一种杂草防控定量监控方法
文献发布时间:2023-06-19 18:27:32
技术领域
本发明属于监控领域,尤其涉及一种杂草防控定量监控方法。
背景技术
农田杂草是农业生态系统中的一个组成部分,与作物间进行着剧烈的竞争,直接或间接影响着农业生产。主要危害包括:与农作物争夺水分、养分、光照和空间,传播病虫害、降低产量和质量。造成的作物损失仅次于病虫害。
现有技术采用的除草方法多为传统的除草技术,包括中耕除草、轮作倒茬、深耕细作、人工除草等。这些除草方法耗费时间长、劳动力投入多,增加了投入成本,降低了粮食效益。因此急需一种杂草防控定量监控方法,确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系,进而更好地增加除草效率,降低除草成本。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种杂草防控定量监控方法。
本发明是这样实现的,一种杂草防控定量监控方法,其特征在于,该方法具体包括:
S1:从不同的生长环境选取一定数量的样本点;
S2:从每个样点选取有代表性的3个样方,每个样方大小为1m*1m;
S3:调查样方中所有的杂草种类、数量、盖度,并记载各个样点的光照条件、土壤水分条件和土壤类型等环境因素;
S4:选取杂草的特征值作为分析指标,一定数量的样本点样点作为分析单位,构成两个原始数据矩阵;
S5:对原始数据进行主成分分析,得到分析结果,确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
进一步,所述S1中不同的生长环境具体为不同的农田种植区。
进一步,所述杂草特征值=相对多度+盖度+相对频度;
进一步,所述杂草的相对多度=该种杂草株数/样方内所有杂草总株数;
所述杂草的相对多度=该种杂草株数/样方内所有杂草总株数;
所述杂草的盖度以盖度等级表示,具体分为5级;
所述频度是指杂草群落中某种杂草出现的样方百分率,用公式表示即为频度=某种杂草出现的样方数÷全部样方数×100%。
进一步,所述杂草的盖度具体级别为:1级,5%以下;2级,5%~25%;3级,25%~50%;4级,50%~75%;5级,75%以上。
进一步,所述对原始数据进行主成分分析中对原始数据的多维特征进行降维具体如下:
(1)对原始数据的数据进行标准化处理:
其中,
(2)计算矩阵的协方差矩阵C:
(3)奇异值分解方法求协方差矩阵C的特征值和特征向量:C=UΣV
(4)对Σ确定的特征值进行排序,确定最大的k个特征值在矩阵中的位置,在U中找到对应位置的特征向量,将特征向量组成一组新的向量基。
进一步,所述主成分分析的得分值是通过坐标转换得到的。
进一步,所述得到分析结果由所得的前两个主分量作杂草的二维散点图;由前两个主分量及其特征值计算样点的前两个主向量,并以此作样点的二维散点图,根据杂草与样点的二维散点图分析杂草群落与环境因子的关系,将样点分类,在每个类群中,根据杂草的杂草的特征值和发生频率的大小确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
本发明另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行所述杂草防控定量监控方法。
本发明另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述杂草防控定量监控方法。
本发明另一目的在于提供一种应用所述杂草防控定量监控方法的杂草防控定量监控系统,该系统具体包括:
样本点选取模块,用于从不同的生长环境选取一定数量的样本点;
样方选取模块,与样本点选取模块连接,用于从每个样点选取有代表性的3个样方,每个样方大小为1m*1m;
因素获取模块,与样方选取模块连接,用于调查样方中所有的杂草种类、数量、盖度,并记载各个样点的光照条件、土壤水分条件和土壤类型等环境因素;
矩阵搭建模块,与因素获取模块连接,用于选取杂草的特征值作为分析指标,一定数量的样本点样点作为分析单位,构成两个原始数据矩阵;
分析模块,与矩阵搭建模块连接,用于对原始数据进行主成分分析,得到分析结果,确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
本发明另一目的在于提供一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端用于实现所述的杂草防控定量监控系统。
结合上述的技术方案和解决的技术问题,请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为:
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度,紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等,详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题,解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下:
本发明利用样方法调查了不同农田环境下杂草的种类和分布情况,并且利用主成分方法处理了数据,这样更好地确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
第二,把技术方案看做一个整体或者从产品的角度,本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点,具体描述如下:
本发明能够确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系,进而更好地增加除草效率,降低除草成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的杂草防控定量监控方法施用方法流程图;
图2是本发明实施例提供的杂草防控定量监控系统结果图;
图中:1、样本点选取模块;2、样方选取模块,;3、因素获取模块;4、矩阵搭建模块;5、分析模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现,该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
一种杂草防控定量监控方法,其特征在于,该方法具体包括:
S1:从不同的生长环境选取一定数量的样本点;
S2:从每个样点选取有代表性的3个样方,每个样方大小为1m*1m;
S3:调查样方中所有的杂草种类、数量、盖度,并记载各个样点的光照条件、土壤水分条件和土壤类型等环境因素;
S4:选取杂草的特征值作为分析指标,一定数量的样本点样点作为分析单位,构成两个原始数据矩阵;
S5:对原始数据进行主成分分析,得到分析结果,确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
所述S1中不同的生长环境具体为不同的农田种植区。
进一步,所述杂草特征值=相对多度+盖度+相对频度;
进一步,所述杂草的相对多度=该种杂草株数/样方内所有杂草总株数;
所述杂草的相对多度=该种杂草株数/样方内所有杂草总株数;
所述杂草的盖度以盖度等级表示,具体分为5级;
所述频度是指杂草群落中某种杂草出现的样方百分率,用公式表示即为频度=某种杂草出现的样方数÷全部样方数×100%。
进一步,所述杂草的盖度具体级别为:1级,5%以下;2级,5%~25%;3级,25%~50%;4级,50%~75%;5级,75%以上。
进一步,所述对原始数据进行主成分分析中对原始数据的多维特征进行降维具体如下:
(1)对原始数据的数据进行标准化处理:
其中,
(2)计算矩阵的协方差矩阵C:
(3)奇异值分解方法求协方差矩阵C的特征值和特征向量:C=UΣV
(4)对Σ确定的特征值进行排序,确定最大的k个特征值在矩阵中的位置,在U中找到对应位置的特征向量,将特征向量组成一组新的向量基。
所述主成分分析的得分值是通过坐标转换得到的。
所述得到分析结果由所得的前两个主分量作杂草的二维散点图;由前两个主分量及其特征值计算样点的前两个主向量,并以此作样点的二维散点图,根据杂草与样点的二维散点图分析杂草群落与环境因子的关系,将样点分类,在每个类群中,根据杂草的杂草的特征值和发生频率的大小确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值,该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用的应用实施例。
本发明将一种杂草防控定量监控方法应用于一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行所述杂草防控定量监控方法。
本发明将一种杂草防控定量监控方法应用于杂草防控定量监控系统,该系统具体包括:
样本点选取模块1,用于从不同的生长环境选取一定数量的样本点;
样方选取模块2,与样本点选取模块连接1,用于从每个样点选取有代表性的3个样方,每个样方大小为1m*1m;
因素获取模块3,与样方选取模块2连接,用于调查样方中所有的杂草种类、数量、盖度,并记载各个样点的光照条件、土壤水分条件和土壤类型等环境因素;
矩阵搭建模块4,与因素获取模块3连接,用于选取杂草的特征值作为分析指标,一定数量的样本点样点作为分析单位,构成两个原始数据矩阵;
分析模块5,与矩阵搭建模块4连接,用于对原始数据进行主成分分析,得到分析结果,确定杂草的分布特点,和杂草数量特征和环境因素的关系。
本发明将一种杂草防控定量监控系统应用于一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端用于实现杂草防控定量监控方法。
应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
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