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森林病虫害远程诊断与实现方法
［摘 要］ 森林病虫害的诊治迫在眉睫,及时有效地对病虫害进行诊治是当下的首要问题.因此,建议建立一个森林病虫害远程诊断系统,这个远程诊断系统主要是采用人工和系统双管齐下的方式,首先基层林业工作者采集森林病虫害的文字或者图像信息,然后将这些信息输入到该系统由专家进行远程诊断,这就保证了防治的科学性和可靠性.
［关键词］ 森林病虫害；远程诊断系统；专家在线
［中图分类号］ S763 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-7909（2017）02-92-2
病虫害是森林的劲敌,广东省阳江市江城区森林病虫害防治检疫站一直致力于病虫害的防治.森林看似是一个健壮的成年,实则是个脆弱的孩子,只要一种病虫害在森林中蔓延开来,那么森林就会很快遭到侵害.传统的森林病虫害的发现与诊断方式完全是同防治人员联系起来,这样看似简单方便实则风险重重.基层防治人员只能凭借已有的知识和经验进行判断,倘若他们遇到的病虫害超出经验范围而不能作出正确的诊断,那么将会导致森林病虫害泛滥.考虑到人为因素,国内外都在探索更加高效和稳定的病虫害防治方法,经过长期试验,建立了较为成熟的远程诊断的专家系统,即采取由基层人员和系统的双向把关的防控模式,由基层人员将森林病虫害的现场图像录入到远程诊断专家系统,专家系统将会对传入的图像信息进行识别,给出诊断并提供相应的措施［1］.这样建立起来的远程诊断专家系统是一个有效、安全、稳定的森林病虫害远程诊断系统,大大降低了森林病虫害造成的损失.
1 森林病虫害远程诊断的方法
森林病虫害的远程诊断是采取一种机器智能和专家在线咨询相结合的模式,这样既可以确保诊断的正确性,又可以简化诊断过程.该远程诊断系统的流程如图1 所示.
远程诊断的机器智能模式是通过智能数据库实现的,采用录入-数据库识别-防治措施的横向模式.录入工作是由森林管理人员来采集完成的,主要以图像信息为主.智能数据库在录入的信息发送到诊断系统中进行数据图像分析,系统根据发来的图像信息在系统内部的数据库中进行智能识别.因此,智能数据库的完善是十分重要的,智能数据库是根据已有的病虫害和森林防治知识来组建的,并且会根据新信息的录入不断更新和完善.所以,当工作人员录入图像信息时,其实大多数执行的是一个系统识别的工作,将图像与智能数据库中的信息进行识别分析,最终将分析的结果同防治方案一同反馈给工作人员.
远程咨询是基于远程诊断系统匹配无效的前提,是对远程诊断系统的一个补充.当工作人员录入的图像信息在智能数据库中得不到识别时,图像信息就会选择远程咨询专家的方式达到问题的解决.
2 森林病虫害远程诊断的实现
森林病虫害远程诊断的实现是一个链型结构,由信息入库、智能数据管理、推理机的设计、网络结构和数据更新组成.
2.1 森林病虫害的实时信息入库
森林病虫害一经发现便要及时采集信息,防止情况恶化.这是进行远程诊断的第一步,由森林管理人员在森林病虫害现场拍照、摄影等,形成图像、文字信息,并且将这些获得的信息进行处理,使得图像或者文字信息更加准确.工作人员还需实时检测病虫害的蔓延情况,根据森林病虫害各个阶段的特征进行实时的信息入库识别.这些入库的信息会先经过智能数据库的识别,由于森林病虫害类型多样,甚至有些并未发现,所以智能数据库的识别需按照病虫害的蔓延情况实时更新入库,以便达到更加准确的识别.
2.2 智能数据库的设计及管理
智能数据库所存储的信息包括森林防治知识、现存的病虫害情况、相关的病虫害防治措施等.由于森林病虫害种类繁多,每个地区森林的特点也各不相同,所以智能数据可只能存储常见的病虫害图像和信息,一些未出现或者特征复杂的病虫害信息仍有待完善和更新.但是,随着智能数据库的日趋完善,这些信息都会逐渐得到更新.
智能数据库相当于机器专家,由图像存储库、病虫害类别库、森林特征库、诊断识别库和方案匹配库等组成.还存储有各个区域的数字地图、防治系统的更新、防治人员的组成和分布等.可以说智能数据库涵盖了森林病虫害的大多数情况,其实一个有效的采集到识别的可行化流程.
数据库技术将系统采集和录入的信息集中起来,形成有结构的网状知识体系.在这样的网状体系中有多个主线,每个主线又有多个支线,这样的网状数据库的好处在于森林人员采集录入的信息能够达到相对准确的识别.一般录入的信息先与主线信息匹配,再由信息的具体特征分支开到各个支线的识别,最终确定病虫害的类别,由此匹配相对应的防治方案.
2.3 森林病虫害远程诊断推理机的设计
远程诊断的推理机设计是远程诊断的智能系统中诊断的逻辑处理项,逻辑处理项的存在是对输入的信息执行判断和选择,是对已识别的信息进行防治方案选择的一个执行命令.这个逻辑处理采取的是反向推理,即将已识别的病虫害类型导入森林防治措施库中,以这个识别的病虫害类型为目标在措施库中执行一个措施搜索,进行条件的符合度匹配,若符合则输出,若不符合则继续搜索.但是,更新和措施库的补充需要时间,因此推理机的设计中很重要的是采用中断技术,以保护匹配识别的有效存储.
2.4 森林病虫害远程人工诊断的网络结构
这个部分是针对远程智能数据库系统无法匹配信息情况的补充,即采取人工专家在线诊断的模式.远程人工诊断的网络结构是通过服务器将森林现场用户同人工专家连接,实现森林防治工作站与森林专家的数据信息的一个有效对接.
在用户的现场信息录入数据库无法得到识别时,用户便要通过在线端咨询森林病虫害防治专家,通过将现场的图像、文字等信息通过服务器网络的输送到达专家端.由于森林病虫害的多样性,而不同的专家所擅长的细分病虫害领域也有区别,所以人工诊断网络结构采用的是多用户端到达多专家端的模式,这个网络结构实际上执行的是用户信息和专家专项的匹配过程,达到一种病虫害的准确匹配,进行专业治理.
2.5 森林病虫害远程诊断系统数据更新的实现
森林远程诊断系统数据更新主要是通过两大渠道,一是将具有权威性和完整性的国家森林病虫害信息中心作为样本导入智能数据库的存储中心,并且两者在实践过程中是互为补充的关系,国家森林病虫害中心的信息更新将会实时更新到数据库中,而数据库在实践当中录入的信息也会实时更新到国家森林病虫害信息中心.二是人工在线诊断系统对智能诊断数据库的补充和更新作用,当用户录入的信息在数据库中无法识别匹配时,就会链接到专家端进行专项诊断,而专家诊断的结果又会实时补充到数据库中,对原有的数据库知识进行更新.
3 系统运行过程与评价
诊断来源信息的获取主要包括用户对现场描述的文字信息、拍摄的图像信息.文字信息包括病虫害的现场描述、危害症状、区域特点、诊断时间等,这是对图像信息的补充和介绍.而图像信息则更为直观和全面地展示了这个森林区域的病虫害现状.所以,系统运行的信息来源是相对准确的,而系统运行中有智能数据库、人工在线诊断端2 个诊断体系,加上推理机的逻辑项选择,整个系统的流程覆盖了大多数的情况.可以说,这个系统是解决森林病虫害较为完善和可执行的系统.
4 结语
通过智能诊断数据库和远程人工专家在线咨询两大网络结构体系对可能发生的病虫害现象进行大范围的覆盖,并创新运用推理机模型对诊断结果输出有效的防治措施.系统真正做到了森林病虫害防治诊断和防治措施的纵向解决结构,对当下森林病虫害的防治具有重要的实践意义［2］.
参考文献
［1］王卫文. 远程诊断专家系统在城市森林病虫害防治中的应用［J］.中国城市林业,2004（5）：52-54.
［2］宋玉双,黄北英. 中国林业有害生物防治技术的新进展［J］.中国森林病虫,2008（6）：31-34,42.
病虫害论文范文结:
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