[发明专利]一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法及系统

权利要求书

1.一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标区域内农作物高光谱图像信息，将所述农作物高光谱图像信息进行预处理，判断农作物平均生长阶段；

同时根据预处理后的农作物高光谱图像信息进行棉蚜虫害识别，分析目标区域内棉蚜虫情指数；

将目标区域进行分区，获取各个子区域内棉蚜平均虫情指数，将不同子区域匹配不同类型的农药防治方案，获取不同区域内棉蚜虫情指数变化，通过虫情指数变化表征棉蚜的抗性信息；

根据抗性信息的排序结果及农作物的平均生长阶段进行目标区域棉蚜虫害防治用药配比，生成防治用药方案的最佳推荐结果。

2.根据权利要求1所述的一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，其特征在于，所述的获取目标区域内农作物高光谱图像信息，将所述农作物高光谱图像信息进行预处理，判断农作物生长阶段，具体为：

根据农作物高光谱图像信息提取图像信息及光谱信息，通过连续投影算法对所述光谱信息进行处理选取特征波长集合，通过所述特征波长集合生成光谱特征；

通过灰度共生矩阵获取图像信息中的纹理特征及轮廓特征，通过农作物植株的种类信息获取各生长阶段对应的叶片区域的典型特征；

将所述纹理特征及轮廓特征与各生长阶段的典型特征进行偏差度计算，获取偏差度最低的生长阶段作为农作物植株的生长阶段，根据农作物植株的生长阶段判断目标区域内农作物的平均生长阶段。

3.根据权利要求1所述的一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，其特征在于，根据预处理后的农作物高光谱图像信息进行棉蚜虫害识别，分析目标区域内棉蚜虫情指数，具体为：

基于机器学习构建棉蚜虫害识别模型，提取正常农作物植株及受棉蚜危害的农作物植株的光谱特征及纹理特征生成训练集，输入所述棉蚜虫害识别模型进行初始化训练，训练至损失函数收敛；

获取目标区域农作物的高光谱图像信息的光谱特征及纹理特征作为模型输入，通过训练好的棉蚜虫害识别模型进行识别，输出目标区域内农作物是否被棉蚜危害；

通过目标区域农作物的高光谱图像信息的光谱特征获取光谱反射率，同时获取正常农作物相同波段的光谱反射率，将目标区域内农作物对应的光谱反射率与正常农作物对应的光谱放射率映射至多维空间，计算光谱向量夹角的余弦值作为目标区域内棉蚜虫情指数。

4.根据权利要求1所述的一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，其特征在于，将目标区域进行分区，获取各个子区域内棉蚜平均虫情指数，将不同子区域匹配不同类型的农药防治方案，获取不同区域内棉蚜虫情指数变化，具体为：

根据各个子区域中的平均虫情指数及农作物的平均生长阶段利用大数据检索分析在相关数据库中建立索引任务，通过平均虫情指数、农作物种类及平均生长阶段构建索引标签；

计算相关数据库中数据与索引标签的相似度，获取所述相似度大于预设相似度阈值的数据集，根据所述数据集提取同种农作物相似虫情下不同类型的农药防治方案；

将各子区域与不同类型的单药剂农药防治方案进行匹配，判断施药预设时间后的不同子区域的虫情指数，根据施药前后的虫情指数获取虫情指数变化值；

根据所述虫情指数变化值获取目标区域内棉蚜虫害对不同类型农药的抗性信息。

5.根据权利要求1所述的一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，其特征在于，根据抗性信息的排序结果及农作物的平均生长阶段进行目标区域棉蚜虫害防治用药配比，生成防治用药方案的最佳推荐结果，具体为：

将不同子区域的虫情指数变化值进行倒序排序，生成目标区域内棉蚜虫害对不同农药的抗性信息排序结果，根据目标区域内农作物平均生长阶段及农作物的种类信息设置不同农药配比的约束信息；

根据抗性信息排序结果获取棉蚜虫害对应抗性小于预设抗性阈值的农药信息列表，根据所述农药信息列表通过大数据检索分析获取混配效果为增强的混配方案；

通过所述约束信息对所述混配方案进行筛选，获取目标区域内棉蚜虫害对筛选后的各混配方案中占比最高的有效成分的抗性信息；

选取棉蚜对其占比最高的有效成分的抗性最低的混配方案进行优先推荐，作为目标区域预设时间内的棉蚜防治用药。