[發明專利]作物信息融合方法及病害監測系統

無效

• 申請號: 201110404915.5
• 申請日: 2011-12-07
• 公開（公告）號: CN102523953A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發明（設計）人: 趙春江;吳華瑞;劉立波;高榮華;孫想;李慶學;朱華吉;繆祎晟
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心
• 主分類號: A01G7/00
• 分類號: A01G7/00;H04L29/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩

技術領域

本發明涉及農業信息監測技術領域，尤其涉及一種作物信息融合方法及病害監測系統。

背景技術

物聯網是將所有物品通過各種信息傳感設備，如射頻識別裝置、基于光聲電磁的傳感器、3S技術、激光掃描器等各類裝置與互聯網結合起來，實現數據采集、融合、處理，并通過操作終端，實現智能化識別和管理。其核心技術可以歸結為無線傳感器網絡技術，它具有低成本、低功耗、方便擴展等優點，其網絡結構靈活多變，傳感監測范圍廣，無需接線即可隨時增加監測點。因此，無線傳感網絡在軍事、農業、工業、醫學、家居生活及娛樂方面有著廣闊的應用前景。

而中國是一個農業大國，地域遼闊，自然災害頻發氣候復雜多變，將物聯網技術用于解決“三農”問題是一個很好的發展機遇。針對中國現代農業發展的實際需求，當今最主要的問題是如何實時地采集和處理農業現場和養殖業及其相應病害的各種信息。目前，在植保領域應用的專家系統種類基本上以模型專家系統和數據庫專家系統為主，它們主要以互聯網作為服務平臺，為用戶提供有關植物病蟲草害的診斷、預測預報、綜合治理及植物檢疫、農藥管理等方面的服務。

但上述農業信息化方式不能滿足農業高速發展的要求，主要存在以下問題：(1)查詢速度慢，農民不能在耕種現場進行及時查詢。(2)使用門檻高，農民必須擁有已接入互聯網的計算機，必須掌握基本的計算機及互聯網使用知識。(3)最新的農業技術傳播和應用周期長、速度慢。農民必須主動登錄網站檢索是否有最新的信息，從而影響了新技術的使用。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是：提供一種作物信息融合方法及病害監測系統，其能夠實現對作物病害的自動化監測，信息查詢速度快，系統使用門檻低。

(二)技術方案

為解決上述問題，本發明提供了一種作物信息融合方法，包括以下步驟：

A：采集作物的溫度、濕度、光照度信息并獲取農作物葉片病斑的圖像；

B：利用加權平均法對所采集的溫度、濕度、光照度信息進行加權平均作為環境信息，并對農作物葉片病斑的圖像進行處理；

C：采用多源傳感器信息融合技術，結合當前環境信息和農作物葉片病斑的圖像，形成具有融合性質的特征描述。

優選地，所述步驟B中，對農作物葉片病斑的圖像進行處理包括以下步驟：

B1：將農作物葉片病斑的圖像由彩色圖像轉化為灰度圖像；

B2：利用相位一致性算法提取大田復雜背景下農作物葉片病斑的圖像的灰度邊緣；

B3：根據形態學方法對所述圖像的灰度邊緣進行修復；

B4：根據得到的修復結果，采用基于灰度變換的混合空間圖像增強算法對因采集時作物光照不均勻和環境噪聲造成的影響進行處理，從而得到高對比度的圖像；

B5：對所獲高對比度的圖像進行分割使所述高對比度圖像中的病斑從大田復雜背景中分離出來；

B6：對所獲病斑圖像進行多模式識別。

優選地，所述步驟B2，進一步包括以下步驟：

B21：利用相位一致性算法獲取農作物葉片病害圖像的灰度邊緣；

B22：利用非極大值抑制方法細化邊緣特征線條；

B23：對邊緣特征圖像進行二值化；

B24：對邊緣進行連接，實現基于相位一致性信息的邊緣特征檢測。

優選地，所述步驟B3，進一步包括以下步驟：

B31：利用面積形態學開運算對農作物葉片圖像進行完整提取；

B32：通過閉運算使葉片邊緣裂縫連接；

B33：形態學區域填充技術進行葉片內部填充。

優選地，所述步驟B4，進一步包括以下步驟：

B41：將圖像從RGB坐標系統轉換到HSI坐標系統；

B42：圖像中的像素灰度通過冪函數進行灰度變換，調整圖像亮度及對比度；

B43：依據亮度直方圖進行圖像特征分析，調整圖像的對比度。

優選地，所述步驟B6，進一步包括：采用最近鄰域、BP神經網絡和支持向量機三種方法對農作物葉片病害進行分類識別。

一種利用前述方法對農作物進行病害檢測的系統，包括：

環境信息采集單元，用于采集作物生長環境中的環境信息并與服務器單元進行數據交互；

智能終端單元，用于采集農作物葉片病斑的圖片并與服務器單元進行數據交互；

無線網絡單元，用于實現所述環境信息采集單元和智能終端單元與所述服務器單元之間的數據傳輸；