1.一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述方法通過無線傳感器節(jié)點采集到農(nóng)作物的生物信息和環(huán)境信息，利用分布式壓縮感知DCS對采集到的數(shù)據(jù)進行處理，然后通過無線傳感器網(wǎng)關(guān)節(jié)點傳輸?shù)竭h端服務(wù)器，在遠程控制中心采用快速穩(wěn)健的分布式壓縮感知重構(gòu)算法恢復原始信號；將圖像信號輸入DCNN進行訓練，用于柑桔病蟲害的圖像識別；最后，建立病蟲害監(jiān)測、傳輸、圖像自動識別的預(yù)警系統(tǒng)；所述方法包括基于DCS的病蟲害監(jiān)測圖像采集與重構(gòu)、基于DCNN的病蟲害圖像特征提取、以及基于WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述基于DCS的病蟲害監(jiān)測圖像采集與重構(gòu)包括以下步驟：
(1)通過無線傳感器節(jié)點對柑桔病蟲害圖像的采集；
(2)柑桔病蟲害圖像信號的稀疏表示：采用基于信號群的聯(lián)合稀疏模型中的JSM-2模型架構(gòu)進行稀疏表示；對于圖像信號中稀疏的變換域，用拉普拉斯塔式分解和圓對稱輪廓波分別表示圖像的光滑成分和邊緣部分，采用多成分冗余字典上病蟲害圖像聯(lián)合稀疏表示方法，獲得病蟲害圖像的聯(lián)合稀疏表示系數(shù)，并采用JSM-2模型對病蟲害圖像進行聯(lián)合稀疏建模；
(3)觀測矩陣設(shè)計：基于相關(guān)性理論,將投影矩陣和觀測矩陣的非相關(guān)條件等價為Grammar矩陣:Gram:(ACS)TACS
其中，A為觀測矩陣；ACS為感知矩陣；T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；
首先產(chǎn)生一個隨機觀測矩陣，然后利用信號的稀疏基的信息，訓練學習出一個優(yōu)化觀測矩陣,它與字典矩陣之間具有更低的相干性；采用K-SVD方法求解下式中的優(yōu)化問題：
其中，A為觀測矩陣；Φ為隨機初始化投影矩陣；Ψ為變換基；I為隨機觀測矩陣；ACS為感知矩陣；T為矩陣的轉(zhuǎn)置；
(4)使用基于JSM-2模型的快速且穩(wěn)健的分布式重構(gòu)算法對圖像信號進行重構(gòu)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述基于DCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害圖像特征提取，包括以下步驟：
(1)柑桔病蟲害圖像卷積和采樣
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由卷積層和子采樣層兩種結(jié)構(gòu)交替組成，采用5層結(jié)構(gòu)；卷積和子采樣過程包括用一個可訓練的濾波器去卷積一個輸入的圖像，然后加一個偏置，得到卷積層；子采樣過程包括將鄰域4個像素通過權(quán)值系數(shù)求加權(quán)和變?yōu)?個像素，再加上偏置，然后通過一個sigmoid激活函數(shù)產(chǎn)生特征圖的1/4大小的特征圖；C層可看做是模糊濾波器，用于提取特征，S層的空間分辨率逐層遞減，而每層所含的平面數(shù)遞增，用于壓縮數(shù)據(jù)并產(chǎn)生更多的信息；
(2)柑桔病蟲害圖像特征提?。簩τ诒O(jiān)測圖像中的每一個子塊圖像，將子塊圖像中的每一個像素看作神經(jīng)元，其中第一個卷積層，由多個特征圖構(gòu)成，每個特征圖通過一種卷積濾波器提取輸入圖像的一種特征；特征圖中每個神經(jīng)元與輸入圖像的某一區(qū)域相連；這些卷積濾波器的權(quán)值由訓練樣本訓練得到，且對于一個特征圖權(quán)值共享；下一層子采樣層，有對應(yīng)的多個的特征圖；特征圖中的每個神經(jīng)元與卷積層中相對應(yīng)特征圖的某一區(qū)域相連；采樣層每個神經(jīng)元的結(jié)果由卷積層相鄰的多個神經(jīng)元相加后乘以一個可訓練權(quán)值參數(shù)，再加上一個可訓練偏置參數(shù)，最后通過sigmoid函數(shù)計算得到，下一層也是卷積層，它同樣通過卷積核卷積上一采樣層，得到多個特征圖；接下來是一個子采樣層；最后一層是一個卷積層，使用全連接，每個單元與上一采樣的全部區(qū)域相連，得到的特征圖大小為1；至此，可將原始的柑桔病蟲害圖像子塊轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S的特征向量，即完成了圖像的特征提取。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述基于WSN的柑桔病蟲害預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建：通過WSN監(jiān)測的生物信息和環(huán)境信息傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)，再由傳輸網(wǎng)絡(luò)從網(wǎng)關(guān)到服務(wù)器，服務(wù)器端軟件系統(tǒng)對圖像信息進行處理，將圖像信息寫入到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中；對比農(nóng)作物生物信息和環(huán)境信息參數(shù)的量化指標，明確無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中采集測量的各類參數(shù)與病蟲害災(zāi)情風險之間的關(guān)聯(lián)程度，構(gòu)建監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述卷積一個輸入的圖像，第1階段為輸入的圖像，其他階段為特征圖。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于分布式壓縮感知WSN的柑桔病蟲害監(jiān)測預(yù)警方法，其特征在于，所述量化指標包括葉面情況和周圍環(huán)境信息。