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摘要：本发明涉及虫害防治技术领域，特别是一种澳洲坚果种植过程中的虫害防治方法及系统。基于标准状态图像的二值化矩阵与实时状态图像的二值化矩阵对澳洲坚果果树进行虫害分析；若为第二分析结果，则获取当前预设位置节点的澳洲坚果果树的施药方案，并基于获取得到的施药方案控制无人施药机对当前预设位置节点的澳洲坚果果树进行施药处理；对采集得到的实际施药参数进行分类处理，根据分类结果得到无人施药机施药的各项实际施药参数集；将各项实际施药参数集与对应预设施药参数集进行比较处理，根据比较结果对无人施药机中发生偏差的施药参数进行修正处理，能够根据病虫害情况有针对性地采取相应措施进行施药治理，有效提高施药效果。

主权项：1.一种澳洲坚果种植过程中的虫害防治方法，其特征在于，包括以下步骤：控制无人施药机移动至预设位置节点，并获取当前预设位置节点的澳洲坚果果树的实时状态图像，并对所述实时状态图像进行矩阵转化处理，得到实时状态图像的二值化矩阵；获取澳洲坚果果树的标准状态图像的二值化矩阵，基于标准状态图像的二值化矩阵与实时状态图像的二值化矩阵对澳洲坚果果树进行虫害分析，得到分析结果；若为第一分析结果，则控制无人施药机移动至下一预设位置节点；若为第二分析结果，则获取当前预设位置节点的澳洲坚果果树的施药方案，并基于获取得到的施药方案控制无人施药机对当前预设位置节点的澳洲坚果果树进行施药处理；在无人施药机施药过程中，在若干个预设施药时间节点采集无人施药机的实际施药参数，并对采集得到的实际施药参数进行分类处理，得到分类结果，根据分类结果得到无人施药机施药的各项实际施药参数集；根据所述施药方案获取无人施药机在预设时间段内的各项预设施药参数集；将各项实际施药参数集与对应预设施药参数集进行比较处理，以根据比较结果对无人施药机中发生偏差的施药参数进行修正处理；其中，对所述实时状态图像进行矩阵转化处理，得到实时状态图像的二值化矩阵，具体为：对所述实时状态图像进行灰值化、去噪以及直方图均衡化处理，得到处理后的实时状态图像；预设像素阈值范围，遍历处理后的实时状态图像中各个像素点，判断处理后的实时状态图像中各个像素点的实际像素值是否位于预设像素阈值范围内；若某一像素点的实际像素值位于预设像素阈值范围内，则将该像素点的比较结果记录为1；若某一像素点的实际像素值不位于预设像素阈值范围内，则将该像素点的比较结果记录为0；根据比较结果构建实时状态图像的初始二值化矩阵；引入连通域标记算法，基于连通域标记算法将所述初始二值化矩阵划分为若干个连通区域并对各个连通区域并进行标记，每个连通区域将被分配一个唯一的标记；计算各个连通区域的实际区域特征信息，区域特征信息包括面积、周长以及形状；根据各个连通区域的实际区域特征信息对各个连通区域进行相似性分析，得到各个连通区域之间的相似度；若某两个连通区域之间的相似度大于预设相似度阈值，则说明这两个连通区域为冗余区域，则在初始二值化矩阵中标记出与这两个连通区域相对应的元素位置区域，并将被标记的元素位置区域进行合并处理；以此类推，直至分析识别出初始二值化矩阵中所有的冗余区域，并对相应的冗余区域合并处理，得到实时状态图像的二值化矩阵；其中，获取澳洲坚果果树的标准状态图像的二值化矩阵，基于标准状态图像的二值化矩阵与实时状态图像的二值化矩阵对澳洲坚果果树进行虫害分析，具体为：基于大数据网络获取澳洲坚果果树的标准状态图像，并对所述标准状态图像进行矩阵转化处理，得到标准状态图像的二值化矩阵；以及获取实时状态图像的二值化矩阵，将实时状态图像的二值化矩阵与标准状态图像的二值化矩阵中相同矩阵位置上的元素值进行比较；构建元素统计表，若某一相同矩阵位置上的元素相同，则在元素统计表上加1；若某一相同矩阵位置上的元素不相同，则在元素统计表上加0；比较完毕后，获取元素统计表的最终计数，将所述最终计数除以实时状态图像的总像素数，得到实时状态图像与标准状态图像之间的相似程度；若所述实时状态图像与标准状态图像之间的相似程度不大于预设相似程度阈值，则生成第一分析结果，说明不需要对当前预设位置节点的澳洲坚果果树进行施药处理，则控制无人施药机移动至下一预设位置节点；若所述实时状态图像与标准状态图像之间的相似程度大于预设相似程度阈值，则生成第二分析结果，则获取当前预设位置节点的澳洲坚果果树的施药方案，并基于获取得到的施药方案控制无人施药机对当前预设位置节点的澳洲坚果果树进行施药处理；其中，对采集得到的实际施药参数进行分类处理，得到分类结果，具体为：基于线性判别分析法将采集得到的实际施药参数映射到低维空间，在所述低维空间中计算各实际施药参数之间的欧几里得距离；将欧几里得距离最近的两个实际施药参数进行兼并处理，得到若干个第一实际施药参数子集；计算各个第一实际施药参数子集中所有实际施药参数的平均值，根据所述平均值确定出各个第一实际施药参数子集的子集中心；根据各个第一实际施药参数子集的子集中心计算各个第一实际施药参数子集之间的欧几里得距离，将欧几里得距离最近的两个第一实际施药参数子集进行兼并处理，得到若干个第二实际施药参数子集，并获取各个第二实际施药参数子集的的子集中心；重复以上步骤，以对各个实际施药参数进行不断迭代并集处理，直至迭代次数达到预设次数后，得到若干个第N实际施药参数子集；计算各个第N实际施药参数子集的Rand指数；并将各个第N实际施药参数子集的Rand指数与预设指数阈值进行比较；若各个第N实际施药参数子集的Rand指数均大于预设指数阈值，则将各个第N实际施药参数子集作为最终实际施药参数子集输出，根据各个最终实际施药参数子集生成分类结果；若存在至少一个第N实际施药参数子集的Rand指数不大于预设指数阈值的情况，则重复以上步骤，以重新对各个实际施药参数进行迭代并集处理，直至各个第N实际施药参数子集作为最终实际施药参数子集输出，根据各个最终实际施药参数子集生成分类结果。

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百度查询： 中国热带农业科学院南亚热带作物研究所 一种澳洲坚果种植过程中的虫害防治方法及系统