代化施药、施肥，降低人工成本，利用摄像头4能够在高空获取农作物生长图像信息，为农业种植提供参考，天线5可用于摄像头4获取图像信息的远程传输以及无人机体1的定位。当无人机体1停落在无人机座2上后，起落架9与起落槽16配合，能够对无人机本体3限位，然后使用扣环17将起落架9底部横杆扣合在起落槽16内，可提高无人机体1停落的稳定性，进一步的，托板13与称重传感器19配合，能够对停落在托板13上的无人机体1进行称重，用于测量当前无人机体1承装肥料或药水的重量，以便于及时补充，将充电线15与电源接头6连接，外接电源输入口14连接外部电路，即可为无人机本体3充电，满足农业使用需求。
本实施例中的所有技术特征均可根据实际需要而进行自由组合。
实施例2
本实施了基于实施例1，用于提供一种基于人工智能的无人机的巡逻预警方法，所述方法包括两个个不同阶段的巡检预警，进而覆盖农作物的全生命周期的自动监护：
初始化阶段
步骤S11、获取多个边界标点，并基于所述边界标点生成第一飞行扫描基本面，所述多个边界标点用于表征基于人工智能的无人机巡逻范围；
步骤S12、基于用户预设的初始建模巡逻高度和第一飞行扫描基本面，制定初始建模飞行路径，并基于所述初始建模飞行路径完成对巡逻范围内的农作物长势形态的3D建模扫描，构建参考基本面，所述参考基本面作为基准用于评价农作物的生长情况，其中，农作物长势形态的扫描通过设于无人机本体3下方的距离探测器完成；
对播种前的田地进行初始化扫描，获取基准地形参数，为后期的农作物长势提供参考，进而计算出对应农作物的生长高度等信息。
第一生命周期阶段-育苗巡检阶段
步骤S21、在育苗期间，定期执行第一巡检任务，并反馈每次巡检任务对应的巡检数据，所述巡检数据包括摄像头4获取的第一图像数据和巡检时间；
步骤S22、基于光谱分析算法计算第一图像数据中绿色植被的覆盖率，并结合巡检时间，判定幼苗长势是否在对应生长期间的合理范围内，若第一图像数据中绿色植被的覆盖率低于巡检时间对应的最低阈值，则向监控中台发送第一预警指令，以使工作人员及时介入调查；
在育苗阶段的幼苗高度不会发生太大变化，因此巡检重点为出芽率，出芽率的高低可以根据拍摄图片中绿色的占比率体现。
第二生命周期阶段-植被生长巡检阶段
步骤S31、设置随机取样位置节点，所述随机取样位置节点为用触发执行巡检任务的基于人工智能的无人机执行拍照取样操作的位置坐标；
步骤S32、定期通过距离探测器对所述生长期中的农作物进行地形扫描操作，获取呈波浪形分布的第一待检生长面，结合所述参考基本面分析第一待检生长面中每列波纹的峰值高度、峰值高度的波动参数和波纹的坡面平整度，加权评估该列农作物的生长状态，得到对应的农作物生长评估报告，期间所述基于人工智能的无人机每经过一个所述取样位置节点时，均会启动摄像机4拍取多个第一待检图样，并向监控中台回传所述第一待检图样，以使监控中台服务器依次分析每个所述第一待检图样，得到对应的图像质检报告，并在所述图像质检报告为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施；
其中，所述第一待检生长面中每列波纹的峰值高度为农田中一列农作物的顶部高度值，所述峰值高度的波动参数为该列农作物的顶部高度的波动参数，所述波纹的坡面平整度反映该列农作物枝叶的伸展程度。
在农作物生长阶段巡检的重点为每列农作物的高度、茎叶伸展情况。
其次，在本实施例的步骤S32中，所述图像质检报告被判定为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施的具体操作方法可以为：
步骤S321、根据异常图像质检报告判定农作物的病害类型，并配置对应剂量的药液，应当说明的大部分的农作物在收到真菌侵害的时候，茎叶的颜色均会发生异变；
因此具体的异常图像检测分析的方式-第一待检图样的分析操作包括：
基于图像梯度锐化算法，锐化第一待检图样中的农作物枝叶边缘轮廓，以使其更加清晰；
基于图像边界分割算法提取锐化后的第一待检图样中的多个枝叶图像切片，并依次分析每个枝叶图像切片中叶片的完整程度参数和色谱信息，并基于多个枝叶的叶片的完整程度参数和色谱信息，生成当前的图像质检报告，所述图像质检报告用于表征农作物的生长健康状态参数，包括虫害、有害真菌的侵略程度评估值，所述叶片的完整程度参数用于表征虫害啃食植物叶片的程度，所述色谱信息用于表征植被叶片受真菌侵害导致的异常变色情况。
步骤S322、获取工作人员输入的每亩地喷洒计量，并基于最近一次地形扫描操作得到的第一待检生长面，记为第二生长面，计算第二生长面对应的平面喷洒药剂总量；
步骤S323、基于所述第二生长面中每列波纹的坡面平整度对所述平面喷洒药剂总量进行修正，得到修正后的平面喷洒药剂总量，记为实际喷洒药剂总量，所述平面喷洒药剂总量为假设所述第二生长面为平面时所需要的药剂总量，所述实际喷洒药剂总量为基于第二生长面的曲面波动参数修正的实际需要的药剂总量；
步骤S324、基于所述实际喷洒药剂总量、储液盒7的容量、药液冗余量和第二生长面，制定每次执勤喷洒路径、喷头压力值和药液携带量，并在每次执行喷洒任务时，通过监控中台实时获取当前的风向和风速，结合执勤高度，修正预定的所述执勤喷洒路径，以使喷洒的药液能够准确喷洒到对应的农作物上。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于人工智能的无人机，包括无人机体(1)以及能够停落无人机体(1)的无人机座(2)，其特征在于：
所述无人机体(1)包括：
无人机本体(3)，无人机本体(3)底部设置有起落架(9)；
安装在无人机本体(3)上储液盒(7)，储液盒(7)底部设有喷淋管(10)；
所述无人机座(2)顶部活动设有托板(13)，托板(13)上表面开设有供起落架(9)起落的起落槽(16)，所述无人机体(1)内部设有与托板(13)配合的称重传感器(19)。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述储液盒(7)的一侧设有注液管(8)，所述喷淋管(10)上设有竖向下的喷头(11)。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述无人机本体(3)还设有摄像头(4)和天线(5)，且所述摄像头(4)可在沿竖直平面旋转调节其朝向，以适应图像采集需求。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述起落架(9)底部横杆上套设有缓冲套(12)，所述起落槽(16)内铺设有缓冲垫，所述托板(13)上设有与起落槽(16)配合的扣环(17)。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述无人机本体(3)上设有电源接头(6)，所述无人机座(2)上设有与电源接头(6)适配的充电线(15)，所述无人机座(2)上还设有与充电线(15)电性连接的外接电源输入口(14)。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述无人机座(2)内设有中央处理器(18)，中央处理器(18)与称重传感器(19)控制连接。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的无人机，其特征在于，所述起落架(9)上套装有第一卡扣(20)，第一卡扣(20)连接有支杆(21)，支杆(21)上套装有第二卡扣(22)，第二卡扣(22)与喷淋管(10)套接。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的基于人工智能的无人机的巡逻预警方法，其特征在于，所述方法包括：
初始化阶段
获取多个边界标点，并基于所述边界标点生成第一飞行扫描基本面，所述多个边界标点用于表征基于人工智能的无人机巡逻范围；
基于用户预设的初始建模巡逻高度和第一飞行扫描基本面，制定初始建模飞行路径，并基于所述初始建模飞行路径完成对巡逻范围内的农作物长势形态的3D建模扫描，构建参考基本面，所述参考基本面作为基准用于评价农作物的生长情况，其中，农作物长势形态的扫描通过设于无人机本体(3)下方的距离探测器完成；
育苗巡检阶段
在育苗期间，定期执行第一巡检任务，并反馈每次巡检任务对应的巡检数据，所述巡检数据包括摄像头(4)获取的第一图像数据和巡检时间；
基于光谱分析算法计算第一图像数据中绿色植被的覆盖率，并结合巡检时间，判定幼苗长势是否在对应生长期间的合理范围内，若第一图像数据中绿色植被的覆盖率低于巡检时间对应的最低阈值，则向监控中台发送第一预警指令，以使工作人员及时介入调查；
植被生长巡检阶段
设置随机取样位置节点，所述随机取样位置节点为用触发执行巡检任务的基于人工智能的无人机执行拍照取样操作的位置坐标；
定期通过距离探测器对所述生长期中的农作物进行地形扫描操作，获取呈波浪形分布的第一待检生长面，结合所述参考基本面分析第一待检生长面中每列波纹的峰值高度、峰值高度的波动参数和波纹的坡面平整度，加权评估该列农作物的生长状态，得到对应的农作物生长评估报告，期间所述基于人工智能的无人机每经过一个所述取样位置节点时，均会启动摄像机(4)拍取多个第一待检图样，并向监控中台回传所述第一待检图样，以使监控中台服务器依次分析每个所述第一待检图样，得到对应的图像质检报告，并在所述图像质检报告为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施；
其中，所述第一待检生长面中每列波纹的峰值高度为农田中一列农作物的顶部高度值，所述峰值高度的波动参数为该列农作物的顶部高度的波动参数，所述波纹的坡面平整度反映该列农作物枝叶的伸展程度。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的无人机的巡逻预警方法，其特征在于，并在所述图像质检报告为异常的情况下，根据异常类型采取辅助介入治疗措施，包括：
根据异常图像质检报告判定农作物的病害类型，并配置对应剂量的药液；
获取工作人员输入的每亩地喷洒计量，并基于最近一次地形扫描操作得到的第一待检生长面，记为第二生长面，计算第二生长面对应的平面喷洒药剂总量；
基于所述第二生长面中每列波纹的坡面平整度对所述平面喷洒药剂总量进行修正，得到修正后的平面喷洒药剂总量，记为实际喷洒药剂总量，所述平面喷洒药剂总量为假设所述第二生长面为平面时所需要的药剂总量，所述实际喷洒药剂总量为基于第二生长面的曲面波动参数修正的实际需要的药剂总量；
基于所述实际喷洒药剂总量、储液盒(7)的容量、药液冗余量和第二生长面，制定每次执勤喷洒路径、喷头压力值和药液携带量，并在每次执行喷洒任务时，通过监控中台实时获取当前的风向和风速，结合执勤高度，修正预定的所述执勤喷洒路径，以使喷洒的药液能够准确喷洒到对应的农作物上。
10.根据权利要求8所述的基于人工智能的无人机的巡逻预警方法，其特征在于，所述第一待检图样的分析操作包括：
基于图像梯度锐化算法，锐化第一待检图样中的农作物枝叶边缘轮廓，以使其更加清晰；
基于图像边界分割算法提取锐化后的第一待检图样中的多个枝叶图像切片，并依次分析每个枝叶图像切片中叶片的完整程度参数和色谱信息，并基于多个枝叶的叶片的完整程度参数和色谱信息，生成当前的图像质检报告，所述图像质检报告用于表征农作物的生长健康状态参数，包括虫害、有害真菌的侵略程度评估值，所述叶片的完整程度参数用于表征虫害啃食植物叶片的程度，所述色谱信息用于表征植被叶片受真菌侵害导致的异常变色情况。
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