[发明专利]蝗虫龄期识别方法及装置

说明书

本发明提供一种蝗虫龄期识别方法及装置，所示方法包括：S1，获取待识别蝗虫的光谱信息，并确定所述光谱信息中的最优主成分，根据所述最优主成分与所述待识别蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量之间的关系，确定待识别蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量；S2，根据所述最大差异物质成分的含量，确定所述待识别蝗虫的龄期。可以准确确定出待识别蝗虫的龄期，大大提高了准确性，进而可以针对不同龄期的蝗虫采取不同的方法进行治理，可以使治理成本大大降低，对于蝗虫的野外监测和治理具有很好的应用价值。

技术领域

本发明涉及昆虫龄期识别技术领域，更具体地，涉及蝗虫龄期识别方法及装置。

背景技术

蝗灾属于生物灾害，与水灾、旱灾共同构成三大自然灾害，蝗灾产生的主要原因是蝗虫的过渡生长，蝗虫的数量不断增加。蝗虫的出现将给人们的经济和生活造成不同程度的干扰。目前蝗灾的治理主要是以预防为主，因地因时制宜，采用简单、低成本、有效的方式。预防为主，就是要在蝗灾发生以前或者蝗虫密度较低时，及时监测到蝗情并采取防治措施，将蝗虫杀死以防止蝗灾的发生。否则，当蝗虫密度变高并且蝗虫起飞时，不仅会造成严重的经济损失，也会产生很大的不良影响。

蝗虫监测对于蝗灾的治理尤为重要，现有技术中主要有：1)依靠大量人力，在蝗灾可能发生的区域，大面积的布点，人工循环进行检测，主要查看虫卵和实际地面蝗虫的龄期来预测蝗灾的发生期；2)卫星遥感预测，通过地面植被指数来进行间接测量，需要摸清蝗虫生存环境特征与当地蝗虫种群的发生、繁育之间的关系。但是这种关系因研究地点不同而不同，并不存在一个固定模式；3)雷达检测，这种监测方法只能监控大面积的蝗虫，不能进行预报，通常用于已起飞的蝗灾情况的监测。

上述的蝗虫监测方法中，最有效的方法是通过判断蝗虫龄期来预测蝗灾的发生期并进行治理，但是现有技术中对蝗虫龄期的识别是自动监测的难点，目前基于可见光图像处理技术的蝗虫龄期识别方法容易受到环境的影响，效果极不稳定。

发明内容

为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种蝗虫龄期识别方法及装置。

一方面，本发明提供了一种蝗虫龄期识别方法，包括：

S1，获取待识别蝗虫的光谱信息，并确定所述光谱信息中的最优主成分，根据所述最优主成分与所述待识别蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量之间的关系，确定待识别蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量；

S2，根据所述最大差异物质成分的含量，确定所述待识别蝗虫的龄期；

其中，所述最优主成分为所述光谱信息中用于确定所述待识别蝗虫的龄期的有效光谱信息；所述最大差异物质成分为不同龄期的蝗虫表皮的物质成分中差异最大的物质成分。

优选地，所述确定所述光谱信息中的最优主成分，具体包括：

分别获取不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息，以及不同龄期的样本蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量，并基于所述不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息，确定所述不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息中的最优主成分。

优选地，所述最优主成分与所述待识别蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量之间的关系，具体通过如下方法确定：

分别将同一龄期的所述最优主成分与所述最大差异物质成分的含量进行多元线性回归，确定不同龄期的蝗虫对应的最优主成分与蝗虫表皮的最大差异物质成分的含量之间的定量关系。

优选地，所述基于所述不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息，确定所述不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息中的最优主成分，具体包括：

S11，通过无信息变量消除算法对不同龄期的样本蝗虫的样本光谱信息进行筛选，获取有效光谱信息；

S12，通过蒙特卡罗算法在获取的所述有效光谱信息中确定所述最优主成分。