基于国产基础软件的蔬菜病虫害识别 防治系统的设计与实现 - SUSTC-XLAB/crops GitHub Wiki

本文基于专家系统的蔬菜病虫害识别系统的实现，重点围绕建立病虫害知识库和智能诊断库，开发一套低成本的国产基础软件。通过分析蔬菜病虫害识别防治系统业务流程，抽取病虫害识别防治核心构建，采用拖曳式向导模式构建技术和数据类型转换技术构建蔬菜病虫害识别防治系统，以帮助治保人员对病虫害进行推理和诊断并给出合理措施。

1 系统业务分析

系统共抽取基于蔬菜病虫害的3项共性业务，即病虫害知识浏览、病虫害智能诊断以及病虫害农事指导。 首先，基于多媒体方式实现病虫害知识浏览，建立病虫害知识库，内容涉及病虫害的基本属性知识、形态特征及农业防治、化学防治、生物防治和其他防治方法的图片、视频及文字材料； 然后，基于多模式的病虫害智能诊断，严格按照领域专家提出的病虫害识别推理机制建立系统的逻辑推理体系，用来模拟领域专家的推理和经验判断，主要根据其蔬菜的症状描述，进行步步选择，结合专家知识和图片辅助实现病虫害诊断，提供该病虫害的相关材料和防治方法； 最后基于公历和24节气相结合的病虫害农事指导，采用公历和24节气相结合的病虫害农事指导展示方式，及时的提示用户在各个时间点容易发生的病虫害，并且提供相应的防治措施。 因此，蔬菜病虫害识别防治系统主要包括了病虫害知识浏览、病虫害智能诊断、病虫害农事指导3个核心功能模块，如图1。

2 系统支撑平台设计

系统支撑平台针对蔬菜病虫害识别防治系统建设的相关业务功能和信息交互特点，基于SOA平台框架设计，对平台底层数据进行分析，构造出病虫害识别防治所需的业务流管理、数据访问、数据分析等基础构件，采Web Service主流中间件技术对这些构件进行封装，搭建基于中间件的基础支撑平台，从而实现“King Base数据库”、“中科红旗Linux操作统”等 国产基础软件和国产应用服务器之间的数据交互和信息共享。然后，在基础支撑平台基础之上，依据病虫害识别防治系统业务需求，建立知识浏览、智能诊断、农事指导3个系统核心构件库及构件库组合，采用界面友好，定制和拖拽式的开发方法，通过病虫害知识库生产线方式进行构件开发、流程配置和系统封装，建立基于Web Service的系统集成框架、部署配置及管理技术支撑## ，实现系统各功能构件的集成和协同，可实现病虫害识别防治系统的多模式（精确、模糊）、多种类（文字、多媒体，单机、网络等）的构件化开发（图2）。

3 系统构件设计

3.1 病虫害知识浏览构件库

对蔬菜常见的病虫害知识进行多维度分类，基于中间件支撑平台和Web Service服务，抽取蔬菜的病害构件和虫害构件，并进行组合与链接。抽取基于多媒体的知识浏览方式构件，以图像、文字、视频多种方式展现病虫害知识，依据不同的蔬菜类型、用户的不同水平及不同习惯可以浏览不同类型的知识，从而为用户提供便捷的服务。病害构件涉及了蔬菜病原种类、典型症状的识别、以及病病害的农业防治、化学防治、生物防治和其他防治方法。虫害构件主要涉及了害虫所属类型，害虫基本形态特征、生活习性、传播途径、发生规律、危害特点及农业防治、化学防治、生物防治和其他防治方法。

3.2 病虫害智能诊断构件库

依据病虫害的特性和防治办法，制定病虫害防治专家推理规则，选择模糊诊断、渐进式诊断以及图片引导式诊断等方式，基于中间件支撑平台，抽取蔬菜病害诊断构件和虫害诊断构件，即主要根据其在叶部、根部、茎部和果实等方面的症状描述，贴近人的思维方式，进行步步选择，结合专家知识和图片辅助实现病虫害诊断，调用病虫害知识库形成诊断结论，提供明确的防治技术方法，以辅助植保人员诊断决策。

3.3 病虫害防治农事指导构件

采用公历和24节气相结合的病虫害农事指导展示方式，建立周年防治历构件及病虫情报构件，采用图像、文字、视频相结合的方式，以直观方式及时提示农民在各个节气点容易发生的病虫害情况，并且提供相应的防治措施，从而做到更加贴近农业生产习惯，方便用户使用。

4.技术发展趋势

近年来人工神经网络模型开始应用于病虫害防治系统中,并取得了良好效果,已成为植物病虫害预测预报的一条新途径；同时，随着地理信息系统（GIS）的普及，能实现对病虫害的随时监测和预警，实现分钟级别的反应措施，有效地减少了病虫害损失；相信植物病虫害专家系统从研发 、推广到走向市场的技术路线一定会越来越完善, 将来必定有更多的专家系统得到更加广泛地应用。

参考资料

王秀徽等.基于国产基础软件的蔬菜病虫害识别防治系统的设计与实现.中国农学通报 2013,29(35):368-372

徐建强等.我国植物病虫害专家系统的研究进展及发展趋势.河南农业科学.2007.11.028

赵春江,杨刚.农业专家系统现状与未来[J].计算机农业应用,1992(2):1-8.