1  主要研究内容、研究意义及预期目标

1.1  研究意义

众所周知，我国农作物种植面积和产量都居于世界前列，但同时也是农作物病虫害危害大国，国家“十四五”规划要求全力发展农业建设，建设智慧农业，防治农作物病虫害。

石榴是一种经济价值很高的优良果树，其中石榴果实可食用，石榴花、石榴渣、石榴皮内含有多种酸、生物碱等成分，作为药物使用可以达到抗氧化、调血脂的效果。2020年我国石榴产量约100万吨（图1），产量为全球第一。但是因为温湿度、气候、降雨量、种植地势等原因，容易招致病虫害，其中危害石榴的病害约20种，如枯萎病、黑斑病、果腐病、炭疽病、褐斑病等；危害石榴的虫害约50种，如蚜虫、粉虱等。病虫害具有症状形态多变，传播性广、传播速度快等特点，若其中一片种植区域有发病症状，通过互相接触等途径形成交叉感染可导致大片病虫害的发生，若不能及时发现并控制，将会造成亏产低质的严重后果^[1]。

图1 全球石榴产量图

对于传统的石榴病虫害检测来说，对石榴的病虫害识别主要依赖果园管理人员在巡园过程中观察到的病虫害异常，然后依靠经验对其进行识别，存在效率低、误判率高等情况^[2]。

本选题将石榴病虫害识别作为目标，以图像特征提取、图像识别为重点研究内容，将图像技术与人工智能^[3]等技术结合，基于石榴病虫害图像样本数据库的学习，搭建神经网络^[4]并训练,完成石榴病虫害识别系统。只需将石榴树、叶、果实得图片传输后就可进行识别，操作便利，实用性较强；还可以实现比较高的识别准确率；为后续石榴病虫害识别及诊断做铺垫^[5-6]。而且，随着农业信息化、智能化、神经网络理论和图像处理技术的不断发展，农作物病虫害的智能检测会有越来越广的发展前景。

1.2  主要研究内容

针对石榴虫害识别诊断不及时、准确性不高的问题，本选题以常见的石榴病虫害种类为研究对象，对其进行病虫害识别的研究。

主要有三个研究内容：

（1） 图像预处理

一般原图像存在噪声，容易干扰分割和特征分析。所以在可见光背景进行图像处理时，一般先对石榴叶、茎外部病虫害图像进行图像预处理。根据石榴病虫害图像的特点分析与比较几种图像预处理方法的功能，提出适合于石榴病虫害图像预处理的方法 ^[7]。

（2） 图像特征提取

石榴病虫害图像特征是病虫害图像信息的有效表达，准确提取病虫害图像特征是有效识别病虫害的重要保证。通常来说石榴得病后，新陈代谢会使得叶片、根茎等部位发生或大或小的改变，从而引起植物细胞不定程度的变化，常见的特征包括颜色、纹理、形态^[8-9]等。而石榴虫害往往是密集型的小虫或数量较少的大虫类型，特征则根据其身体特征进行研究。

（3） 图像识别分类

利用神经网络在计算机视觉方面的优秀性能以及其强大的建模能力、特征学习能力和模式识别能力。构建一个病虫害识别模型，对模型进行训练、参数调整、识别测试等，实现石榴病虫害的识别分类^[10]。

1.3  预期目标

对于采集来的石榴病虫害图像，进行处理得到较好的处理图；图像分割出局部特征较为明显的石榴病虫害图像；分类数据库；研究适合数据库中石榴病虫害进行颜色、形状、纹理等特征提取的算法；最后搭建的模型利于快速识别病虫害图像，达到较高的精度^[11]。