[發明專利]一種小麥條銹病演化規律可視化表現方法

有效

• 申請號: 201810444195.7
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108596907B
• 公開（公告）日: 2021-06-15
• 發明（設計）人: 孫云云;江朝暉;繆振興;賈新宇;魏雅鹛
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06T3/40
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司 34101
• 代理人: 何梅生

本發明公開一種小麥條銹病演化規律可視化表現方法，其特征是包括監測區域劃分；采集小麥葉片圖像，分離及處理具有條銹病特征的圖片，計算病害程度；建立三層數學模型，分別展示小麥條銹病在葉片、植株和區域中的病害分布情況、受害程度以及病害演化規律；設計窗口展示條銹病病斑圖像、原始條銹病葉片圖像、三層病害程度螺旋線模型、病害分布投影圖形和病害發展的拼接圖像，實現小麥條銹病演化規律可視化。本發明從三個尺度空間展示小麥條銹病發生、發展過程，對小麥條銹病的研究、預防和識別具有重要意義。

技術領域

本發明涉及作物病害監測與防治領域，具體涉及一種小麥條銹病演化規律可視化表現方法。

背景技術

小麥是世界性重要糧食作物，小麥條銹病病害受害面積廣，危害損失大。隨著計算機視覺的發展，對作物病害的研究已跨入到數字化、可視化階段。在作物病害監測及可視化的研究中，專利(“何翔，何海洋，農作物病害預測方法：中國，CN107832895A”)采用統計方法統計患病植株數量繪制二維統計圖形來反映病害程度；專利(“張競成，楊貴軍，袁琳等，一種作物病害發生返回監測方法及系統：中國，CN104089647B”)采用遙感和氣象數據相結合方法，繪制病害縣市區域程度分布圖；專利(“張艷，農作物早期病害多層次信息監測預警方法：中國，CN107314816A”)采用紅外圖像結合多層次生物信息對作物早期病害程度做出評估。專利(“張傳雷，楊巨成，陳佳等，一種基于三通道卷積神經網絡的作物病害識別算法：中國，CN107392224A”)利用卷積神經網絡對作物病害圖片進行訓練。總的來說，現存的技術已經能夠對作物病害實現自動精準的判別，但作物病害自動識別過程中依然存在病害信息庫尤其是病害圖片庫不健全等問題，在病害的統計分析上也大多是采用表格及統計圖等經典方法，統計程度多為縣市級別的病害分布，缺少對病害演化規律進一步的可視化建模。

發明內容

本發明為了解決上述現有研究存在的不足，提供一種小麥條銹病演化規律可視化表現方法，以期能夠充分揭示小麥條銹病的演化規律，為病害研究和識別提供支撐。

本發明為解決技術問題提供如下技術方案：

本發明小麥條銹病演化規律可視化表現方法，其特征按如下步驟進行：

步驟1：按如下過程進行區域劃分：

步驟1.1：將被監測區域劃分為各子區域，構成被監測區域的子區域集合Q表征為：Q＝{Q_i}，i＝1,2,3,…,m，區域Q_i是指第i個子區域，m為子區域的總數；

步驟1.2：針對每個子區域中的所有小麥進行編號，區域Q_i內的小麥植株集合P_i表征為：P_i＝{P_i,j}，j＝1,2,3,…,n；小麥植株P_i,j是指區域Q_i內的第j株小麥，n為區域Q_i內的小麥植株總數；

步驟1.3：針對每株小麥中的所有葉片進行編號，小麥植株P_i,j中的葉片集合L_i，j表征為：L_i,j＝{L_i,j,k}，k＝1,2,3,…,s；葉片L_i,j,k是指小麥植株P_i,j中的第k個葉片，s為小麥植株P_i,j中的葉片總數；

步驟2：按如下過程采集獲得已發生條銹病的小麥葉片圖像：

采集獲得t時刻的小麥葉片L_i,j,k的圖像T1，判斷圖像T1是否具有條銹病特征；