CN113962258B 一种烟草病害的识别与防治方法、系统及存储介质 （中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)）

本发明公开的一种烟草病害的识别与防治述烟草病害识别模型中的光谱识别模块及图像2生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线获取光谱识别模块及图像识别模块的识别结果，并根据权重信息进行根据所述病害识别结果进行大数据处理生成病害防治方法，将所述病害所述生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线及病斑根据图像目标区域的光谱数据信息获取光谱反射值，根据光谱反射值生成平均光谱,通过所述曲线特征确定特征峰，根据所述曲线特征及特征峰将平均将所述特征点导入烟草病害识别模型的光谱识别模块，所述光谱根据所述差异系数及差异个数生成光谱识别结果，根据光谱识别结果判所述生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线及病斑选取分割阈值，将主成分图像标记成多个独立区域，计算每个独提取高光谱图像背景区域的坐标信息，根据坐标信息在二值图像中将将所述病斑区域进行提取，并生成病斑图像特征，将病斑图像特征导入烟3通过所述烟草病害识别模型生成图像识别结果，根据图像识别结果区分烟草病害类获取烟草植株的高光谱图像信息，由所述高光谱图像信息获通过预处理对所述图像数据信息提取图像目标区域，将所述图像目标谱识别模块及图像识别模块的识别结果，并根据权重信息进行组合生成烟草病害识别结获取光谱识别结果及图像识别结果，对所述光谱识别结果及图根据所述权重信息对光谱识别结果及图像识别结果进行结合生成病害通过大数据处理根据所述病害特征信息获取相似病害防治信息及历史根据病害等级匹配相似病害防治信息及历史病害防治信息计算病害防治方法的匹配根据所述匹配度确定所述相似病害防治信息及历史病害防治信对优先级高的相似病害防治信息及历史病害防治信息进行分析，生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线获取光谱识别模块及图像识别模块的识别结果，并根据权重信息进行4根据所述病害识别结果进行大数据处理生成病害防治方法，将所述病害识别结果所述生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线及病斑根据图像目标区域的光谱数据信息获取光谱反射值，根据光谱反射值生成平均光谱,通过所述曲线特征确定特征峰，根据所述曲线特征及特征峰将平均将所述特征点导入烟草病害识别模型的光谱识别模块，所述光谱根据所述差异系数及差异个数生成光谱识别结果，根据光谱识别结果判所述生成平均光谱曲线及病斑图像特征，根据所述平均光谱曲线及病斑选取分割阈值，将主成分图像标记成多个独立区域，计算每个独提取高光谱图像背景区域的坐标信息，根据坐标信息在二值图像中将将所述病斑区域进行提取，并生成病斑图像特征，将病斑图像特征导入烟通过所述烟草病害识别模型生成图像识别结果，根据图像识别结果区分烟草病害类6.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述病害的识别与防治方法程序，所述一种烟草病害的识别与防治方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的一种烟草病害的识别与5[0002]烟草病害是目前困扰烟草种植户的一大问题,而我国又是烟草生产大国,烟草是我国主要的经济作物之一。烟草病害不加以控制和预防的话,会严重的影响种植户的收入谱识别模块及图像识别模块生成识别结果；获取光谱识别模块及图像识别模块的识别结[0004]为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种烟草病害的识别与防治方[0009]根据所述病害识别结果进行大数据处理生成病害防治方法，将所述病害识别结6征点信息与健康烟草平均光谱曲线生成差异7[0039]通过大数据处理根据所述病害特征信息获取相似病害防治信息及历史病害防治[0040]根据病害等级匹配似病害防治信息及历史病害防治信息计算病害防治方案的匹[0041]根据所述匹配度确定所述相似病害防治信息及历史病害防治信息的匹配度优先别与防治方法程序被所述处理器执行时实现[0048]根据所述病害识别结果进行大数据处理生成病害防治方法，将所述病害识别结8征点信息与健康烟草平均光谱曲线生成差异[0078]通过大数据处理根据所述病害特征信息获取相似病害防治信息及历史病害防治[0079]根据病害等级匹配似病害防治信息及历史病害防治信息计算病害防治方案的匹9[0080]根据所述匹配度确定所述相似病害防治信息及历史病害防治信息的匹配度优先通过特征点信息与健康烟草平均光谱曲线生成差异系入相关数据库，将所获取的图像数据处理为训练集输入烟草识别模型中的图像识别模块，烟草识别模型中的图像识别模块的各级卷积层使用各级卷积层的初始卷积核和初始偏置像的第二特征图像，根据训练集中训练图像的第二特征图确定每个训练图像的特征向量，到类别误差，根据所得类别误差对烟草识别模型中的图像识别模块的卷积核进行相关调[0129]根据权重信息进行光谱识别结果及图像识别结果的组合[0132]需要说明的是，所述根据所述病害识别结果进行大数据[0134]通过大数据处理根据所述病害特征信息获取相似病害防治信息及历史病害防治[0135]根据病害等级匹配似病害防治信息及历史病害防治信息计算病害防治方案的匹[0136]根据所述匹配度确定所述相似病害防治信息及历史病害防治信息的匹配度优先[0149]根据所述病害识别结果进行大数据处理生成病害防治方法，将所述病害识别结征点信息与健康烟草平均光谱曲线生成差异入相关数据库，将所获取的图像数据处理为训练集输入烟草识别模型中的图像识别模块，烟草识别模型中的图像识别模块的各级卷积层使用各级卷积层的初始卷积核和初始偏置像的第二特征图像，根据训练集中训练图像的第二特征图确定每个训练图像的特征向量，到类别误差，根据所得类别误差对烟草识别模型中的图像识别模块的卷积核进行相关调[0180]根据权重信息进行光谱识别结果及图像识别结果的组合[0183]需要说明的是，所述根据所述病害识别结果进行大数据[0185]通过大数据处理根据所述病害特征信息获取相似病害防治信息及历史病害防治[0186]根据病害等级匹配似病害防治信息及历史病害防治信息计算病害防治方案的匹[0187]根据所述匹配度确定所述相似病害防治信息及历史病害防治信息的匹配度优先例的技术方案本质上或者说对现有技