本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的小麥病蟲害動(dòng)態(tài)氣象模型和遠(yuǎn)程診斷方法研究

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【摘要】：小麥?zhǔn)俏覈?guó)的主要糧食作物,病蟲害是影響其穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)的重要生物災(zāi)害。小麥病蟲害發(fā)生發(fā)展的實(shí)時(shí)掌握對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者的利益及國(guó)家糧食安全具有重要意義。本研究圍繞小麥病蟲害的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)問(wèn)題,基于前期構(gòu)建的國(guó)家小麥物聯(lián)網(wǎng)中心平臺(tái),初步構(gòu)建了小麥病蟲害的動(dòng)態(tài)氣象模型和遠(yuǎn)程診斷方法。小麥病蟲害動(dòng)態(tài)氣象模型是以黃淮區(qū)小麥條銹病為例,根據(jù)黃淮區(qū)小麥條銹病的發(fā)生流行特點(diǎn)及條銹病菌對(duì)氣候條件的反應(yīng)特性,建立空氣溫度、空氣濕度兩個(gè)主要?dú)庀髷?shù)據(jù)對(duì)條銹病發(fā)生流行程度可能性的預(yù)警模型;將模型集成于國(guó)家小麥物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器中,利用物聯(lián)網(wǎng)田間監(jiān)測(cè)站點(diǎn)實(shí)時(shí)獲取的數(shù)據(jù),結(jié)合小麥品種及遠(yuǎn)程病蟲害診斷結(jié)果等參數(shù),利用物聯(lián)網(wǎng)田間數(shù)據(jù)易實(shí)時(shí)獲取的優(yōu)勢(shì),可以很好的反映田間的基本狀況,起到很好的預(yù)警效果,實(shí)現(xiàn)小麥條銹病的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警。小麥病蟲害遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)則是以圖像識(shí)別技術(shù)為基本原理方法,基于國(guó)家小麥物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)平臺(tái),研發(fā)了集圖像獲取、圖像識(shí)別診斷于一體的應(yīng)用系統(tǒng),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)遠(yuǎn)程獲取的田間小麥圖像信息,實(shí)現(xiàn)了對(duì)小麥白粉病、銹病、蚜蟲及健康小麥葉片圖像的分類識(shí)別,從而實(shí)現(xiàn)小麥病蟲害的遠(yuǎn)程診斷。并將物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)獲取的感白粉病、銹病、蚜蟲的不健康葉片與健康小麥葉片的圖片分別進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,識(shí)別率都較為理想,其中白粉病的識(shí)別率為82.5%,銹病、蚜蟲和健康葉片的識(shí)別率都在95%以上。本研究中還利用了多源數(shù)據(jù)的耦合技術(shù),增強(qiáng)了對(duì)小麥病蟲害更好的監(jiān)測(cè)效果�；谖锫�(lián)網(wǎng)的小麥病蟲害動(dòng)態(tài)氣象模型和遠(yuǎn)程診斷方法都具有很好的實(shí)用性和可擴(kuò)展性,為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和發(fā)展邁出了具有創(chuàng)新性的重要一步。
【關(guān)鍵詞】：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 小麥病蟲害 氣象預(yù)測(cè) 遠(yuǎn)程診斷 圖像識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S435.12;S126
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 引言10-21
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 我國(guó)小麥基本情況10
• 1.1.2 黃淮區(qū)小麥病蟲害10-12
• 1.1.3 物聯(lián)網(wǎng)與農(nóng)業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀12-13
• 1.2 研究目的和意義13-14
• 1.2.1 現(xiàn)存問(wèn)題13
• 1.2.2 常規(guī)解決方式13
• 1.2.3 新的解決思路和技術(shù)手段13-14
• 1.2.4 研究?jī)?nèi)容和意義總結(jié)14
• 1.3 研究進(jìn)展14-18
• 1.3.1 病蟲害氣象研究進(jìn)展14-16
• 1.3.2 病蟲害圖像識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展16-17
• 1.3.3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)17-18
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和方法18-21
• 1.4.1 黃淮區(qū)小麥條銹病物聯(lián)網(wǎng)模型18
• 1.4.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的小麥病蟲害遠(yuǎn)程診斷方法18-19
• 1.4.3 技術(shù)路線19-21
• 第二章 黃淮區(qū)小麥條銹病的物聯(lián)網(wǎng)病蟲害氣象模型21-26
• 2.1 黃淮區(qū)小麥條銹病傳播發(fā)展規(guī)律21-22
• 2.1.1 黃淮區(qū)小麥條銹病的周年循環(huán)21-22
• 2.1.2 黃淮區(qū)小麥條銹病流行的關(guān)鍵因素22
• 2.2 黃淮區(qū)小麥條銹病氣象預(yù)警模型的建立22-25
• 2.2.1 病害等級(jí)22-23
• 2.2.2 條銹病溫度子模型23
• 2.2.3 條銹病濕度子模型23-24
• 2.2.4 前期診斷修正系數(shù)24
• 2.2.5 模型的最終建立與實(shí)現(xiàn)24-25
• 2.3 物聯(lián)網(wǎng)模型的建立25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于物聯(lián)網(wǎng)的小麥病蟲害診斷方法26-34
• 3.1 基本原理26
• 3.2 小麥病蟲害診斷功能在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)26
• 3.3 圖像識(shí)別模型設(shè)計(jì)26-28
• 3.3.1 病蟲害圖像分割方法27
• 3.3.2 病蟲害圖像特征提取方法27-28
• 3.3.3 基于向量機(jī)的病蟲害圖像分類識(shí)別方法28
• 3.4 結(jié)果與分析28-33
• 3.4.1 病蟲害圖像分割結(jié)果29
• 3.4.2 病蟲害圖像特征提取結(jié)果29-31
• 3.4.3 支持向量機(jī)分類識(shí)別結(jié)果31-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 總結(jié)與討論34-37
• 4.1 研究?jī)?nèi)容總結(jié)34
• 4.2 創(chuàng)新點(diǎn)34-35
• 4.3 討論和展望35-37
• 參考文獻(xiàn)37-42
• 致謝42-44
• 作者簡(jiǎn)歷44
• 作者簡(jiǎn)介44
• 參與課題44
• 碩士期間發(fā)表文章44

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：737994