[发明专利]基于物联网的农作物病虫害监控方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于，包括：

采集农作物图像信息，根据所述农作物图像信息获取农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息；

根据所述农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息，建立农作物信息数据库；

根据所述农作物植株生长状况信息结合目标区域内环境变化信息建立农作物病虫害预测模型，预测病虫害，进行提前防治；

通过定期获取农作物图像信息，对所述农作物信息数据库进行数据筛选及更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于：所述农作物植株生长状况信息包括植株高度、叶片面积及植株上昆虫、线虫和微生物信息；所述目标区域内环境变化信息包括温度信息、湿度信息、光照信息和土壤结构信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于：所述的根据农作物植株生长状况信息结合目标区域内环境变化信息建立农作物病虫害预测模型，具体为：

获取目标区域内环境变化信息、农作物植株生长状况信息及历史病虫害信息；

基于神经网络建立农作物病虫害预测模型并根据所述历史病虫害信息数据对所述病虫害预测模型进行训练；

将所述目标区域内环境变化信息和农作物植株生长状况信息导入所述病虫害预测模型中预测各影响因素对农作物病虫害的影响值；

根据所述各影响因素对农作物病虫害的影响值预测目标区域内农作物病虫害发生概率；

通过判断所述目标区域内农作物病虫害发生概率对病虫害进项提前防治。

4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于：所述的根据各影响因素对农作物病虫害的影响值预测目标区域内农作物病虫害发生概率，具体为：

将目标区域内农作物划分采样区域，通过各采样区域内各影响因素的影响均值匹配占比系数得到目标区域内农作物病虫害发生概率，计算公式为：

其中，P表示所求目标区域内农作物病虫害发生概率，α表示各影响因素的占比系数，m表示采样区域，c表示影响因素的采集时长，ε_ij表示第i采样区域内经过j时间采集的某影响因素的平均影响值。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于，还包括：

通过病虫害预测模型预测目标区域内农作物病虫害，并进行提前防治；

获取农作物的实际受病虫害情况并生成病情指数；

通过所述病情指数生成目标区域内农作物病虫害病情指数偏差率；

判断病情指数偏差率是否大于预设的偏差率阈值；

若大于预设偏差率阈值，则进行病虫害的二次防治。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法，其特征在于：根据所述农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息，建立农作物信息数据库，具体包括：

根据农作物植株生长状况信息及各生长阶段受虫害状况信息生成病虫害序列模型；

采用病虫害序列分割进行农作物各生长阶段所受病虫害特征分割提取，建立农作物信息数据库；

通过数据索引进行农作物各生长阶段病虫害分析，并获取病虫害预测模型预测误差，对病虫害预测模型进行误差均衡；

通过对农作物各生长阶段病虫害预测结果进行聚合模拟，得到精确的病虫害预测信息。

7.一种基于物联网的农作物病虫害监控系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的农作物病虫害监控方法程序，所述基于物联网的农作物病虫害监控方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

采集农作物图像信息，根据所述农作物图像信息获取农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息；

根据所述农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息，建立农作物信息数据库；

根据所述农作物植株生长状况信息结合目标区域内环境变化信息建立农作物病虫害预测模型，预测病虫害，进行提前防治；

通过定期获取农作物图像信息，对所述农作物信息数据库进行数据筛选及更新。