Matlab实现作物病虫害预测

2021-08-23 16:03:32

Matlab实现作物病虫害预测

  农作物的主要病虫害常年对农作物造成严重危害，给农业经济造成严重损失。 根据病虫害的发生发展情况，以及农作物的物理气候预报等资料，进行综合分析，估计其未来的发生期、发生量和危害程度，预测病虫害的未来发展。 这项工作称为作物病虫害情况的预测。

  虫情预报是病虫害综合防治的必要前提。 只有及时准确地预测病虫害的发生，才能正确制定综合防治计划，及时采取必要措施，以经济有效的方式减少病虫害数量，确保作物高产稳产。

  昆虫情况预测分类

  1、按预报内容划分，虫情预报可分为发生期预报、发生预报、迁徙性病虫害预报、灾情预报、运行预估 .

  2、按预测时间长短划分，可分为短期预测、中期预测和长期预测。

  基于神经网络的昆虫态势预测原理

  众所周知，害虫的发生与自然因素有着密切的关系，同时也受温度、日照、降雨等因素的影响。 影响害虫发生的各种因素之间存在复杂的相互作用。 由于其自身的不足，传统方法难以建立准确、完美的预测。  BP神经网络具有预测非线性复杂系统的良好特性，能够有效地描述其自身的不确定性和多输入等复杂非线性特性。

  从影响害虫发生的气候因素来看，害虫的发生主要受以下三个因素的制约。

  温度昆虫是温度变化的动物，它们的体温基本上随外界温度而变化。 外界温度的变化直接影响昆虫的代谢率，直接影响昆虫的生长、繁殖、生存等生命活动。

  湿度和降雨 湿度和降雨直接影响昆虫的生长和生存。

  光对于昆虫来说，光不是一种生存条件，但外界的光因素与昆虫的嗜性、活动行为和生活方式有直接或间接的关系。