(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211013259.0 (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 广东工业大 学 地址 510090 广东省广州市越秀区东 风东 路729号 (72)发明人 陈嘉敏　张伯泉　 (74)专利代理 机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 郑堪泳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/77(2022.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 一种柑橘黄龙病虫害的监测预警系统及方 法 (57)摘要 本发明提供一种柑橘黄龙病虫害的监测预 警系统及方法， 本发明通过虫害监测预警模块, 近红外光谱 结合图像诊断模块， 解决现有技术及 产品模块化的问题。 同时， 本发明采用的环境检 测预防黄龙病以及近红外光谱结合图像识别技 术诊断黄 龙病的一体化方法， 即避免了由一种方 式诊断带来过于片面的结果， 而且覆盖范围更 广， 适用于大规模的种植环境， 并且可 以对植物 进行无损检测， 降低成本， 提高效率， 节省人力资 源， 对柑橘产业的稳定发展有着重要的社会意 义。 权利要求书4页 说明书11页 附图2页 CN 115456960 A 2022.12.09 CN 115456960 A 1.一种柑橘黄龙病虫害的监测预警系统， 其特征在于， 包括虫害监测预警模块， 近红外 光谱结合图像诊断模块； 所述虫害监测预警模块包括控制终端模块， 信息采集模块、 显示模 块、 阈值设置模块和预警模块； 所述近红外光谱结合图像诊断模块包括图像信息采集模块、 数据预处 理模块和数据分析模块； 所述控制 终端模块用于实现整体的检测， 开关和监控的控制以及信息的接收， 所述信 息采集模块用于采集果数外部环境信息， 所述显示模块用于时地显示采集模块采集到的多 源信息， 所述阈值设置模块用于设置采集模块的阈值信息； 预警模块用于实现预警； 所述图像信 息采集模块用于采集果树树叶图像， 所述的数据预处理模块用于对光谱数 据和图像信息数据进 行预处理； 数据分析模块用于光谱诊断结合图像识别技术分析柑橘黄 龙病感染情况。 2.根据权利要求1所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警系统， 其特征在于， 所述虫害监测 预警模块根据信息采集模块采集到的多源信息在显示模块上显示信息， 并将信息与终端存 储的病虫害信息库进行比对分析， 得出当前监测点所患病 虫害信息的类型， 从而给出当前 监测点的状态， 预测柑橘黄龙病发生情况； 根据现场监测的病虫害信息预测结果， 向技术员 和管理人员发布预警信息， 启动预警模块， 发布害 虫分布和危害报告； 提供柑桔黄龙病的安 全防控策略和 技术建议， 包括农药喷施策略、 柑桔木虱诱捕策略和清除病树多种常规植保 措施和技 术。 3.根据权利要求2所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警系统， 其特征在于， 所述信 息采集 模块采用高精度防水 空气温湿度传感器、 土壤温湿度传感器， 土壤P H值传感器、 叶面湿度传 感器和光强传感器。 4.根据权利要求3所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警系统， 其特征在于， 所述显示模块 使用LCD显示屏， 所述的阈值设置模块为手动 操作的独立按键， 根据采集到的信息与数据库 信息进行比对， 了解虫害发生前后外部环境信息的变化， 通过此变化设置相应的阈值， 实现 阈值转换设置和加减操作； 所述的预警模块使用蜂鸣器； 当信息采集模块采集到的指数超 过了设置的阈值， 则预警模块会自动启动， 起到预警的作用； 所述的图像信息采集模块为当 预警模块启动后， 该模块将会采集预警范围内的果树图像信息， 传输到控制终端， 由终端进 行进一步分析 处理； 所述的数据预 处理模块为当接收到人工采集光谱数据与图像信息数据 时， 为了后续更好的分析， 需要对两者数据进行预 处理； 所述的数据分析模块为当人工采集 的光谱数据和图像信息采集的数据传输到终端时， 通过特征融合技术将其合并统一并实现 患病判别。 5.一种柑橘黄龙病虫害的监测预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 控制终端模块通过以虫害数据库的信息对信息采集模块中的空气温湿度传感器、 土壤温湿度传感器、 土壤P H值传感器、 叶面湿度传感器， 光 强传感器进 行阈值设置以及时预 警病虫害发生的环境； S2： 信息采集模块利用以上传感器对外部环境在空气温湿度， 土壤温湿度， 叶面湿度、 光照强度进行获取； S3： 显示模块将采集到的信息 显示在屏幕上 给终端进行监测； S4： 根据检测结果判断病虫害病发的环境， 信息采集模块获取到的信息超过或低于设 置阈值， 即环境利于病虫害发作， 则进行 预警并进入S4； 否则继续检测；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115456960 A 2S5： 预警模块范围内的图像信息采集模块则会直接获取到果树图像， 工作人员利用便 携式近红外光谱仪在现场获取树叶微 量元素光谱信息； S6： 数据预处 理模块分别对光谱数据和图像信息进行 预处理； S7： 数据分析模块利用光谱诊断结合图像识别技 术分析柑橘黄龙病感染情况。 6.根据权利要去5所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警方法， 其特征在于， 工作 人员利用 便携式近红外光谱仪在现场获取树叶微 量元素光谱信息的具体过程是： 通过人工均匀选择预警范围处的柑橘树， 每棵树随机采取叶片， 并且在进行光谱检测 操作前进行简单的清洗 压平后再进行光谱 采集。 7.根据权利要去6所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警方法， 其特征在于， 对光谱数据进 行预处理的过程是： 将近红外光谱采集到的数据进行预处理， 近红外光谱数据 经过归一化以及标准正态变 量分布处理可以消除固体颗粒大小、 光程变化对光谱的影响， 修正样品因散射形成的光谱 误差， 以及基线矫正， 在一定程度上减少温度、 水分因素对叶片光谱的干扰， 由于在光谱采 集过程中会出现误差， 利用MATLAB软件对光谱数据进行马氏距离分析， 将超出马氏距离阈 值的样本 定为异常样本， 并去除数据中的离群值； 光谱数据特征提取： 由于感染黄龙病后的柑橘叶片会产生一定变化， 其光谱特征也会 发生相应的改变， 会与正常叶片的光谱 数据不一致， 一些波段也会明显存在差异； 患病叶片 缺失的矿质元素光谱峰值相比于正常叶片会明显偏低， 这是由于黄龙病叶片会对叶片吸收 养分造成影响， 降低叶片吸收矿质元素的能力； 光谱图像邻近波 段间具有高度相关性， 存在 大量冗余重复信息， 需从 中提取有效信息识别目标； 对预 处理的数据进 行主成分分析P CA技 术提取特征， 获取特征向量并降低光谱数据的维度， 保留方差大、 含信息多的分量， 丢掉信 息量少的分量， 将不相关的光谱特征进一步减少； 预处理后保留下 的光谱特征被称为主成 分特征PC， 该主成分尽可能地表征原光谱变量的数据结构而不丢失信息， 通过特征提取技 术， 原始高维光谱数据将至为低维数据， 同时仍保留原始数据的某些必 要特征， 从而 可在很 大程度上避免维数爆炸， 使得后续分类或聚类等任务不仅更加稳定且易于处理， 而且更为 重要的是， 产生更优的泛化 性能。 8.根据权利要去7所述的柑橘黄龙病虫害的监测预警方法， 其特征在于， 对图像信 息进 行预处理的具体过程是： 将摄像机采集到的柑橘叶图像进行预处理， 图像在获取过程中， 会受到不同噪声源的 影响， 包括图像采集设备和图像传输过程中产生的随机噪声， 利用小波变换以及中值滤波 技术对图像进行去噪， 优化叶片图像质量， 进一 步更好的进行 特征提取； 图像数据特 征提取： 采用传统图像处理方法对叶片图像进行灰度化处理， 根据叶片与背景之间存在明显差 异， 通过改进灰度图的分量， 加深目标与背景的区别； 并且在计算RGB分量时进行二值化处 理， 提高计算效率， 即通过传统图像处理方法， 输入的是三通道的彩色图， 输出的是灰度图； 采用Sobal算法对叶片进行边缘分割， 由于其背景模糊但目标叶片像素点清晰且边缘灰度 差异较明显， 因此利用目标边缘像素与背 景像素变化特点， 计算像素值的梯度， 梯度变化幅 度大的位置 即为图像的边缘； 利用边界信息进行边界分割， 消除叶片背 景， 保留叶片轮廓以 及自身的特征， 以此作为图像的形状特征； 利用色彩抽取算法提取叶片的颜色信息， 将三原权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115456960 A 3