[发明专利]一种基于高光谱的农业病虫害监测方法及设备

说明书

本申请实施例公开了一种基于高光谱的农业病虫害监测方法及设备。用于解决现有技术难以对农作物病虫害进行准确监测的问题。确定每个待测小区域的位置坐标集合；获取待测区域对应的病虫害敏感的特征波段；在特征波段内采集待测农作物区域的高光谱图像，并标注出高光谱图像对应的经纬度坐标；通过经纬度坐标确定高光谱图像对应的待测小区域；统计待测小区域内受损叶片的数量，在受损叶片的数量大于第一预设阈值时，将高光谱图像输入病虫害类型识别神经网络模型与病虫害等级估测模型，得到待测农作物所受病虫害类型与病虫害等级；根据病虫害类型与病虫害等级，监测待测农作物区域病虫害情况。通过上述方法，提高对农作物病虫害监测的准确率。

技术领域

本申请涉及农业病虫害监测领域，尤其涉及一种基于高光谱的农业病虫害监测方法及设备。

背景技术

我国是个传统的农业大国，相当长时间里以农耕为主，就农业技术而言并非农业强国。目前我国农业生产仍然以传统生产模式为主，多是凭借经验来进行农业管理，诸如施肥灌溉杀虫灭害等，从而造成巨大的人力财力的浪费。

特别是农作物病虫害具有种类多、影响大、并时常爆发成灾的特点。凭借经验进行农业管理的方式，难以在虫害早期对农作物进行准确监测，容易导致病虫害的大面积爆发。此外，现有技术对病虫害类型、以及病虫害泛滥程度的监测不精确，以致时常会出现病虫害类型与用药类型不匹配、用药量较多或较少的问题，严重影响精准农业的作业效果，难以提高农业产量。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于高光谱的农业病虫害监测方法及设备，用于解决如下技术问题：现有技术难以对农作物病虫害进行准确监测。

本申请实施例采用下述技术方案：

本申请实施例提供一种基于高光谱的农业病虫害监测方法。将待测农作物区域分为多个待测小区域，并确定出每个待测小区域的位置坐标集合；根据待测农作物区域的生境特征参数以及预置特征波段识别网络模型，得到病虫害敏感的特征波段；通过装有高光谱仪与安装有定位装置的无人机，在特征波段内采集待测农作物区域的高光谱图像，并标注出高光谱图像对应的经纬度坐标；将高光谱图像对应的经纬度坐标与位置坐标集合进行比对，确定高光谱图像所对应的待测小区域；根据待测小区域对应的高光谱图像，统计待测小区域内受损叶片的数量，在受损叶片的数量大于第一预设阈值的情况下，将待测小区域对应的高光谱图像，输入病虫害类型识别神经网络模型与病虫害等级估测模型中，以得到待测农作物所受病虫害类型与病虫害等级；根据病虫害类型与病虫害等级，监测待测农作物区域病虫害情况。

本申请实施例通过将待测区域进行划分，可以对划分后的不同待测小区域进行病虫害监测，从而根据每一个小区域的病虫害等级进行不同程度的用药。并且，本申请实施例通过在特征波段内采集待测农作物区域的高光谱图像，并标注出高光谱图像对应的经纬度坐标，以确定拍摄的高光谱图像与待测小区域的对应关系。此外，本申请实施例通过统计待测小区域内受损叶片的数量，以区分待测小区域内叶片受损的原因，确保输入病虫害类型识别神经网络模型与病虫害等级估测模型中的高光谱图像，是由病虫害引起的受损叶片的高光谱图像，进而减少农作物病情原因与用药不匹配的情况，以提高精准农业的作业效果。

在本申请的一种实现方式中，在根据病虫害类型与病虫害等级，监测待测农作物区域病虫害情况之前，方法还包括：在预设间隔时长内，随机选取多个受损叶片的高光谱图像进行多次观测，获取平均光谱反射率；将平均光谱反射率与预存健康叶片的高光谱图像对应的光谱反射率进行比较，并在平均光谱反射率大于或小于预存健康叶片的高光谱图像对应的光谱反射率的情况下，获取二者差值；其中，差值包含正差值与负差值；在预置光谱反射率差值表中查找到差值，并查找差值对应的病虫害类型；将根据差值查找到的病虫害类型，与通过病虫害类型识别神经网络模型获取到的病虫害类型进行比对，在二者误差率大于第二预设阈值的情况下，重新对病虫害类型识别神经网络模型进行训练。