基于遗传算法的园艺植物病虫害识别方法研究

摘要：目前，园艺植物经过多年的发展，已经成为我国很多地区的主要支柱产业，形成了具有地方特色的优势产区。园艺植物基本属于高投入、高产出、技术含量相对较高的产业。人们在实际生产中经常存在病虫害的问题，这给城市绿化和景区带来了很大的损失。要实现园艺植物的病虫害识别和正常生产，离不开科技的支撑。本文总结了利用基于遗传算法的图像处理和识别技术简便、快速地识别园艺植物病虫害的方法。

关键词：遗传算法；园艺植物；病虫害识别；图像处理

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章編号：1009-3044（2019）06-0189-02

Study on Identification Methods of Plant Diseases and Insect Pests Based on Genetic Algorithm

YU Jin-yuan， ZHAO Na*

（Tianjin Agricultural University， Tianjin 300384， China）

Abstract： At present， after years of development， horticultural plants have become the main pillar industries in many areas of China， forming a dominant production area with local characteristics. Horticultural plants are basically high-input， high-output， and relatively high-tech industries. People often have problems with pests and diseases in actual production， which brings great losses to urban greening and scenic spots. To realize the identification and normal production of horticultural plants， it is inseparable from the support of science and technology. This paper summarizes the methods for easily and quickly identifying horticultural plant diseases and insect pests using image processing and recognition techniques based on genetic algorithms.

Key words： genetic algorithm； horticultural plants； pest and disease identification； image processing

1 概述

新时代以来，随着世界经济全球化趋势的不断增强，科技革命迅速发展，公民生活水平不断提高，这些都对园艺植物生产和植保工作提出了新的要求。我国植保工作要适应新时期新形势的要求，实现新的发展目标，必须树立“以人为本”和科学发展观的思想，重视资源和生态环境保护。

园艺植物病虫害识别是植物病理学和昆虫学的一个分支，它是研究园艺植物病害的发病规律、症状识别和害虫的生活习性、形态特征、预测预报和识别方法的一门科学，包括果树、蔬菜、花卉等。也是直接为园艺植物生产服务的一门应用科学。因为病虫生活是由环境寄主植物、天敌等因子组成的复杂生态系统，所以园艺植物病虫害识别是以病原生物学、昆虫学、化学、植物学、统计学等有关学科为基础。[1]

近代园艺植物病虫害识别的发展甚为迅速。新中国成立后，国家对病虫识别工作极为重视，通过广大植保工作者的共同努力和实践，取得了举世瞩目的成就。特别是20世纪60年代以来，由于遗传学、微生物学、分子生物学、电子显微技术、电子计算机等学科的发展和应用，园艺植物病虫害识别的研究有了新的进展和方向。大多数高新技术在园艺植物病虫害识别的研究和实践中日益普及，遥感、遥控技术已用于害虫的分布情况危害程度的遥测侦察，为预测预报工作提供了可靠的依据。原子能、激光、超声波、激素、遗传工程已在病虫害的管理和识别上显示出越来越重要的作用。

随着病虫害综合治理理论和技术向高、深层次发展及系统工程原理和方法在有害生物治理技术中的应用，病虫害的计算机优化管理也将逐步提高，这使园艺植物病虫害识别与信息学、环境学、社会学经济学、决策学、计算机与信息科学等也发生越来越密切的联系。

我国发展的需求应当迎合新时代的经济发展形势，帮助我国多地区实行可持续发展的战略和目标，同时得到理想的发展效果。另外，可持续发展的关键性因素是使用科学合理的病虫害识别技术使园艺植物生长的更好。目前，我国总是病虫害发生之后才进行各种识别研究，运用这种传统的识别研究方法，不能从根本上解决病虫害的问题，效果很不理想。所以，不要被动的在发生之后才做处理，务必要在病虫害发生前，对其进行一些必要的识别研究。

2 遗传算法的工作原理

遗传算法是进化优化算法的一个分支，模拟自然界生物DNA的遗传变异机制，基于对DNA编码字符串的操作实现概率优化的。这里，字符串为个体的基因型，基于目标参数等，可获得各基因型对应的表现型，即解空间中的点。

遗传算法所具有很多特点，是传统算法不能比拟的，比如对参数的编码进行操作、不需要进行推导以及增加附加信息、寻找最优规则非确定性等。当一对染色体结合到一起时，双亲的遗传基因的结合会使子女保留父母的特征；当染色体结合之后，由于染色体的随机变异也会造成子代同父代的不同。

自从遗传算法的提出就引起了相当多的学者关注，并在多方面取得了较好的研究成果，尤其是在算法方面，主要体现在对其的应用和理论研究。因为遗传算法只是模拟自然演化过程的一种全局概率搜索优化算法，而又只对染色体进行遗传操作，而不是对决策的变量本身。且对优化函数没有什么特殊的要求，正应如此遗传算法才能在众多的领域获得广泛应用。

运用遗传算法解决优化问题的时候，第一，通常采用二进制串来表示问题解空间中的一个候选解编码成个体，也就是基因型。遗传算法是对一定数量的个体群进行操作，而不是针对一个个体。进化种群是它们形成候選解的集合。在第一时间，在搜索空间中随机生成种群中的每一个个体。紧接着，用适应度函数给个体一个适应值，也就是合适的值。这个适应度函数就是评价函数，评价函数和需要优化的问题的目标函数有很大的关系。根据这个适应度函数，好的个体通常可以被赋予高的适应值，使得它们在下一代能得到更多被选择的机会，用来产生更具有竞争力的新个体。生成新个体依靠设计合适的重组算子。可以不做任何改变去直接复制父代的个体生成新个体，这就是选择算子。像变异算子和交叉算子，就是通过对上一代个体进行局部的修改，用来提高个体的适应值。通过混合两个被选择的父代个体的部分基因来使典型的交叉算子中生成的新个体。交叉操作主要基于已有的编码个体对搜索空间进行开发，另外，还可由变异操作探索没有被当前种群表示的搜索空间，这种操作通过随机地改变个体的某一部分来产生新个体。新产生的种群再采用相同的操作过程。在满足设定的算法终止准则之前，让这个过程循环进行。遗传算法的基本实现如下步骤所示。

（1）输入设置的参数，其中包含种群规模N，终止条件（如最大迭代次数Tmax），交叉和变异概率[pc]、[pm]。

（2）首先设置t=0，初始化为随机生成，生成初始进化种群P（0）。

（3）其次计算出适应值，基于解码算法，对进化种群P（t）中的每一个个体，获得各进化个体基因型对应的解空间中的点，并计算其目标函数，再根据与目标函数相关的适应度函数，计算出个体适应值。

（4）然后选择操作，对当前进化种群P（t）中的个体，按照相应的选择机制，如轮盘赌或联赛选择策略等，选择出N个个体组成种群P （t），该种群中包含当前代为止最优进化个体。

（5）之后运用交叉操作，对种群P （t）中的进化个体进行随机两两配对，将其作为父代个体，然后以概率[pc]对父代个体实施交叉操作，如单点交叉、多点交叉等，生成新的子代个体，并组成种群P"（t）。

（6）紧接着进行变异操作，对进化种群P"（t）中的个体，以概率Pm选择部分进化个体，实施变异操作，像二进制编码中.选择某一位实施变异 ，生成新的种群P"（t）。

（7）得到P（t+1）=P"（t），t=t+1。

（8）如果满足算法终止条件，那么算法结束，则输出最优解；否则，转步骤2。

（9）最后输出得到的最优解。[2]

3 基于遗传算法的园艺植物病虫害识别

众所周知，以前的文字描述在很多方面都有限制，因而需要用基于遗传算法的病虫害研究方法去辨别园艺植物病虫害。园艺植物病虫害是指对园艺中的植物在生长过程中造成伤害的病害和虫害的总称，种类非常的多，治理起来也比较困难。园艺植物病虫害图像识别法是运用对图像传感器所获得的园艺植物病虫害图像进行优化分析处理，有效地识别害虫的种类及监测害虫的数量，进而对害虫的活动情况进行有效及合理的实时监控和自动识别。

因为有了能够获取图像的设备，人们在获取病虫图像时才方便了许多。这将使利用模式识别技术，对病虫图像分析和处理结果的自动识别分类奠定基础。在与传统的人工识别相比，这种利用图像分析的病虫识别系统不仅节省了大量的人力物力资源还打破了以往的专家进现场勘察的局限。如果将图像的病虫识别技术再结合模式识别技术和图像处理技术。用在防护林的保护、水稻病虫预防和病虫预报与识别等方面，可以大大提升检测的效率、减少不必要的损失，降低病虫害对农作物和植被的影响，并且在日后的学术研究和实际应用中都具有很高的价值。[3]

图像识别的复杂程度和难度都非常高并且会随着系统维度的增加而增加。

如果可以从大量候选的特征中找出代表问题空间的最优特征是十分重要的。好的特征应具有以下几大特点：可区分性、可靠性、独立性和数量少的特点。而特征选择的方法有三种：穷举法、启发式方法、随机方法。其中穷举法的准确度最高能保证最优，但计算的复杂度和难度也是相当高的，而后两种方法虽然即简单又快速，但准确度相对较低并且不能保证最好。利用遗传算法对提取的原始特征向量进行重点优化选择，最终可以从原始特征中筛选出具有独立性好、数量少的特征，这将大大地降低了分类器的复杂性和难度，从而可以提高病害图像识别的效率。[4]

4 总结

新时代的植物保护学科，园艺植物病虫害识别技术随着其他科学技术的不断提高也得到了快速发展。我国作为发展中国家，与发达国家相比之下，经济和社会因素还存在很大的差距。由于精准农业的兴起，使用信息技术为园艺植物病虫害的识别提供了新方法，其中之一就是图像处理技术。这里的图像处理就是将图像信号转换成相应的数字信号，然后利用计算机对其进行加工处理的过程。

随着我国经科技水平的迅猛发展，以及社会整体经济水平的提高，人们对园艺植物病虫害、草害识别水平的要求也在不断地提高。只有正确分辨病虫害种类，才能做到对症下药，保障园艺植物的正常生长，以达到观赏的价值。综上所述，利用遗传算法来识别园艺植物病虫害，对保障园艺植物正常生长并维护其自身的价值具有重要的意义。

参考文献：

[1] 郭涛.新时期园艺植物病虫害防治技术初探[J].南方农业，2018，12（2）：57+59.

[2] 赵叶. 无线Mesh网络中基于风险评估的安全路由机制的设计与仿真[D].东北大学，2013.

[3] 宗精学，杨余旺，赵炜，等，莫然.基于图像分析的病虫识别研究[J].科学技术与工程，2014，14（19）：194-200.

[4] 唐朝霞，张粤.基于遗传算法的玉米病害图像特征优化与识别[J].安徽农业大学学报，2013，40（2）：336-341.

【通联编辑：唐一东】