[发明专利]一种决策马铃薯晚疫病防治系统及方法在审

专利信息
申请号: 201410649082.2 申请日: 2014-11-14
公开(公告)号: CN104361412A 公开(公告)日: 2015-02-18
发明(设计)人: 闵凡祥;郭梅;高云飞;王晓丹;杨帅;李学湛;吕典秋;胡林双;魏琪;董学志;邱彩玲 申请(专利权)人: 黑龙江省农业科学院植物脱毒苗木研究所
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/02
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 牟永林
地址: 150086 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 决策 马铃薯 晚疫病 防治 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及马铃薯晚疫病防治系统及方法。特别涉及一种决策马铃薯晚疫病支持系统及方法。 

背景技术

由致病疫霉Phytophthora infestans(Mont.)de Bary引起的晚疫病是目前危害马铃薯生产最严重的病害,其具有高速流行性,防治比较困难,每年因此病的发生导致全世界损失约170亿美元,我国损失约10亿美元。长期以来,化学防治是控制马铃薯晚疫病最有效和最简单的方法。但是,在病害防治过程中,普遍存在着用药不及时和滥用农药等问题,一旦用药不及时就很难有效控制病害的发生和流行,而且滥用农药会使有毒化学物质在植物体内、水中及土壤中富集,一部分有害物质便通过物质循环进入农作物及人畜体内,严重污染农产品和环境,更会对人体健康造成危害,从而引发各种疾病。因此,研究马铃薯晚疫病决策支持系统,尤为重要,它可以准确喷施杀菌剂,还可有效控制病害的发生及流行,即降低了因该病害所造成损失,又杜绝滥用农药,这样不仅降低生产成本,而且减少化学药剂对环境压力,因此,马铃薯晚疫病决策支持系统的应用在马铃薯生产上具有非常重要意义。 

目前国际上已经使用的马铃薯晚疫病决策支持系统有17个,且各具优缺点,它们分别应用于不同的马铃薯生产地区,如在丹麦、德国等国家广泛应用的NegFry决策支持系统(DSS),在荷兰得到广泛应用的ProPhy决策支持系统,还有美国的BLITECAST模型,国际马铃薯中心的CASTOR模型软件等,这些模型系统均有效控制马铃薯晚疫病发生及流行。国外马铃薯预测预报模型主要在特定地区和环境下运行,且国外马铃薯种植品种单一,病害防治时仅仅考虑环境因素对晚疫病菌影响,数据采集传输及发布不及时等缺点。根据国外技术缺陷,以及我国马铃薯晚疫病发生及分布特点,建立适合本地区的预测预报模型,是解决马铃薯晚疫病防治问题的当务之急。 

发明内容

本发明的目的是为了解决马铃薯种植过程中滥用农药、马铃薯种植品种单一,病害防治时仅仅考虑环境因素对晚疫病菌影响以及数据采集传输及发布不及时的问题而提出的一种决策马铃薯晚疫病支持装置及方法。 

上述的发明目的是通过以下技术方案实现的: 

所述的马铃薯晚疫病决策支持系统包括多点同步无线采集传输模块、决策预警模块、 数据浏览发布模块、用户管理模块和侵染曲线定义模块组成;其中,多点同步无线采集传输模块为GPRS或CDMA移动无线通信子模块、数据浏览发布模块包括马铃薯晚疫病的Web决策支持系统子模块和手机浏览监控系统子模块; 

所述的用户管理模块是本系统对用户管理和系统管理设置模块,多点同步无线采集传输模块是将田间采集数据进行传输到决策预警模块;决策预警模块根据侵染曲线定义模块将传输数据进行整理分析,得出病害发生趋势;数据浏览发布模块将病害发生趋势在马铃薯晚疫病的Web决策支持系统子模块和手机浏览监控系统子模块及时发布,用户在网络和手机端能够实时浏览田间病害发生情况,及时通过马铃薯晚疫病的Web决策支持系统子模块进行数据查询、数据对比、数据统计和描绘数据曲线。 

所述的一种决策马铃薯晚疫病防治方法,其特征在于它包括如下步骤: 

步骤一、气象站采用传感器进行气象检测后通过采集温湿度、降雨量、风速和风杆指出风向的气象数据,并转换成气象数据的可用输出信号,其中,传感器、气象站和采集器以太阳能供电系统为动力; 

步骤二、孢子捕捉器捕捉田间晚疫病原菌孢子,实时进行田间晚疫病原菌孢子数据监测和收集;利用高清摄像头实时监测和收集田间马铃薯晚疫病发生情况和气象站情况的影像,其中,高清摄像头和孢子捕捉器以太阳能太阳能供电系统为动力,气象站情况的影像包括气象站运行情况和气象站分布信息; 

步骤三、多点同步无线采集传输模块中的GPRS或CDMA移动无线通信子模块将采集气象站的地理信息,通过数据浏览发布模块中的马铃薯晚疫病的Web决策支持系统子模块和手机浏览监控系统子模块及时浏览实时显示GIS地图上的地理信息数据并且实时将GIS地图上的地理信息数据、田间马铃薯病害发生情况的影像和气象数据传输到实验室后台服务器的数据库中并发送到数据浏览发布模块中的手机浏览监控系统子模块中和马铃薯晚疫病的Web决策支持系统子模块中; 

步骤四、利用侵染曲线定义模块对后台服务器数据库中的接收的数据进行分析得出病害发展曲线确定病害潜在发生严重程度;其中,病害潜在发生严重程度为气象数据的图表、捕捉田间晚疫病原菌孢子数据的图表以及实时田间马铃薯病害发生情况的影像; 

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