[发明专利]一种农作物病害的综合识别处理方法

权利要求书

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。

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，检索处相应的解决方法。