[发明专利]一种农作物病害的综合识别处理方法

说明书

本发明公开一种农作物病害的综合识别处理方法，包括以下步骤：构建输入样本集和多源对比库、颜色纹理描述集成、输入样本集筛选、融合模型建模、提取颜色纹理特征、颜色纹理综合分析比对和确定具体病虫害及位置；本发明获取目标范围农作物叶片图像样本构成输入样本集，利用外部数据源，并对相应目标农作物的病虫害颜色纹理进行编号，构建多源对比库，且构建输入样本集的可视化模型，构建影像相对应的Path和Row数值矢量化模型，提取颜色纹理特征，和多源对比库进行比对，颜色纹理相重合的时候，语音播放模块播放针对该颜色纹理的具体病虫害描述，从而准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确。

技术领域

本发明涉及农作物病害识别技术领域，尤其涉及一种农作物病害的综合识别处理方法。

背景技术

作为国民经济命脉，农业是我国经济建设与发展的重要基础，农作物更是人民生活所需的重要资源，然而，农作物在生长过程中常因多种胁迫而染上各种病害，病害的发生会影响农作物的健康生长并且干扰农作物的重要生理功能，进而导致农作物品质受损和产量下降，给农业生产带来无法计算的损失，特别是近年来，我国农作物的种植面积、品种和数量逐步增长，但气候、生态环境和种植制度等方面的问题导致农作物病害频发，这给农业生产乃至整个国民经济带来严重的负面影响，据统计，每年受疾病影响的作物面积高达数十亿亩，直接粮食作物损失和间接经济作物损失均为数百亿斤，并且这些问题还在呈现逐年恶化趋势，严重威胁到农业的健康发展；

伴随着成像技术和图像处理技术的迅速发展，研究人员开始利用计算机视觉手段进行农作物病害的识别，比如高光谱图像技术，而现有农作物病害的识别技术一般通过影像采集数据后，人工进行具体总结，不够方便，容易出现误差，且现有的农作物病害识别技术一般只能对单株进行识别，不具有代表性，一旦识别的农作物范围扩大，又难以确定病虫害准确位置，不方便后续的治疗处理，因此，本发明提出一种农作物病害的综合识别处理方法以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提出一种农作物病害的综合识别处理方法，该方法能准确对农作物病害进行识别，比人工识别更加准确，且能确定现实目标范围农作物的具体情况和病虫害位置，方便后续的治疗定位。

为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种农作物病害的综合识别处理方法，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