[發明專利]一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法及系統

有效

• 申請號: 202011610176.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112753456B
• 公開（公告）日: 2021-12-21
• 發明（設計）人: 孫曉勇;趙永軍;韓金玉;蔣雙帥;左長振
• 申請（專利權）人: 山東農業大學
• 主分類號: A01G13/00
• 分類號: A01G13/00;G16Y10/10;G16Y40/20;G16Y40/10
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

1.一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、利用訓練好的深度學習模型與時空規律分析模型對采集的松樹林圖像進行分析；

步驟二、將原始圖像與分析結果反饋到配套數據庫進行存儲；

步驟三、通過區塊鏈技術將價值數據上傳至各個林區之間建立的專有區塊鏈網絡，進行信息共享；

步驟四、根據長期的時空記錄進行松樹線蟲病精準防治;

步驟一中，時間規律分析模型采用時間序列分析的方法預測松材線蟲病發病趨勢隨季節變化的波動；

步驟一中，空間規律采用空間掃描統計的方法，用大小和位置動態變化的不規則窗口對不同區域進行掃描，確定發病聚集區位置與大小；

步驟一中，分析模型計算平均傳播速度的方法為累計法，公式如下：

其中，C為高次方程常數項，不同a值代表各年感染松材線蟲病棵樹，計算時先確定初始值X0，代入公式不斷重復，直到相鄰計算結果基本相近為止，即為平均傳播速度；

步驟四中，根據長期的時空記錄進行松材線蟲病防治的具體步驟為：

空間規律：確定防治區域警戒區，分別用綠、黃、紅三種顏色表示；

根據數據庫中病樹傳播速度以及與病樹的距離，統計確定紅色防治區域警戒區、黃色防治區域警戒區和綠色防治區域警戒區；針對紅色防治區域警戒區，精準防治；

時間規律：確定防治時間警戒區，分別用綠、黃、紅三種顏色表示；

根據數據庫中病樹傳播速度，確定離病樹首次發現的綠色防治時間警戒區、黃色防治時間警戒區、紅色防治時間警戒區。

2.如權利要求1所述的一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，步驟一中，采集松樹林圖像的方法為使用無人機高空拍攝松樹林圖像。

3.如權利要求1所述的一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，步驟一中，深度學習模型是使用往年松材線蟲病數據訓練而來。

4.如權利要求1所述的一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，步驟一中，深度學習模型分為兩部分，一部分為目標檢測，用于框出每個樹頂；另一部分用于通過各個樹頂識別該樹是否患有松材線蟲病。

5.如權利要求1所述的一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，步驟一中，深度學習模型在識別到某棵松樹發病時相應的計算出發病區域占整棵松樹的比例以及發病程度，最終計算出所有發病松樹在拍攝的整片林區占比。

6.如權利要求1所述的一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，其特征在于，步驟二中，數據庫獲取到模型分析數據、相對坐標以及原始圖像后進行進一步分析、可視化操作。

7.一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控系統，該系統用于權利要求1-6任一項所述的方法，其特征在于，該系統包括預訓練深度學習模型、數據分析模塊、數據庫和區塊鏈；

所述數據分析模塊包括針對單棵松樹中發病區域占比分析、林區所有發病松樹占比分析和發病松樹相對坐標分析；

該系統還包括無人機拍攝模塊，用于獲取原始圖像。

8.權利要求7所述的基于時空規律的松材線蟲病精準防控系統在松材線蟲病精準防控中的應用。