一种茶树病虫害检测系统与检测方法

技术领域

本发明涉及病虫害检测系统的技术领域，具体涉及一种茶树病虫害检测系统与检测方法。

背景技术

茶树是一种山茶科山茶属的常绿灌木或乔木植物，其叶子呈椭圆形或长椭圆形，边缘有锯齿。

茶树病虫害是指茶树在生长发育过程中遭受的虫害和病害的侵袭，导致茶树生长不良、产量下降、品质受损等问题。茶树病虫害的发生与环境条件、气候因素、土壤条件、栽培管理等因素有关。为了防治茶树病虫害，需要采取综合措施，包括选用抗病品种、加强栽培管理、合理修剪、科学施肥等。同时，对于已经发生的病虫害，需要及时采取化学防治、生物防治等措施进行防治，以保障茶树的正常生长和茶叶的产量与品质。

经过我们大量的检索与参考发现现在已经开发出病虫害检测系统，例如现有技术的有如公开号为CN114913415A所公开的病虫害检测系统，包括：图像采集模块，用于通过遥感监测设备采集获得初始待检测图像；图像处理模块，与图像采集模块连接，用于对初始待检测图像进行处理，获得目标待检测图像；图像识别模块，与图像处理模块连接，用于对目标待检测图像进行识别，获得病虫害识别结果。其能够适用于多种情景下的作物病虫害检测，能够在病虫害初期就发现情况，便于及时进行处理，减少经济损失，精确度高，可靠性好。

然而，现有技术中图像处理的过程较繁琐。

发明内容

本发明的目的在于提高检测速度，针对上述存在的不足，提出一种茶树病虫害检测系统与检测方法。

本发明采用如下技术方案：

一种茶树病虫害检测系统，该系统包括检测模块、信息处理模块、视觉模块、控制模块和通信模块，所述检测模块、信息处理模块、视觉模块、通信模块均与控制模块通信连接；

所述检测模块用于检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块；

所述信息处理模块用于储存相关信息且得出茶园的理论空气相对湿度、茶园内灌溉点设置的总个数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的海拔高度、茶园地形的参考指数、茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度和历史总天数内为晴朗天气的总天数的信息，并传输至控制模块；

所述视觉模块用于拍摄且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块；

所述控制模块根据茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度、茶园的海拔高度、历史总天数内为晴朗天气的总天数和历史总天数计算茶园的阳光量因子，根据茶园周侧环境参考指数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的种植密度、茶园的海拔高度和茶园地形的参考指数计算茶园的通风程度因子，根据茶园内灌溉点设置的总个数计算茶园的空气相对湿度检测总次数，根据相关信息计算病虫害预测因子，根据病虫害预测因子得出第一报警信息并传输至通信模块；

所述通信模块将第一报警信息传输至用户端。

可选的，所述检测模块包括相对湿度检测子模块，所述相对湿度检测子模块与控制模块通信连接；

所述相对湿度检测子模块用于检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块。

可选的，所述视觉模块包括依次通信连接的图像拍摄子模块、图像识别子模块和图像分析子模块，所述图像分析子模块与控制模块通信连接；

所述图像拍摄子模块用于拍摄且得出拍摄图像，并传输至图像识别子模块；

所述图像识别子模块根据需求在拍摄图像中识别目标且得出识别图像，并传输至图像分析子模块；

所述图像分析子模块用于分析且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块。

可选的，所述控制模块计算病虫害预测因子时，满足以下式子：

其中，YC为病虫害预测因子，A为茶园的空气相对湿度检测总次数，XDSD

ceol为向上取整函数，ggd为茶园内灌溉点设置的总个数；

β为茶园周侧环境参考指数，β分别有以下取值，β＝2或β＝4，当β＝2时为茶园周侧不存在遮挡物，当β＝4时为茶园周侧存在遮挡物，days

qh为茶园所属地区的气候参考指数，qh分别有以下取值，qh＝2或qh＝3，当qh＝2时茶园所属地区的气候为热带气候或者亚热带气候，当qh＝3时茶园所属地区的气候为温带气候或者寒带气候或者干旱气候，wd为茶园的纬度，days

可选的，所述控制模块计算第一报警信息时，满足以下式子：

其中，BJ

可选的，所述信息处理模块还得出第e株茶树的树龄、观察实验中采样的茶树叶子的总片数、拍打实验中选取的茶树的总株数、拍打实验中同一株茶树的拍打总次数和单次拍打力度的信息，并传输至控制模块；

所述视觉模块还得出第e株茶树沿竖直方向的长度最大值、第e株茶树沿水平方向的长度最大值、第b片叶子正面为绿色区域的面积、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子的穿孔指数和第e株茶树第d次拍打时掉落的害虫的总只数的信息，并传输至控制模块；

所述控制模块根据观察实验中采样的茶树叶子的总片数、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子正面为绿色区域的面积和第b片叶子的穿孔指数计算观察实验的检测因子，根据相关信息计算拍打实验的检测因子，根据观察实验的检测因子和拍打实验的检测因子计算病虫害实测因子，根据病虫害实测因子得出第二报警信息并传输至通信模块；

所述通信模块将第二报警信息传输至用户端。

可选的，所述图像分析子模块还得出第e株茶树沿竖直方向的长度最大值、第e株茶树沿水平方向的长度最大值、第b片叶子正面为绿色区域的面积、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子的穿孔指数和第e株茶树第d次拍打时掉落的害虫的总只数的信息，并传输至控制模块。

可选的，所述控制模块计算病虫害实测因子时，满足以下式子：

SC＝GC+PD；

其中，SC为病虫害实测因子，GC为观察实验的检测因子，PD为拍打实验的检测因子；

B为观察实验中采样的茶树叶子的总片数，

E为拍打实验中选取的茶树的总株数，D为拍打实验中同一株茶树的拍打总次数，

可选的，所述控制模块计算第二报警信息时，满足以下式子：

其中，BJ

本发明还提供一种茶树病虫害检测方法，包括以下步骤：

S1：检测模块检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块；

S2：信息处理模块储存相关信息且得出茶园的理论空气相对湿度、茶园内灌溉点设置的总个数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的海拔高度、茶园地形的参考指数、茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度和历史总天数内为晴朗天气的总天数的信息，并传输至控制模块；

S3：视觉模块拍摄且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块；

S4：控制模块根据茶园的纬度、茶园的海拔高度、历史总天数内为晴朗天气的总天数和历史总天数计算茶园的阳光量因子，根据茶园周侧环境参考指数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的种植密度、茶园的海拔高度和茶园地形的参考指数计算茶园的通风程度因子，根据茶园内灌溉点设置的总个数计算茶园的空气相对湿度检测总次数，根据相关信息计算病虫害预测因子，根据病虫害预测因子得出第一报警信息并传输至通信模块；

S5：通信模块将第一报警信息传输至用户端。

本发明所取得的有益效果是：

1、通过控制模块计算病虫害预测因子且得出第一报警信息，上述过程不需要人工干涉，能快速预测茶树病虫害程度，当程度较轻时可以选择忽略，当程度较重时对茶树进行实测；

2、通过观察实验和拍打实验的结合得出第二报警信息，使计算得到的第二报警信息更准确，更能反应茶树实际病虫害的情形。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明的方法流程图；

图3为本发明实施例二的整体结构示意图。

具体实施方式

以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸描绘，事先声明。以下实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。

实施例一：本实施例提供了一种茶树病虫害检测系统，结合图1所示。

一种茶树病虫害检测系统，该系统包括检测模块、信息处理模块、视觉模块、控制模块和通信模块，所述检测模块、信息处理模块、视觉模块、通信模块均与控制模块通信连接；

所述检测模块用于检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块；

所述信息处理模块用于储存相关信息且得出茶园的理论空气相对湿度、茶园内灌溉点设置的总个数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的海拔高度、茶园地形的参考指数、茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度和历史总天数内为晴朗天气的总天数的信息，并传输至控制模块；

所述视觉模块用于拍摄且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块；

所述控制模块根据茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度、茶园的海拔高度、历史总天数内为晴朗天气的总天数和历史总天数计算茶园的阳光量因子，根据茶园周侧环境参考指数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的种植密度、茶园的海拔高度和茶园地形的参考指数计算茶园的通风程度因子，根据茶园内灌溉点设置的总个数计算茶园的空气相对湿度检测总次数，根据相关信息计算病虫害预测因子，根据病虫害预测因子得出第一报警信息并传输至通信模块；

所述通信模块将第一报警信息传输至用户端。

可选的，所述检测模块包括相对湿度检测子模块，所述相对湿度检测子模块与控制模块通信连接；

所述相对湿度检测子模块用于检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块。

可选的，所述视觉模块包括依次通信连接的图像拍摄子模块、图像识别子模块和图像分析子模块，所述图像分析子模块与控制模块通信连接；

所述图像拍摄子模块用于拍摄且得出拍摄图像，并传输至图像识别子模块；

所述图像识别子模块根据需求在拍摄图像中识别目标且得出识别图像，并传输至图像分析子模块；

所述图像分析子模块用于分析且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块。

具体的，以计算“茶园的种植密度”为例详细说明如何通过视觉模块得出该参数，图像拍摄子模块以俯视的角度对茶园进行拍摄且得出拍摄图像，并传输至图像识别子模块，图像识别子模块对茶树进行识别且得出识别图像，并传输至图像分析子模块，图像分析子模块分析识别到的茶树的总数量，且根据茶树的总数量和茶园的总面积计算得到茶园的种植密度的信息，并传输至控制模块，其中，茶园的总面积可根据相关工作人员提供的数据直接获取。

可选的，所述控制模块计算病虫害预测因子时，满足以下式子：

其中，YC为病虫害预测因子，A为茶园的空气相对湿度检测总次数，XDSD

ceil为向上取整函数，ggd为茶园内灌溉点设置的总个数；

β为茶园周侧环境参考指数，β分别有以下取值，β＝2或β＝4，当β＝2时为茶园周侧不存在遮挡物，当β＝4时为茶园周侧存在遮挡物，days

qh为茶园所属地区的气候参考指数，qh分别有以下取值，qh＝2或qh＝3，当qh＝2时茶园所属地区的气候为热带气候或者亚热带气候，当qh＝3时茶园所属地区的气候为温带气候或者寒带气候或者干旱气候，wd为茶园的纬度，days

具体的，茶园的理论空气相对湿度设定为75％，当茶园的理论空气相对湿度低于70％时，茶树就会处于干旱的状态，生长会受到限制，当茶园的理论空气相对湿度大于80％时，则容易导致茶树病虫害的发生，尤其的，茶园管理过程中会进行合理灌溉、排水的操作，因此每次检测茶园的空气相对湿度会大于75％；茶园的种植密度越高对应的茶园的通风效果越差，一般来说茶园的种植密度以每亩种植110株比较合适；计算历史总天数时需要注意以下事项，历史总天数设定为90天，设定计算病虫害预测因子的时间为9月2日，则历史总天数为从9月1日起(包括9月1日)往前90天；恶劣天气指的是出现暴风雨、暴雪的情形，例如，限定风力达到8级(包括8级)以上为暴风，限定24小时内降雨量达到50毫米以上属于暴雨，限定24小时内降雪量达到10毫米以上属于暴雪，只要当天出现任意一种恶劣天气，对应的历史总天数内出现恶劣天气的总天数算1天；计算茶园周侧环境参考指数时需要注意以下事项，当距离茶园的中心位置最近的建筑物呈环绕式包裹茶园时，则定义该建筑物为茶园周侧存在遮挡物，当距离茶园的中心位置最近的建筑物呈半环绕式包裹茶园时，则定义该建筑物为茶园周侧存在遮挡物，设定建筑物与茶园的中心位置的直线距离小于800米才考虑，另外，对建筑物的高度不作限定；计算向上取整函数时具体参照以下示例，假设茶园内灌溉点设置的总个数为11个，则对应的

可选的，所述控制模块计算第一报警信息时，满足以下式子：

其中，BJ

可选的，所述信息处理模块还得出第e株茶树的树龄、观察实验中采样的茶树叶子的总片数、拍打实验中选取的茶树的总株数、拍打实验中同一株茶树的拍打总次数和单次拍打力度的信息，并传输至控制模块；

所述视觉模块还得出第e株茶树沿竖直方向的长度最大值、第e株茶树沿水平方向的长度最大值、第b片叶子正面为绿色区域的面积、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子的穿孔指数和第e株茶树第d次拍打时掉落的害虫的总只数的信息，并传输至控制模块；

所述控制模块根据观察实验中采样的茶树叶子的总片数、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子正面为绿色区域的面积和第b片叶子的穿孔指数计算观察实验的检测因子，根据相关信息计算拍打实验的检测因子，根据观察实验的检测因子和拍打实验的检测因子计算病虫害实测因子，根据病虫害实测因子得出第二报警信息并传输至通信模块；

所述通信模块将第二报警信息传输至用户端。

可选的，所述图像分析子模块还得出第e株茶树沿竖直方向的长度最大值、第e株茶树沿水平方向的长度最大值、第b片叶子正面为绿色区域的面积、第b片叶子正面的总面积、第b片叶子的穿孔指数和第e株茶树第d次拍打时掉落的害虫的总只数的信息，并传输至控制模块。

具体的，以计算“第b片叶子的穿孔指数”解释图像分析子模块如何工作，图像分析子模块基于完整叶子和穿孔叶子预先设定一个分类器，然后将待判定的识别图像输入分类器中，分类器会进行分类输出判别的结果，判别的结果经过图像分析子模块转化为具体的数值。

可选的，所述控制模块计算病虫害实测因子时，满足以下式子：

SC＝GC+PD；

其中，SC为病虫害实测因子，GC为观察实验的检测因子，PD为拍打实验的检测因子；

B为观察实验中采样的茶树叶子的总片数，

E为拍打实验中选取的茶树的总株数，D为拍打实验中同一株茶树的拍打总次数，

其中，观察实验指的是利用观察法的方式检测茶树叶子的表面形态；拍打实验指的是同一力度的情况下对不同的茶树进行拍打测试，茶树抖动时会导致虫子向下坠落，此时收集虫子然后统计其数量，需要注意的是，对于同一株茶树进行多次拍打时选取不一致的拍打位置；计算第e株茶树第d次拍打时掉落的害虫的总只数时需要注意以下事项，害虫指的是茶小绿叶蝉、绿盲蝽、茶蚜、黑刺粉虱、日本龟蜡蚧、茶叶瘿螨、茶橙瘿螨、茶尺蠖、茶银尺蠖、大造桥虫、扁刺蛾、红点龟形小刺蛾、茶褐蓑蛾、螺纹蓑蛾、白囊蓑蛾、茶黄蓟马和黑绒金龟甲；单次拍打力度的单位设定为牛顿；计算第e株茶树的树龄时需要注意以下事项，树龄可以通过生长锥取样法：通过在树干上钻取木芯并判断年轮数来计算树龄，这种方法需要使用专业的生长锥工具，对树干进行钻孔，取出木芯后进行年轮计数；优选的，设定第e株茶树沿竖直方向的长度最大值、第e株茶树沿水平方向的长度最大值的单位均为米，第e株茶树的树龄的单位为年，当树龄不足一年时计算为一年。

可选的，所述控制模块计算第二报警信息时，满足以下式子：

其中，BJ

以上公式在本实施例中虽然没有提供具体的单位，但是本领域技术人员必然会根据实际应用的需要，设定合适的单位。

本实施例解决了传统的病虫害检测系统的检测步骤较为繁琐的问题，具体的，本实施例通过控制模块计算病虫害预测因子且得出第一报警信息，上述过程不需要人工干涉，能快速预测茶树病虫害程度，当程度较轻时可以选择忽略，当程度较重时对茶树进行实测。

另外，通过观察实验和拍打实验的结合得出第二报警信息，使计算得到的第二报警信息更准确，更能反应茶树实际病虫害的情形。

本发明还提供一种茶树病虫害检测方法，结合图2所示，包括以下步骤：

S1：检测模块检测且得出第a次检测茶园的空气相对湿度的信息，并传输至控制模块；

S2：信息处理模块储存相关信息且得出茶园的理论空气相对湿度、茶园内灌溉点设置的总个数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的海拔高度、茶园地形的参考指数、茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度和历史总天数内为晴朗天气的总天数的信息，并传输至控制模块；

S3：视觉模块拍摄且得出茶园的种植密度和茶园周侧环境参考指数的信息，并传输至控制模块；

S4：控制模块根据茶园所属地区的气候参考指数、茶园的纬度、茶园的海拔高度、历史总天数内为晴朗天气的总天数和历史总天数计算茶园的阳光量因子，根据茶园周侧环境参考指数、历史总天数、历史总天数内出现恶劣天气的总天数、茶园的种植密度、茶园的海拔高度和茶园地形的参考指数计算茶园的通风程度因子，根据茶园内灌溉点设置的总个数计算茶园的空气相对湿度检测总次数，根据相关信息计算病虫害预测因子，根据病虫害预测因子得出第一报警信息并传输至通信模块；

S5：通信模块将第一报警信息传输至用户端。

实施例二：本实施例包含了实施例一的全部内容，提供了一种茶树病虫害检测系统，结合图3所示。

该系统还包括人工评定模块，图像拍摄子模块、控制模块均与人工评定模块通信连接；

人工评定模块用于储存工作人员评定的相关信息且得出第e株茶树根系的健康评定指数、第e株茶树枝干的健康评定指数和第e株茶树顶芽的健康评定指数的信息，并传输至控制模块；

控制模块根据第e株茶树根系的健康评定指数、第e株茶树枝干的健康评定指数和第e株茶树顶芽的健康评定指数计算专家测评第e株茶树的健康因子，根据专家测评第e株茶树的健康因子得出第三报警信息并传输至通信模块；

通信模块将第三报警信息传输至用户端。

控制模块计算专家测评第e株茶树的健康因子时，满足以下式子：

其中，ZJ

具体的，第e株茶树根系的健康评定指数、第e株茶树枝干的健康评定指数、第e株茶树顶芽的健康评定指数的取值范围均大于0且小于等于5，数值越大则判定茶树的对应部分越健康；图像拍摄子模块对茶树的根系、枝干和顶芽对应的部分拍摄，工作人员通过肉眼判断对应茶树的健康情况，最后将评分分别输入人工评定模块内。

控制模块计算第三报警信息时，满足以下式子：

其中，BJ

本实施例解决了传统的病虫害检测系统的检测精度较低的问题，具体的，本实施例通过增加人工评定的方式与智能检测的方式结合，得到的第二报警信息和第三报警信息比对后再作出相关的灭虫措施。

以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素是可以更新的。