基于多传感器数据融合技术的小麦病虫阈值决策算法设计
李冰
李纪云
河南职业技术学院现代信息技术学院 河南郑州 450046
摘要：小麦病虫害种类繁多,且不同病虫害的症状可能相似,导致在小麦病虫阈值决策过程中可能出现数据信息的丢失、误判或冗余,进而影响阈值设定的准确性.传感器数据融合技术具有准确区分不同病虫害类型的潜力,其小麦病虫阈值的准确性较高.鉴于此,设计了一种基于多传感器数据融合技术的小麦病虫阈值决策算法.通过选择和布设多种探测传感器,利用多传感器数据融合技术,将来自不同传感器的数据进行整合,实现了对小麦病虫害的危害程度与产量损失率的精确测定.基于这些测定结果,制定了计算小麦病虫阈值的规则,并通过混合方法优化了小麦病虫害阈值决策过程,最终确定了更加准确合理的小麦病虫害的阈值.案例分析表明,所设计的算法响应时间较短,能够更快地处理数据并作出决策;所得结果与实际结果的误差平均值仅为 3.4%,显示出小麦病虫害检测结果的高度准确性和可靠性,通过所提出的方法能够有效提升决策的效率和精确度.
关键词：多种传感器数据融合技术小麦病虫害阈值决策产量损失率
资助基金：河南省科技厅科技攻关(242102111190)河南省高等学校重点科研项目(24B520017)
论文发表日期：2024-09-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 55-58 )