[发明专利]作物信息融合方法及病害监测系统

说明书

技术领域

本发明涉及农业信息监测技术领域，尤其涉及一种作物信息融合方法及病害监测系统。

背景技术

物联网是将所有物品通过各种信息传感设备，如射频识别装置、基于光声电磁的传感器、3S技术、激光扫描器等各类装置与互联网结合起来，实现数据采集、融合、处理，并通过操作终端，实现智能化识别和管理。其核心技术可以归结为无线传感器网络技术，它具有低成本、低功耗、方便扩展等优点，其网络结构灵活多变，传感监测范围广，无需接线即可随时增加监测点。因此，无线传感网络在军事、农业、工业、医学、家居生活及娱乐方面有着广阔的应用前景。

而中国是一个农业大国，地域辽阔，自然灾害频发气候复杂多变，将物联网技术用于解决“三农”问题是一个很好的发展机遇。针对中国现代农业发展的实际需求，当今最主要的问题是如何实时地采集和处理农业现场和养殖业及其相应病害的各种信息。目前，在植保领域应用的专家系统种类基本上以模型专家系统和数据库专家系统为主，它们主要以互联网作为服务平台，为用户提供有关植物病虫草害的诊断、预测预报、综合治理及植物检疫、农药管理等方面的服务。

但上述农业信息化方式不能满足农业高速发展的要求，主要存在以下问题：(1)查询速度慢，农民不能在耕种现场进行及时查询。(2)使用门槛高，农民必须拥有已接入互联网的计算机，必须掌握基本的计算机及互联网使用知识。(3)最新的农业技术传播和应用周期长、速度慢。农民必须主动登录网站检索是否有最新的信息，从而影响了新技术的使用。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：提供一种作物信息融合方法及病害监测系统，其能够实现对作物病害的自动化监测，信息查询速度快，系统使用门槛低。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种作物信息融合方法，包括以下步骤：

A：采集作物的温度、湿度、光照度信息并获取农作物叶片病斑的图像；

B：利用加权平均法对所采集的温度、湿度、光照度信息进行加权平均作为环境信息，并对农作物叶片病斑的图像进行处理；

C：采用多源传感器信息融合技术，结合当前环境信息和农作物叶片病斑的图像，形成具有融合性质的特征描述。

优选地，所述步骤B中，对农作物叶片病斑的图像进行处理包括以下步骤：

B1：将农作物叶片病斑的图像由彩色图像转化为灰度图像；

B2：利用相位一致性算法提取大田复杂背景下农作物叶片病斑的图像的灰度边缘；

B3：根据形态学方法对所述图像的灰度边缘进行修复；

B4：根据得到的修复结果，采用基于灰度变换的混合空间图像增强算法对因采集时作物光照不均匀和环境噪声造成的影响进行处理，从而得到高对比度的图像；

B5：对所获高对比度的图像进行分割使所述高对比度图像中的病斑从大田复杂背景中分离出来；

B6：对所获病斑图像进行多模式识别。

优选地，所述步骤B2，进一步包括以下步骤：

B21：利用相位一致性算法获取农作物叶片病害图像的灰度边缘；

B22：利用非极大值抑制方法细化边缘特征线条；

B23：对边缘特征图像进行二值化；

B24：对边缘进行连接，实现基于相位一致性信息的边缘特征检测。

优选地，所述步骤B3，进一步包括以下步骤：

B31：利用面积形态学开运算对农作物叶片图像进行完整提取；

B32：通过闭运算使叶片边缘裂缝连接；

B33：形态学区域填充技术进行叶片内部填充。

优选地，所述步骤B4，进一步包括以下步骤：

B41：将图像从RGB坐标系统转换到HSI坐标系统；

B42：图像中的像素灰度通过幂函数进行灰度变换，调整图像亮度及对比度；

B43：依据亮度直方图进行图像特征分析，调整图像的对比度。

优选地，所述步骤B6，进一步包括：采用最近邻域、BP神经网络和支持向量机三种方法对农作物叶片病害进行分类识别。

一种利用前述方法对农作物进行病害检测的系统，包括：

环境信息采集单元，用于采集作物生长环境中的环境信息并与服务器单元进行数据交互；

智能终端单元，用于采集农作物叶片病斑的图片并与服务器单元进行数据交互；

无线网络单元，用于实现所述环境信息采集单元和智能终端单元与所述服务器单元之间的数据传输；