[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

本公開提供一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法和系統，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材線蟲病精準防治。它通過使用深度學習技術，以數據庫技術為輔助，結合松材線蟲病演化規律，具有能夠更加精準、智能、快速的進行松材線蟲病防控的優點。

技術領域

本發明涉及林區病害防控方法，尤其涉及一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法及系統。

背景技術

公開該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不必然被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已經成為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

我國松樹林區覆蓋面積大，而松材線蟲病對于松樹來說是一種毀滅性災害，目前已列為重大外來入侵種，一旦感染將迅速死亡，甚至威脅成片松林。我國目前對于松材線蟲病的防控措施多為藥物防治以及處理林間病死樹，前者需要對大片林區噴灑藥劑，在防護的同時卻對環境造成極大的污染，后者則是無奈之舉，因此如何對松材線蟲病進行有效、及時、準確的防控成為一個亟需解決的問題。

然而，發明人發現，現有的基于深度學習的松材線蟲病枯死樹檢測定位方法，雖然能夠快速、高效并準確的檢測出患病的松樹，及時判斷出患病松樹的位置，但是，卻無法用于早期精準防控?，F有技術中，還沒有針對松材線蟲病進行早期精準防控的方法。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本公開的目的是提供一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法及系統，它通過使用深度學習技術，以數據庫技術為輔助，結合松材線蟲病演化規律，具有能夠更加精準、智能、快速的進行松材線蟲病防控的優點。

具體地，本公開的技術方案如下所述：

在本公開的第一方面，一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法，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材線蟲病精準防治。

在本公開的第二方面，一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控系統，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。

在本公開的第三方面，一種基于時空規律的松材線蟲病精準防控方法和/或系統在松材線蟲病精準防控中的應用。

本公開中的一個或多個技術方案具有如下有益效果：

(1)、通過深度學習模型與時空規律分析模型結合，可在松材線蟲病發病早期發現病情，而且，可以預測松材線蟲病發病趨勢隨季節變化的波動，使得松材線蟲病的精準防控成為可能。

(2)、通過在各個林區之間建立專有區塊鏈網絡，能夠實現不同林區的信息共享，并建立全林區防控圖，這種高效的方法有利于實現精準管理。

(3)、該方法具有快速、高效、精準防控的特點，能夠精準分析線蟲病的發展趨勢，并實現早期預防線蟲病的發生，對于松材林區病蟲害的防控具有非常重要的應用。

附圖說明

構成本公開的一部分的說明書附圖用來提供對本公開的進一步理解，本公開的示意性實施例及其說明用于解釋本公開，并不構成對本公開的不當限定。

以下，結合附圖來詳細說明本公開的實施方案，其中：