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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心
申请日：2023-08-01
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN117197655B
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/10;G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/02
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.07#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开
摘要：本发明提供一种水稻卷叶螟危害程度预测方法、装置、电子设备及介质，涉及农田病害预测领域，该方法包括：根据待预测区域中所有非随机局部采样区域对应的每一全局总叶片数量及预设二次方程，确定第一病害叶片总数；根据随机局部采样区域对应的全局总叶片数量以及预设一次方程，获取随机局部采样区域对应的第二病害叶片数，以获取所有随机局部采样区域对应的第二病害叶片总数；根据第一病害叶片总数、第二病害叶片总数以及每一预测子区域的全局总叶片数量，确定水稻病害预测结果。本发明充分考虑稻纵卷叶螟的局部聚集性和空间随机性，可以较为准确地估算出卷叶螟虫造成的卷叶率，从而对水稻卷叶螟危害程度进行预测。
主权项：1.水稻卷叶螟危害程度预测方法，其特征在于，包括：根据待预测区域中所有非随机局部采样区域对应的每一全局总叶片数量以及预设二次方程，确定所有非随机局部采样区域对应的第一病害叶片总数，所述待预测区域包括所有非随机局部采样区域以及所有随机局部采样区域；对于每一随机局部采样区域，根据所述随机局部采样区域对应的全局总叶片数量以及预设一次方程，获取所述随机局部采样区域对应的第二病害叶片数，以获取所有随机局部采样区域对应的第二病害叶片总数；根据所述第一病害叶片总数、所述第二病害叶片总数以及每一预测子区域的全局总叶片数量，确定水稻病害预测结果；所述预设二次方程是拟合所有随机局部采样区域的局部病害叶片数量以及局部总叶片数量后生成的，每一所述预设一次方程是根据每一随机局部采样区域的局部病害叶片数量以及局部总叶片数量确定的；所述局部病害叶片数量以及所述局部总叶片数量是在水稻上方间隔水稻第一预设距离的任一目标位置，以第一预设角度采样而确定的；所述全局总叶片数量是在所述待预测区域的水稻上方，间隔水稻第二预设距离的中心位置，以第二预设角度采样而确定的；所述第一预设距离小于所述第二预设距离，所述第一预设角度小于所述第二预设角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 水稻卷叶螟危害程度预测方法、装置、电子设备及介质
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