本技術涉及農(nóng)業(yè)，尤其涉及一種農(nóng)業(yè)鳥害綠色防控方法。

背景技術：

1、鳥類遷飛是一種復雜的活動，許多鳥類在遷飛過程中具有定向運動的行為。麻雀會啃食水稻、小麥和高粱等農(nóng)作物；鴿子會對谷物或豆類等多種農(nóng)作物進行攻擊，故麻雀、烏鴉或鴿子等有害鳥類的鳥類遷飛會糧食作物生產(chǎn)安全產(chǎn)生威脅。因此，明確鳥類遷飛行為的發(fā)生規(guī)律，了解鳥類習性，對鳥害的預測預報和科學防控具有重要意義。

2、目前，授權公告號cn116644862b的專利申請文件公開了一種鳥類飛行軌跡預測方法和裝置，該方法包括：從探測到鳥群的初始時刻開始直至任一飛鳥個體到達預設邊界位置的邊界時刻，基于鳥群中各個飛鳥個體在邊界時刻以及歷史時刻的位置向量和速度向量，確定各個飛鳥個體的傳遞熵，并確定鳥群中的領導者個體；從邊界時刻開始，基于實時跟蹤的領導者個體在當前時刻以及歷史時刻的位置向量和速度向量，預測領導者個體在未來預設時間步的軌跡區(qū)域，并基于各個飛鳥個體在當前時刻以及歷史時刻的位置向量和速度向量更新鳥群中的領導者個體；基于領導者個體在未來預設時間步的軌跡區(qū)域與保護區(qū)域，確定是否觸發(fā)針對領導者個體的驅(qū)鳥干預操作。

3、上述方法首先確定鳥群中的領導者個體，并對領導者個體的飛行軌跡進行預測，獲取領導者個體在未來預設時間步的軌跡區(qū)域，然而，飛行軌跡的預測過程并未涉及環(huán)境因素對飛行軌跡的影響，無法準確了解飛鳥習性，無法準確預測飛鳥的飛行軌跡，進而無法實現(xiàn)鳥害的精準防控。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決無法準確預測鳥類的飛行軌跡的技術問題，本技術提供了一種農(nóng)業(yè)鳥害綠色防控方法，能夠準確預測鳥類的飛行軌跡，進而實現(xiàn)鳥害的精準防控。

2、本技術提供了一種農(nóng)業(yè)鳥害綠色防控方法，所述防控方法包括：采集目標鳥類在歷史飛行軌跡中各歷史位置點的實際飛行方向和鄰域范圍內(nèi)多個角度區(qū)間的環(huán)境數(shù)據(jù)，所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)作物數(shù)據(jù)和天敵數(shù)據(jù)；依據(jù)各環(huán)境數(shù)據(jù)的初始權重計算歷史飛行軌跡中各歷史位置點的預測飛行方向，以預測飛行方向和實際飛行方向的差異最小為目標，更新初始權重，得到各環(huán)境數(shù)據(jù)的目標權重；在目標鳥類飛行過程中，依據(jù)目標權重計算目標鳥類在實時位置點的預測飛行方向；響應于防控區(qū)域位于實時位置點的鄰域范圍內(nèi)，且實時位置點的預測飛行方向位于防控區(qū)域所在的角度區(qū)間，在所述防控區(qū)域施加天敵數(shù)據(jù)增量，以使得實時位置點的預測飛行方向偏離防控區(qū)域所在的角度區(qū)間。

3、根據(jù)目標鳥類在歷史飛行軌跡中各歷史位置點的實際飛行方向和鄰域范圍內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)，鄰域范圍內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)會影響目標鳥類的飛行方向；設置各環(huán)境數(shù)據(jù)的初始權重，并計算歷史飛行軌跡中各歷史位置點的預測飛行方向，以預測飛行方向和實際飛行方向的差異最小為目標，不斷更新初始權重，得到各環(huán)境數(shù)據(jù)的目標權重，目標權重能夠準確反映環(huán)境數(shù)據(jù)對目標鳥類的飛行方向的影響程度；在目標鳥類飛行過程中，依據(jù)目標權重，以及實時采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)能夠準確預測目標鳥類在實時位置點的飛行方向，進而準確預測鳥類的飛行軌跡。當依據(jù)飛行軌跡判斷目標鳥類飛向防控區(qū)域時，通過模擬天敵信息（信息素濃度和聲波強度）實現(xiàn)鳥害的綠色預防。

4、在一個實施例中，鄰域范圍為以歷史位置點為圓心，以預設距離為半徑的圓形區(qū)域。

5、在一個實施例中，所述鄰域范圍的獲取方法包括：設置初始距離，以歷史位置點為中心，以初始距離為半徑構建鄰域范圍，并在鄰域范圍內(nèi)計算預測飛行方向和實際飛行方向的差異最小值，得到所述初始距離的預測精度；多次增加初始距離，并以初始距離為橫坐標，以預測精度為縱坐標繪制精度曲線，將所述精度曲線的拐點對應的初始距離作為目標距離；所述鄰域范圍為以位置點為中心，以目標距離為半徑的圓形區(qū)域。

6、若鄰域范圍設置的過小，無法精準預測目標鳥類的預測飛行方向，而若鄰域范圍設置的過大，則需要采集的環(huán)境數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)采集成本較高，目標距離能夠平衡數(shù)據(jù)采集成本和預測精度，在保障預測精度的基礎上，降低了數(shù)據(jù)采集成本。

7、在一個實施例中，所述鄰域范圍內(nèi)各角度區(qū)間的圓心角相等。

8、將鄰域范圍包括多個角度區(qū)間，并以角度區(qū)間為單位采集環(huán)境數(shù)據(jù)，使得各角度區(qū)間的環(huán)境數(shù)據(jù)均能夠參與后續(xù)預測飛行方向的計算，提高預測飛行方向的準確性。

9、在一個實施例中，所述氣象數(shù)據(jù)包括風速、風向、溫度和降水量；所述農(nóng)作物數(shù)據(jù)包括每種農(nóng)作物的占地面積，或占地面積和生長階段的乘積；所述天敵數(shù)據(jù)包括每種天敵的信息素濃度或聲波強度。

10、在一個實施例中，所述得到各環(huán)境數(shù)據(jù)的目標權重包括：利用尋優(yōu)算法不斷更新所述初始權重，將目標函數(shù)取最小值時對應的初始權重作為各環(huán)境數(shù)據(jù)的目標權重，尋優(yōu)算法為爬山算法或模擬退火算法。

11、在一個實施例中，歷史位置點預測飛行方向為：

12、；為歷史位置點的實際飛行方向，為鄰域范圍中角度區(qū)間的數(shù)量，、和分別為歷史位置點第個角度區(qū)間的氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)作物數(shù)據(jù)和天敵數(shù)據(jù)，、和分別為氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)作物數(shù)據(jù)和天敵數(shù)據(jù)的初始權重；為以歷史位置點為起點，沿第個角度區(qū)間角平分線的單位向量。

13、對于歷史飛行軌跡中任意歷史位置點，綜合考慮該歷史位置點環(huán)境數(shù)據(jù)對實際飛行方向的影響，準確預測該歷史位置點下一個相鄰歷史位置點的預測飛行方向。

14、在一個實施例中，預測飛行方向和實際飛行方向的差異為：

15、，為歷史飛行軌跡中歷史位置點的數(shù)量，和分別為歷史位置點的實際飛行方向和預測飛行方向。

16、在一個實施例中，所述天敵數(shù)據(jù)增量根據(jù)經(jīng)驗人為設置。

17、在一個實施例中，所述天敵數(shù)據(jù)增量的獲取方法包括：初始化天敵數(shù)據(jù)增量；依據(jù)所述天敵數(shù)據(jù)增量更新環(huán)境數(shù)據(jù)后，再次計算目標鳥類在實時位置點的預測飛行方向；響應于再次計算的預測飛行方向位于防控區(qū)域所在的角度區(qū)間，在預設范圍內(nèi)更新所述天敵數(shù)據(jù)增量，直至再次計算的預測飛行方向不位于防控區(qū)域所在的角度區(qū)間時，停止更新。

18、在人工能夠施加的天敵數(shù)據(jù)增量的預設范圍內(nèi)，精準確定需要施加的天敵信息（信息素濃度和聲波強度，即天敵數(shù)據(jù)增量），保證了鳥害預防的效果。

19、本技術的技術方案具有以下有益技術效果：

20、根據(jù)目標鳥類在歷史飛行軌跡中各歷史位置點的實際飛行方向和鄰域范圍內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)，鄰域范圍內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)會影響目標鳥類的飛行方向；設置各環(huán)境數(shù)據(jù)的初始權重，并計算歷史飛行軌跡中各歷史位置點的預測飛行方向，以預測飛行方向和實際飛行方向的差異最小為目標，不斷更新初始權重，得到各環(huán)境數(shù)據(jù)的目標權重，目標權重能夠準確反映環(huán)境數(shù)據(jù)對目標鳥類的飛行方向的影響程度；在目標鳥類飛行過程中，依據(jù)目標權重，以及實時采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)能夠準確預測目標鳥類在實時位置點的飛行方向，進而準確預測鳥類的飛行軌跡。

21、進一步地，當目標鳥類在朝向防控區(qū)域飛行時，通過在防控區(qū)域內(nèi)施加天敵數(shù)據(jù)增量來干擾目標鳥類的飛行方向，進而可以驅(qū)使目標鳥類改變飛行方向，偏離防控區(qū)域所在的角度區(qū)間，進而起到鳥害預防的效果，在了解目標鳥類的生活習性的基礎上，通過模擬天敵信息（信息素濃度和聲波強度）實現(xiàn)鳥害的綠色預防，不會對農(nóng)作物和環(huán)境造成污染。