[发明专利]使用历史农药使用信息进行害虫预测的系统和方法

权利要求书

1.一种用于害虫预测的处理器实施的方法(200)，所述方法包括：

接收与所考虑的地理位置的害虫相关联的农药施用及其农艺信息有关的第一输入集合(202)；

接收与所考虑的地理位置相关联的历史天气数据有关的第二输入集合；

基于所述第一输入集合，估计与害虫开始影响所述地理位置的植被的影响阶段有关的时间实例t₀(204)；

针对来自与孕育阶段有关的时间实例t_-1的集合中的每个时间实例t_-1所对应的每种害虫生成害虫预测模型，所述害虫预测模型是基于预定时间段接收到的与如下信息有关的数据的至少一部分而训练的：(i)时间实例t₀；(ii)时间实例t_-1的集合；以及(iii)第二输入集合；其中所述害虫预测模型是基于从天气助益滞后τ的预定义范围中确定的最优天气助益滞后而生成的最优害虫预测模型，其中所述最优天气助益滞后和所述时间实例t_-1的集合是通过如下步骤确定的：

基于影响植被的害虫或疾病的生命周期来识别天气助益滞后τ的预定义范围；

对于每一天t，提取关于t-τ天的历史天气数据；

计算t-τ天的历史天气数据的平均值、标准偏差、偏度、峰度、变化系数这些统计特征，并将这些统计特征设置为每一天t的每个训练样本的特征向量；

使用所述训练样本的至少一部分来训练所述害虫预测模型；

基于所述训练样本的剩余部分来测试所述害虫预测模型的精度；

将天气助益滞后τ的所述预定义范围中产生最高精度的天气助益滞后指定为最优天气助益滞后；及

基于所述时间实例t₀和所述最优天气助益滞后τ，估计与孕育阶段有关的每个时间实例t_-1，其中每个时间实例t_-1是通过t₀-τ确定的；以及

基于实际观察与所述模型的预测结果之间的误差，针对每个现场修改所生成的害虫预测模型的结构及其参数。

2.根据权利要求1所述的处理器实施的方法，还包括：

在所述预定时间段，基于所述预定时间段接收到的与如下信息有关的数据的剩余部分对每个时间实例t_-1所对应的害虫预测模型进行精度测试：(i)时间实例t₀；(ii)时间实例t_-1的集合；以及(iii)第二输入集合。

3.根据权利要求1所述的处理器实施的方法，其中修改所生成的害虫预测模型的结构包括：基于捕获的现场观察来验证和调整所述最优害虫预测模型，并随时间变化而改进该模型。

4.根据权利要求3所述的处理器实施的方法，其中所述捕获的现场观察包括与所述农艺信息有关的参与感测输入和众包输入中的一种或多种。

5.根据权利要求3所述的处理器实施的方法，其中验证和调整所述最优害虫预测模型包括：

从所报告的第一输入集合接收图像；

过滤所接收的图像以识别害虫/疾病斑块，并将植被的相应部分提取为所述图像中的感兴趣区域；

基于颜色、形状和纹理构成的特征组，分析所述感兴趣区域中的一个或多个特征；

基于通过进行图像分析所分析的一个或多个特征，计算图像捕获期间害虫的成熟度；以及

基于计算出的害虫的成熟度调整所述最优害虫预测模型。