[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

说明书

本发明公开的一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法及系统，包括：获取目标区域内农作物高光谱图像信息，判断农作物生长阶段及是否存在棉蚜虫害，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，将不同区域匹配不同类型的农药，获取不同区域内棉蚜虫情指数变化，得到棉蚜的抗性信息；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。本发明通过对棉蚜的抗药性监测，根据抗性特征推荐筛选出高效、安全、持久、经济的防治用药，防止因滥用农药导致虫害防治效果不佳，提高农药利用率，使得棉蚜的化学防治更加科学高效。

技术领域

本发明涉及虫害防治技术领域，更具体的，涉及一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法及系统。

背景技术

棉蚜是为害棉花、黄瓜、茄子、辣椒等经济作物的主要有害生物之一，由于棉蚜的寄主范围广、适应性强、繁殖速度快、世代历期短等的特性，一旦条件适宜，在短期内便能爆发成灾。其若虫、成虫集于植株的嫩枝、嫩叶刺吸为害造成叶片卷曲、植株衰弱和矮缩；棉蚜排出的大量蜜露，影响植株正常的光合作用和生理作用，易引发霉污病，严重影响棉花的产量和质量；棉蚜还可通过刺吸为害传播病毒病，给棉花产业带来不可估量的经济损失。

目前对棉蚜的防治主要依靠化学药剂。然而，由于长期不合理使用化学药剂，导致棉蚜对多种化学药剂产生不同程度的抗药性。长期以来，棉蚜的发生及危害一直是影响棉花高效、优质、安全生产的重要问题。由于经济作物的高要求和棉蚜发生规律的复杂性，加之抗药性的快速发展，棉蚜治理面临不小的挑战，棉蚜治理中药剂的高效、安全使用成为面对的现实问题之一。因此，如何对棉蚜的抗性进行动态监测，推荐科学的防治用药配比以完善用药决策规范和依据是目前亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法及系统。

本发明第一方面提供了一种棉蚜的抗性动态监测与防治用药推荐方法，包括：

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。

本方案中，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。

本方案中，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；