本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

目前，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，能夠利用遙感監(jiān)測技術(shù)跟蹤監(jiān)測病蟲害進(jìn)展情況，用于精準(zhǔn)防治工作，做到及時發(fā)現(xiàn)、及時處理，利于早期防治。其原理是，病蟲害會造成作物葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)色素、水分、氮元素等性質(zhì)發(fā)生變化，從而引起反射光譜的變化，所以病蟲害作物的反射光譜和正常作物可見光到熱紅外波段的反射光譜有明顯差異。

在美國、澳大利亞等地，已經(jīng)將無人機遙感監(jiān)測有限地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。比如，美國有種植戶用無人機監(jiān)測的麥田銹病情況，從中可以明顯看出哪里是重災(zāi)區(qū)。也有人用無人機查看苜蓿地里的菟絲子，從而能在災(zāi)害大規(guī)模爆發(fā)前做到提早預(yù)防。但這些有限的監(jiān)測技術(shù)因受基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、計算設(shè)備和監(jiān)測方法的限制不能夠廣泛應(yīng)用于其他普通大田農(nóng)作物全過程的生產(chǎn)管理。

作為空中監(jiān)測技術(shù)，農(nóng)業(yè)遙感是推動農(nóng)業(yè)走向精準(zhǔn)化的有利手段。農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測主要以作物、土壤為對象。作物在可見光－近紅外光譜波段中，反射率主要受到作物色素、細(xì)胞結(jié)構(gòu)和含水率的影響，特別是在可見光紅光波段有很強吸收波段，在近紅外波段有很強的反射特性，可以被用來進(jìn)行作物長勢、作物品質(zhì)、作物病蟲害等方面的監(jiān)測。土壤可見-近紅外光譜總體反射率相對較低，在可見光譜波段主要受到土壤有機質(zhì)、氧化鐵等賦色成分的影響。因此，土壤、作物等地物固有的反射光譜特性是農(nóng)業(yè)遙感的基礎(chǔ)。

衛(wèi)星遙感手段在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的應(yīng)用也發(fā)展已久，但衛(wèi)星易受到天氣環(huán)境影響，且軌道周期較長。比較而言，無人機靈活性更強、易部署。隨著無人機平臺、傳感器和軟件技術(shù)的進(jìn)一步提升，未來無人機作為衛(wèi)星等其他遙感平臺的補充手段，可以幫助在農(nóng)業(yè)構(gòu)建起更加完整的監(jiān)測網(wǎng)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為及時、高效地監(jiān)測大田農(nóng)作物生產(chǎn)管理全過程可能發(fā)生的病蟲害，本發(fā)明提供一種農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，在建立完整的農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，利用無人機拍攝農(nóng)作物影像數(shù)據(jù)，通過云計算分析對比，及時發(fā)出農(nóng)作物病蟲害預(yù)警，并指導(dǎo)進(jìn)行病蟲害防治，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理成本，提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量和效益。

本發(fā)明通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)：

一種農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，利用無人機和云計算進(jìn)行，包括以下步驟：

（1）建立農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)庫：拍攝大田農(nóng)作物各生長期不同病蟲害的特異照片及具有顯著特征的局部照片，連同各病害、蟲害的樣本照片和防治措施分類存儲在病蟲害數(shù)據(jù)庫中，作為云計算的比較依據(jù)；所述特異照片是農(nóng)作物在特定生長期受到特定的病害、蟲害或者不良管理影響正常生長發(fā)育時區(qū)別于其他病蟲害或者正常生長發(fā)育表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；所述局部照片是大田農(nóng)作物受到病蟲害的局部、有限株數(shù)或者單株的區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；所述病蟲害數(shù)據(jù)庫既可以是針對特定農(nóng)作物生產(chǎn)管理的單一病蟲害數(shù)據(jù)庫或者針對特定病蟲害的病蟲害數(shù)據(jù)庫，也可以是針對某一特定區(qū)域有限品種的農(nóng)作物及其病蟲害的綜合數(shù)據(jù)庫或者更加全面的大型綜合數(shù)據(jù)庫；

（2）利用無人機巡航拍攝大田農(nóng)作物影像：根據(jù)農(nóng)作物種植區(qū)域的地形地貌和生長情況設(shè)定無人機巡航路線，通過無人機連續(xù)拍攝與病蟲害數(shù)據(jù)庫特異照片格式一致的農(nóng)作物高清圖像，實時回傳到無人機地面控制站，存儲；

（3）計算、預(yù)警：利用云計算對步驟（2）所得的大田農(nóng)作物影像逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫圖片進(jìn)行比對，篩選出相似度達(dá)到20%以上的照片，列示具體區(qū)域，提出相應(yīng)病蟲害預(yù)警；

（4）精確拍攝：通過無人機對步驟（3）提出預(yù)警的具體區(qū)域再次進(jìn)行近距離精確拍攝，精確拍攝的光學(xué)技術(shù)參數(shù)及照片格式與病蟲害數(shù)據(jù)庫中局部照片格式和樣本照片格式一致，實時回傳至無人機地面控制站，存儲；

（5）二次計算：將步驟（4）拍攝的精確影像通過云計算逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫中的局部照片和樣本照片進(jìn)行比對，綜合考慮無人機拍攝時的天氣狀況、農(nóng)作物生長情況、其他病蟲害影響、大田肥水管理情況以及地形地貌、拍攝角度等因素，篩選出相似度達(dá)到50%以上的照片，確定病蟲害范圍、種類、特征、危害程度和防治措施；

（6）指導(dǎo)病蟲害防治：按照病蟲害防治措施指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員對病蟲害區(qū)域及時進(jìn)行農(nóng)作物病蟲害防治。

本發(fā)明的農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，所述步驟（2）和/或步驟（4）的相似度根據(jù)無人機拍攝時的天氣狀況、農(nóng)作物生長情況、其他病蟲害影響、大田肥水管理情況以及地形地貌、拍攝角度與特異照片或者局部照片、樣本照片拍攝時的相應(yīng)差異進(jìn)行校正，以減少誤判，提高預(yù)警準(zhǔn)確率，

本發(fā)明的農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，所述特異照片、局部照片和樣本照片包括特定農(nóng)作物在特定生長時期常見的2種或者2種以上的病蟲害同時發(fā)生時所表現(xiàn)出來的影像數(shù)據(jù)，加強針對性，以提高運算效率，更加及時、準(zhǔn)確地監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害，便于農(nóng)作物生產(chǎn)管理。

本發(fā)明的農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，所述步驟（5）與步驟（6）之間、在進(jìn)行病蟲害防治之前增加實地調(diào)查步驟：安排技術(shù)人員到步驟（5）確定的病蟲害地塊進(jìn)行實地查驗，確認(rèn)病蟲害發(fā)生狀況，并對步驟（5）提出的防治措施進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，準(zhǔn)確掌握農(nóng)情，及時、準(zhǔn)確、有效地采取適當(dāng)?shù)姆乐未胧岣叻乐涡Ч?/p>

本發(fā)明的農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，可以結(jié)合農(nóng)業(yè)衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術(shù)配套應(yīng)用，當(dāng)農(nóng)業(yè)衛(wèi)星遙感監(jiān)測顯示大田農(nóng)作物可能發(fā)生某種病蟲害時，采用本發(fā)明的監(jiān)測方法對目標(biāo)病蟲害進(jìn)行精確監(jiān)測，更加及時有效。

本發(fā)明的農(nóng)作物病蟲害的監(jiān)測方法，不僅可以用于水稻、小麥、玉米、大豆、棉花、油菜等大宗農(nóng)作物，也可以應(yīng)用于芝麻、高梁、燕麥、綠豆、花生、甘蔗、等特種農(nóng)作物，以及大面積種植的果樹、蔬菜、花卉、苗木、中藥材等經(jīng)濟(jì)作物或者森林、草地、濕地植被作物。

附圖說明

圖1：農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測流程示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

實施例1：

一種泊湖流域單季雜交水稻病蟲害的監(jiān)測方法，利用無人機和云計算進(jìn)行，包括以下步驟：

（1）建立泊湖流域單季雜交水稻病蟲害數(shù)據(jù)庫：拍攝泊湖流域單季雜交水稻各生長期不同病蟲害的特異照片及具有顯著特征的局部照片，連同各病害、蟲害的樣本照片和防治措施分類存儲在病蟲害數(shù)據(jù)庫中，作為云計算的比較依據(jù)；所述特異照片是泊湖流域單季雜交水稻在特定生長期受到特定的病害、蟲害或者不良管理影響正常生長發(fā)育時區(qū)別于其他病蟲害或者正常生長發(fā)育表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；所述局部照片是泊湖流域單季雜交水稻受到病蟲害的局部、有限株數(shù)或者單株的區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；；

（2）利用無人機巡航拍攝泊湖流域單季雜交水稻影像：根據(jù)泊湖流域單季雜交水稻稻田的地形地貌和生長情況設(shè)定無人機巡航路線，通過無人機連續(xù)拍攝與病蟲害數(shù)據(jù)庫特異照片格式一致的農(nóng)作物高清圖像，實時回傳到無人機地面控制站，存儲；

（3）計算、預(yù)警：利用云計算對步驟（2）所得的泊湖流域單季雜交水稻影像逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫圖片進(jìn)行比對，篩選出相似度達(dá)到20%以上的照片，列示具體區(qū)域，提出相應(yīng)病蟲害預(yù)警；

（4）精確拍攝：通過無人機對步驟（3）提出預(yù)警的具體區(qū)域再次進(jìn)行近距離精確拍攝，精確拍攝的光學(xué)技術(shù)參數(shù)及照片格式與病蟲害數(shù)據(jù)庫中局部照片格式和樣本照片格式一致，實時回傳至無人機地面控制站，存儲；

（5）二次計算：將步驟（4）拍攝的精確影像通過云計算逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫中的局部照片和樣本照片進(jìn)行比對，綜合考慮無人機拍攝時的天氣狀況、農(nóng)作物生長情況、其他病蟲害影響、大田肥水管理情況以及地形地貌、拍攝角度等因素，篩選出相似度達(dá)到50%以上的照片，確定病蟲害范圍、種類、特征、危害程度和防治措施；

（6）指導(dǎo)病蟲害防治：按照病蟲害防治措施指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員對病蟲害區(qū)域及時進(jìn)行農(nóng)作物病蟲害防治。

實施例2：

一種贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害的監(jiān)測方法，利用無人機和云計算進(jìn)行，包括以下步驟：

（1）建立贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害數(shù)據(jù)庫：拍攝贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害各生長期紅蜘蛛危害的特異照片及具有顯著特征的局部照片，連同贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害的樣本照片和防治措施分類存儲在病蟲害數(shù)據(jù)庫中，作為云計算的比較依據(jù)；所述特異照片是贛南地區(qū)柑桔園柑桔在不同生長期受到紅蜘蛛危害時區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；所述局部照片贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害的局部、有限株數(shù)或者單株的區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；

（2）利用無人機巡航拍攝贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害影像：根據(jù)贛南地區(qū)柑桔園的地形地貌和生長情況設(shè)定無人機巡航路線，通過無人機連續(xù)拍攝與病蟲害數(shù)據(jù)庫特異照片格式一致的農(nóng)作物高清圖像，實時回傳到無人機地面控制站，存儲；

（3）計算、預(yù)警：利用云計算對步驟（2）所得的贛南地區(qū)柑桔園紅蜘蛛危害影像逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫圖片進(jìn)行比對，篩選出相似度達(dá)到20%以上的照片，列示具體區(qū)域，提出紅蜘蛛危害預(yù)警；

（4）精確拍攝：通過無人機對步驟（3）提出預(yù)警的具體區(qū)域再次進(jìn)行近距離精確拍攝，精確拍攝的光學(xué)技術(shù)參數(shù)及照片格式與病蟲害數(shù)據(jù)庫中局部照片格式和樣本照片格式一致，實時回傳至無人機地面控制站，存儲；

（5）二次計算：將步驟（4）拍攝的精確影像通過云計算逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫中的局部照片和樣本照片進(jìn)行比對，綜合考慮無人機拍攝時的天氣狀況、農(nóng)作物生長情況、其他病蟲害影響、大田肥水管理情況以及地形地貌、拍攝角度等因素，篩選出相似度達(dá)到50%以上的照片，確定紅蜘蛛危害的范圍、危害程度和防治措施；

（（6）實地調(diào)查：安排技術(shù)人員到步驟（5）確定的紅蜘蛛危害地塊進(jìn)行實地查驗，確認(rèn)紅蜘蛛發(fā)生狀況，并對步驟（5）提出的防治措施進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整；

（7）指導(dǎo)病蟲害防治：按照病蟲害防治措施指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員對紅蜘蛛危害區(qū)域及時進(jìn)行紅蜘蛛防治。

實施例3：

一種大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害的監(jiān)測方法，根據(jù)農(nóng)業(yè)衛(wèi)星監(jiān)測預(yù)警到的松毛蟲發(fā)生情況，利用無人機和云計算對大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害進(jìn)行監(jiān)測，包括以下步驟：

（1）建立大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害數(shù)據(jù)庫：拍攝大別山區(qū)松樹林各生長期松毛蟲危害的特異照片及具有顯著特征的局部照片，連同大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害的樣本照片和防治措施分類存儲在病蟲害數(shù)據(jù)庫中，作為云計算的比較依據(jù)；所述特異照片是大別山區(qū)松樹林在各生長期受到松毛蟲危害時區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；所述局部照片是大別山區(qū)松樹林受到松毛蟲危害的局部、有限株數(shù)或者單株的區(qū)別于其他病蟲害表現(xiàn)的統(tǒng)一格式的特征照片；

（2）利用無人機巡航拍攝大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害影像：根據(jù)大別山區(qū)松樹林地形地貌和生長情況設(shè)定無人機巡航路線，通過無人機連續(xù)拍攝與病蟲害數(shù)據(jù)庫特異照片格式一致的農(nóng)作物高清圖像，實時回傳到無人機地面控制站，存儲；

（3）計算、預(yù)警：利用云計算對步驟（2）所得的大別山區(qū)松樹林松毛蟲危害影像逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫圖片進(jìn)行比對，篩選出相似度達(dá)到20%以上的照片，列示具體區(qū)域，提出相應(yīng)松毛蟲害預(yù)警；

（4）精確拍攝：通過無人機對步驟（3）提出預(yù)警的具體區(qū)域再次進(jìn)行近距離精確拍攝，精確拍攝的光學(xué)技術(shù)參數(shù)及照片格式與病蟲害數(shù)據(jù)庫中局部照片格式和樣本照片格式一致，實時回傳至無人機地面控制站，存儲；

（5）二次計算：將步驟（4）拍攝的精確影像通過云計算逐幀與病蟲害數(shù)據(jù)庫中的局部照片和樣本照片進(jìn)行比對，綜合考慮無人機拍攝時的天氣狀況、農(nóng)作物生長情況、其他病蟲害影響以及地形地貌、拍攝角度等因素，篩選出相似度達(dá)到50%以上的照片，確定松毛蟲危害范圍、特征、危害程度和防治措施；

（6）指導(dǎo)病蟲害防治：按照松毛蟲害防治措施指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理人員對松毛蟲危害區(qū)域及時進(jìn)行防治。