CN112129757A - 一种植物病虫害自适应检测***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于精准农业中病虫害监测数据的采集***及方法，***主要包括由数据解算单元、高速信息收发单元、决策控制单元组成的地面监控中心和执行常规/精细作业的图像采集无人机数据平台；地面监控中心与图像采集无人机数据平台通过5G等高速无线技术通讯，实时数据传输和控制；图像采集无人机平台采集的数据经监控分析解算并依自适应转换模式阀值，切换图像采集无人机在常规和精细模式下作业，进一步结合有效判断条件深化作业模式；该方法大幅减少采集数据量、保证关键数据的采集，快速准确的进行病虫害检测。本***和方法适于野外作业，特别是精准农业和智慧农业，为精准喷施、农业决策和管理等提供可靠数据支承。
Description
技术领域
本发明涉及精准农业中的病虫害检测技术领域，具体为一种植物病虫害自适应检测***和方法。
背景技术
我国虽然是个农业大国，但绝非农业强国，我国农业生产仍然以传统生产模式为主，凭经验施肥灌溉杀虫灭害，不仅浪费大量的人力物力，也对环境保护与水土保持构成严重威胁，更对农业可持续性发展带来严峻挑战，已严重不符合生态文明的社会发展需要。国外先进的农业生产，基本推行了精细化农业生产，不仅能够大幅提高了农业生产效益，更能增强农作物的抗灾能力。在精准农业方面，我国还有很大的差距。
精准农业将大数据技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更“精准”。通常对植物病虫害的检测方法为利用植保无人机监测作物病虫害，一般通过无人机的机载图像采集***，采集照片用来分析病虫害的状况；无人机匀速飞行以期能够稳定的采集图像，受无人机承载能力限制，笨重的后台分析***不能搭载在无人机上，从而图像采集无人机不能直接判断植物的病虫害状况，需要将采集到的图像信息传回后台分析***，由后台分析***据无人机传回数据分析再得出作物的病虫害状况。这种方式不分重点使得数据采集周期长、没有层次导致了图像数据量巨大，不仅严重影响了病虫害分析效率，也极为严重影响着精准农业的作业效益。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种克服现有技术不足能够及时准确检测的自适应植物病虫害检测方法。
本发明是一种能够依病虫害严重程度自适应调整植物信息采集模式进行检测的***和方法，图1为本***的主要组成部分示意图，本***主要包括地面监控中心和图像采集无人机；地面监控中心由数据解算单元、高速通讯单元a、决策控制单元、载体平台组成；图像采集无人机由飞控单元、监控单元、高速通信单元b、图像采集单元组成；执行常规/精细作业的图像采集无人机；
进一步，所述的植物病虫害自适应检测***通过自适应转换模式阀值切换常规作业模式和精细作业模式；
进一步，所述的精细作业模式分多个递进层级；
进一步，所述的地面监控中心通过有效判断条件控制精细作业子模式层级的递进实施
进一步，所述的自适应转换模式阀值包含了颜色阀值、形态阀值、残缺阀值；
进一步，所述的颜色阀值为采集图像颜色信息与颜色标准值色差的比值，所述的颜色标准值为无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色的平均属性值，所述的色差阀值为15-50%；
进一步，所述的形态阀值为采集图像形态信息与形态标准值的比值，所述的形态标准值为无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态的平均属性值，所述的形态阀值设定为15-50%；
进一步，所述的残缺阀值为采集图像叶片信息与叶片标准值的比值，所述的叶片标准值为无病虫害作物的完整的叶片状态，所述的残缺阀值设定为15-50%；
进一步，所述地面监控中心与图像采集无人机通过5G等高速无线通讯装置（下简5G），实时数据传输和控制；
进一步，所述图像采集无人机平台采集的数据经地面监控分析解算后，依自适应切换策略规则，地面监控中心控制图像采集无人机由常规作业模式转换为精细作业模式；
进一步，所述***在有效判断条件后递进实施精细作业子模式；
进一步，所述常规作业模式为定速、定高、定角度（垂直俯视）图像采集；
进一步，所述精细作业子模式主要有：低速采集、悬停采集、低位采集、重复采集、高清采集、多角度采集、动态采集；
进一步，所述低速采集速度为常规作业速度的1/3-1/2；
进一步，所述悬停采集为定点凝视采集；
进一步，所述低位采集时图像采集无人机飞行调试为常规作业高度的1/50-1/2；
进一步，所述重复采集为对同一区域多次采集；
进一步，所述高清采集时采用更高的物理像素；
进一步，所述多角度采集对异常点多角度采集；
进一步，所述动态采集对异常点进行连续图像采集。
本发明的一种植物病虫害自适应检测方法，按照以下步骤进的：
Ⅰ地面监控中心据作业区域、植物特点、生长期、病虫害情况等进行作业方案规划；
Ⅱ进一步的作业方案经5G传送到无人机，图像采集无人机按作业方案中的首区进行常规图像采集；
Ⅲ进一步的首区常规图像经监控分析常规图像与相关病虫害数据库，若超过自适应模式转换阀值则转入精细作业模式，未超过时继续下区常规图像采集；
Ⅳ进一步的自适应模式转换阀值包括有颜色阀值、形态阀值、残缺阀值等；
Ⅴ进一步的颜色阀值以无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色属性为标准值，采集图像信息与标准值色差对比，色差阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关；
Ⅵ进一步的形态阀值以无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态属性为标准值，采集图像信息与标准值对比，形态阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关；
Ⅶ进一步的残缺阀值以无病虫害作物的叶片完整度为标准值，采集图像信息与标准值对比，残缺阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关；
Ⅷ进一步的图像采集无人机经自适应转换模式进入精细作业模式，先按低速模式对该区采集作业，数据实时回传地面监控中心，低速模式飞行速度为常规模式速度的1/3-1/2，和植物属性及病虫害相关，据经验取值；
Ⅸ进一步的地面监控中心据低速模式采集数据分析，能够对病虫害做出有效判断则控制图像采集无人机进行下区的图像采集常规作业；未能做出有效判断，则进入下一层级——悬停收集；有效判断是据已收集数据、结合病虫害相关数据库，***能够准确判断病虫害情况；
Ⅹ进一步的地面监控中心继续分析实时接收的数据，按有效判断规则递进执行相应的精细作业子模式操作；
ⅩⅠ进一步的精细作业各子模式均不能做出有效判断时，对该区标记异常，转由人工判定或专检；
ⅩⅡ进一步的与作业方案比对，若没有完成作业方案，进入下区数据采集，若完成作业方案，则本区域图像采集工作结束，对应区域病虫害数据也分析完成，从而快速支持精准农业、智慧农业等应用。
本发明的有益技术效果是：
1、本发明中一种植物病虫害自适应检测***和方法，解决了现有技术不分重点使得数据采集周期长、没有层次导致了图像数据量巨大而引起的效率低下的问题；2、本***和方法通过5G进行数据实时传输，据病虫害情况自适应的切换到精细模式作业，实出重点，保证了采集质量，保证的病虫害检测的准确性；3、精细模式的层级采集设计，有效判断规则的引用，避免了不必要的采集项次和数据，节约采集时间，提高了分析效率；4、重复采集和层级采集两种技术不仅在采集时间上等到有效控制，更重要的是对采集数据总量大幅减小，从而减轻地面监控中心的分析压力，相应的控制中心的处理设备成本也会减少，整个病虫害检测***的综合成本也相应得以降低；5、本发明的自适应切换策略能够区分常规采集作业和精细采集作业模式的适用，避免了常规区域下精细采集作业的可能，减少了浪费；6、递进式精细作业模式通过确定病虫害即区域完成采集杜绝了不必要的精细采集的使用，更进一步的提升了效率；7、相对常规采集作业有着更高的精准性更利于病虫害的精确判定，更好的支持精准农业的实施。
本发明是针对植物病虫害的快速检测***和方法，是匹配于精准农业、智慧农业数据采集及分析***；并且服务于精准农业、智慧农业，为农业决策、农业生产、农业管理等提供可靠的数据支持，以不断提升我国的农业现代化水平。
附图说明
图1本发明的***构成图。
图2为图像采集无人机构成图。
图3为地面控制中心构成图。
图4为本发明方法流程图。
图5为本发明中自适应模式转换阀值框图。
图6为叶片残缺示意。
图7为常规作业模式示意。
图8为精细作业模式多角度采集示意。
图中：1-地面监控中心，11-高速通讯单元a，12-决策控制单元，13-数据解算单元，14-载体平台；2-图像采集无人机，21-飞控单元，22-监控单元，23-高速通讯单元b，24-搭载平台，25-图像采集单元。
具体实施方式
下面结合具体实施实例对本发明进行详细说明。以下实施实例有助于此领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。
实施例一
如图所示，本发明是一种能够依病虫害严重程度自适应调整植物信息采集模式进行检测的***和方法，本***主要包括地面监控中心1和图像采集无人机1；所述地面监控中心1由数据解算单元13、高速通讯单元a11、决策控制单元12、载体平台14组成；所述图像采集无人机2由飞控单元21、监控单元22、高速通信单元b23、搭载平台24、图像采集单元25组成，图像采集无人机2可以执行常规作业模式和精细作业模式；
进一步，所述的植物病虫害自适应检测***通过自适应转换模式阀值切换常规作业模式和精细作业模式；
进一步，所述的精细作业模式分多个递进层级；
进一步，所述的地面监控中心1通过有效判断条件控制精细作业子模式层级的递进实施
进一步，所述的自适应转换模式阀值包含了颜色阀值、形态阀值、残缺阀值；
进一步，所述的颜色阀值为采集图像颜色信息与颜色标准值色差的比值，所述的颜色标准值为无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色的平均属性值，所述的色差阀值为15-50%；
进一步，所述的形态阀值为采集图像形态信息与形态标准值的比值，所述的形态标准值为无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态的平均属性值，所述的形态阀值设定为15-50%；
进一步，所述的残缺阀值为采集图像叶片信息与叶片标准值的比值，所述的叶片标准值为无病虫害作物的完整的叶片状态，所述的残缺阀值设定为15-50%；
进一步，所述地面监控中心1与图像采集无人机2通过5G等高速无线通讯装置（下简5G），实时数据传输和控制，基于不明显增加图像采集无人机2机载***复杂度的要求，对应在图像采集无人机2上加载5G，将数据实时回传给地面控制中心1；
进一步，所述图像采集无人机2采集的数据经地面监控分析解算后，依自适应切换策略规则，地面监控中心1控制图像采集无人机2由常规作业模式转换为精细作业模式，；
进一步，所述***在有效判断条件后由常规作业模式递进实施精细作业子模式，对重点区域进行精细化的图像数据采集；
进一步，所述常规作业模式为定速、定高、定角度（垂直俯视）图像采集，对普通的区域进行图像的采集；
进一步，所述精细作业子模式主要有：低速采集、悬停采集、低位采集、重复采集、高清采集、多角度采集、动态采集，图像采集无人机2起到对重点区域进一步细化和针对性的图像采集；
进一步，所述低速采集速度为常规作业速度的1/3-1/2，图像采集无人机2降低飞行速度更加细致进行图像采集；
进一步，所述悬停采集为定点凝视采集，图像采集无人机2在同一位置进行不间断的图像采集；
进一步，所述低位采集时图像采集无人机2飞行调试为常规作业高度的1/50-1/2，起到降低高低拉紧距离，提高清晰度的作用；
进一步，所述重复采集为对同一区域多次采集，反复多次的图像采集；
进一步，所述高清采集时采用更高的物理像素，提高图像的清晰度，有利于图像的辨别；
进一步，所述多角度采集对异常点多角度采集，起到全方位反映异常点的情况；
进一步，所述动态采集对异常点进行连续图像采集。
本发明的一种植物病虫害自适应检测方法，按照以下步骤进的：
Ⅰ地面监控中心1据作业区域、植物特点、生长期、病虫害情况等进行作业方案规划；
Ⅱ进一步的作业方案经5G传送到图像采集无人机2，图像采集无人机2按作业方案中的首区进行常规图像采集；
Ⅲ进一步的首区常规图像经监控分析常规图像与相关病虫害数据库，若超过自适应模式转换阀值则转入精细作业模式，未超过时继续下区常规图像采集；
Ⅳ进一步的自适应模式转换阀值包括有颜色阀值、形态阀值、残缺阀值等；
Ⅴ进一步的颜色阀值以无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色属性为标准值，采集图像信息与标准值色差对比，色差阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关）；
Ⅵ进一步的形态阀值以无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态属性为标准值，采集图像信息与标准值对比，形态阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关；
Ⅶ进一步的残缺阀值以无病虫害作物的叶片完整度为标准值，采集图像信息与标准值对比，残缺阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关；
Ⅷ进一步的图像采集无人机2经自适应转换模式进入精细作业模式，先按低速模式对该区采集作业，数据实时回传地面监控中心1，低速模式飞行速度为常规模式速度的1/3-1/2，和植物属性及病虫害相关，据经验取值；
Ⅸ进一步的地面监控中心1据低速模式采集数据分析，能够对病虫害做出有效判断则控制图像采集无人机2进行下区的图像采集常规作业；未能做出有效判断，则进入下一层级——悬停收集；有效判断是据已收集数据、结合病虫害相关数据库，***能够准确判断病虫害情况；
Ⅹ进一步的地面监控中心1继续分析实时接收的数据，按有效判断规则递进执行相应的精细作业子模式操作，精细作业子模式的递进层级可根据植物情况、作业区域、作业实时环境等因素进行调整，以更利于数据的采集；
ⅩⅠ进一步的精细作业各子模式均不能做出有效判断时，对该区标记异常，转由人工判定或专检；
ⅩⅡ进一步的与作业方案比对，若没有完成作业方案，进入下区数据采集，若完成作业方案，则本区域图像采集工作结束，对应区域病虫害数据也分析完成，从而快速支持精准农业、智慧农业等应用。
实施例二
本发明的一种植物病虫害自适应检测方法，按照以下步骤进的：
Ⅰ地面监控中心1据作业区域、植物特点、生长期、病虫害情况等进行作业方案规划；
Ⅱ规划好的作业方案经5G传送到多旋翼无人机，多旋翼无人机按作业方案中的首区进行常规图像采集；
Ⅲ首区常规图像采集由多旋翼无人机经5G实时传送到地面监控中心1；
Ⅳ由地面监控中心1将常规图像与自身的病虫害数据库分析，如超过自适应模式转换阀值则转入精细作业模式，未超过则继续下区常规图像采集；
Ⅴ多旋翼无人机转入精细作业模式，先按低速模式对该区采集作业，数据实时回传地面监控中心；地面监控中心1据低速模式采集数据分析，能够对病虫害做出有效判断则控制无人机进行下区的图像采集常规作业；
Ⅵ未能做出有效判断，则进入下一层级——悬停收集；若精细作业各子模式均不能做出有效判断时，对该区标记异常，将由人工判定；多旋翼无人机接着与作业方案比对，若没有完成作业方案，进入下区数据采集，完成作业方案，则本区域图像采集工作结束，对应区域病虫害数据也分析完成。
图像采集无人机2采用固定翼或单旋翼无人机时，可机载初步分析***，直接由图像采集无人机2实时性进行自适应阀值判断，减少数据传输，提高作业效率。
图像采集无人机2的图像采集单元可搭载多光谱、红外或高光谱等相机，以拓宽检测手段，提高检测精度和效率。
地面监控中心1与图像采集无人机2的高速通信单元a11采用无线频域多通道技术，减少图像数据量大对传输的压力，提高作业效率。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定，任何在本发明的精神和原则之内所做的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种植物病虫害自适应检测***，包括地面监控中心（1）和图像采集无人机（2），其特征在于：所述的地面监控中心（1）由数据解算单元（13）、高速通讯单元a（11）、决策控制单元（12）、载体平台（14）组成；所述的图像采集无人机（2）由飞控单元（21）、监控单元（22）、高速通信单元b（23）、搭载平台（24）、图像采集单元（25）组成，进行常规作业模式和精细作业模式；所述的植物病虫害自适应检测***通过自适应转换模式阀值切换常规作业模式和精细作业模式；所述的精细作业模式分多个递进层级；所述的地面监控中心（1）通过有效判断条件控制精细作业子模式层级的递进实施。
2.根据权利要求1所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的自适应转换模式阀值包含了颜色阀值、形态阀值、残缺阀值；
所述的颜色阀值为采集图像颜色信息与颜色标准值色差的比值，所述的颜色标准值为无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色的平均属性值，所述的色差阀值为15-50%；
所述的形态阀值为采集图像形态信息与形态标准值的比值，所述的形态标准值为无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态的平均属性值，所述的形态阀值设定为15-50%；
所述的残缺阀值为采集图像叶片信息与叶片标准值的比值，所述的叶片标准值为无病虫害作物的完整的叶片状态，所述的残缺阀值设定为15-50%。
3.根据权利要求1所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的精细作业模式包含了低速采集、悬停采集、低位采集、重复采集、高清采集、多角度采集、动态采集精细作业的子模式，所述的精细作业的子模式按顺序递进采取。
4.根据权利要求1所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的有效判断条件是据已收集数据、结合病虫害相关数据库，***能够准确判断病虫害情况。
5.根据权利要求1-4任一权利要求所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的自适应转换由地面监控中心（1）依实时采集数据和自适应转换模式阀值比对分析，发讯控制图像采集无人机（2）进行常规采集作业切换为精细采集作业模式。
6.根据权利要求1-4任一权利要求所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的自适应转换由图像采集无人机（2）依实时数据和自适应转换模式阀值分析比对，控制图像采集无人机（2）进行常规采集作业切换为精细采集作业模式。
7.根据权利要求1所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的高速通信单元a（11）和高速通信单元b（23）为采用无线频域多通道模式或5G高速通信模式。
8.根据权利要求1所述的植物病虫害自适应检测***，其特征在于：所述的图像采集无人机（2）为多旋翼无人机、单旋翼无人机或固定翼无人机。
9.一种植物病虫害自适应检测方法，其特征在于：自适应检测方法按照以下步骤进行的：
Ⅰ地面监控中心（1）据作业区域、植物特点、生长期、病虫害情况等进行作业方案规划；
Ⅱ进一步的作业方案经5G传送到图像采集无人机无人机（2），图像采集无人机（2）按作业方案中的首区进行常规图像采集；
Ⅲ进一步的首区常规图像经监控分析常规图像与相关病虫害数据库，若超过自适应模式转换阀值则转入精细作业模式，未超过时继续下区常规图像采集；
Ⅳ进一步的自适应模式转换阀值包括有颜色阀值、形态阀值、残缺阀值等；
Ⅴ进一步的颜色阀值以无病虫害作物的明度、色调和彩度这三种颜色属性为标准值，采集图像信息与标准值色差对比，色差阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关）；
Ⅵ进一步的形态阀值以无病虫害作物的大小、高低和形状这三种形态属性为标准值，采集图像信息与标准值对比，形态阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关）；
Ⅶ进一步的残缺阀值以无病虫害作物的叶片完整度为标准值，采集图像信息与标准值对比，残缺阀值为15-50%（取值与清晰度成反比，与虫害类型等因素相关）；
Ⅷ进一步的图像采集无人机（2）经自适应转换模式进入精细作业模式，先按低速模式对该区采集作业，数据实时回传地面监控中心（2），低速模式飞行速度为常规模式速度的1/3-1/2，（和植物属性及病虫害相关，据经验取值）；
Ⅸ进一步的地面监控中心1据低速模式采集数据分析，能够对病虫害做出有效判断则控制图像采集无人机（2）进行下区的图像采集常规作业；未能做出有效判断，则进入下一层级——悬停收集；有效判断是据已收集数据、结合病虫害相关数据库，***能够准确判断病虫害情况；
Ⅹ进一步的地面监控中心（1）继续分析实时接收的数据，按有效判断规则递进执行相应的精细作业子模式操作；
ⅩⅠ进一步的精细作业各子模式均不能做出有效判断时，对该区标记异常，转由人工判定或专检；
ⅩⅡ进一步的与作业方案比对，若没有完成作业方案，进入下区数据采集，若完成作业方案，则本区域图像采集工作结束，对应区域病虫害数据也分析完成。
10.根据权利要求9所述的一种植物病虫害自适应检测方法，其特征在于：所述的精细作业子模式的递进层级顺序可调整。
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