本发明涉及昆虫密度及有害性分析技术领域，具体为一种昆虫密度及有害性分析方法。
背景技术：
昆虫种类繁多、形态各异，属于无脊椎动物中的节肢动物，是地球上数量最多的动物群体。农田，指农业生产的用地，耕种的田地，在农田中，一般会生活有大量的昆虫，而部分昆虫会对农作物植株造成影响，具备一定的有害性，因此需要进行有害性分析。
现有的昆虫密度及有害性分析方法检测过程较为简单，多采用取样监测的方式，导致获取的昆虫密度数据较为片面，可靠性较低，也不能够在不同的时间点对不同区域的农田昆虫密度进行充分监测，导致有害性分析的数据不够准确，为此，我们提出一种昆虫密度及有害性分析方法。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明提供了一种昆虫密度及有害性分析方法，解决了上述背景技术中提出的现有的昆虫密度及有害性分析方法检测过程较为简单，多采用取样监测的方式，导致获取的昆虫密度数据较为片面，可靠性较低，也不能够在不同的时间点对不同区域的农田昆虫密度进行充分监测，导致有害性分析的数据不够准确的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现，一种昆虫密度及有害性分析方法，包括以下步骤：
(1)、农田区域划分；
(2)、设立监测装置；
(3)、设置检测时间；
(4)、数据传输；
(5)、智能识别；
(6)、密度等级划分；
(7)、有害性分析；
(8)、后续应对。
可选的，所述昆虫密度及有害性分析方法包括以下具体步骤：
(1)、农田区域划分
于种植同一植株的待检测的农田中，等距离划分区域，使得每个区域的单位面积相同，将每个区域作为一个检测单位；
(2)、设立监测装置
于每个区域中心设立监测节点，于监测节点位置设立监测装置，监测装置可设置为水平方向直行移动的滑轨式检测装置；
(3)、设置检测时间
设立监测时间点，每隔三小时进行一次实时监测，通过活动式的监测装置对该区域内的昆虫进行扫描监测，采用热成像的方式获取昆虫监测数据；
(4)、数据传输
将上述步骤设立的监测装置与云服务器进行无线连接，并根据上述扫描结果，定时将监测数据上传至云服务器的数据库，同时对监测数据进行备份储存；
(5)、智能识别
智能识别模块获取上述监测数据后，参考昆虫特征参数，利用智能识别技术对各类昆虫进行识别并记录，建立昆虫种类数据库，同时进行数据处理，智能分析每个时间点不同区域位置所存在的昆虫种类；
(6)、密度等级划分
选取对农田种植植株直接或间接影响较大的昆虫种类作为有害性分析重点，划分昆虫分布密度等级，根据各个区域的监测数据，分别分析各区域的有害昆虫种类及其密度；
(7)、有害性分析
根据不同划分区域内各种类昆虫分布的密度等级，以及不同分布密度对农田的有害性情况，对每个区域的昆虫有害水平进行单独分析；
(8)、后续应对
根据有害性分析结果，对于不同划分区域中的昆虫种类及其密度，针对性设立对应的驱虫灭虫方案以及防虫方案。
可选的，所述步骤(2)的设立监测装置操作过程中，监测装置具体可以为热成像分析仪。
可选的，所述步骤(3)的设置检测时间操作过程中，监测时间点分别为每日3时、6时、9时、12时、15时、18时和24时。
可选的，所述步骤(4)的数据传输操作过程中，具体使用gprs无线数据传输的方式。
本发明提供了一种昆虫密度及有害性分析方法，具备以下有益效果：该昆虫密度及有害性分析方法，采用划分区域并设立监测装置的方式，每间隔三小时一次进行定时数据监测，相较于传统的农田取样监测方式，获得的数据更加精准，获取农田的昆虫密度数据及有害性结果分析更加全面，云服务器能够通过分析各个分散的划分区域中心节点的监测装置上传的数量及时间点数据，对昆虫进行识别，并划分密度等级，基于不同密度，分析其有害水平，在有害性分析后还设置有后续应对步骤，能够在有害性分析结果的数据基础上，针对性设立对应的驱虫灭虫方案以及防虫方案，该方法更加具有综合性，适用于现代化的农田。
具体实施方式
下面将结合本发明的具体实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
一种昆虫密度及有害性分析方法包括以下步骤：
(1)、农田区域划分；
(2)、设立监测装置；
(3)、设置检测时间；
(4)、数据传输；
(5)、智能识别；
(6)、密度等级划分；
(7)、有害性分析；
(8)、后续应对。
一种昆虫密度及有害性分析方法包括以下具体步骤：
(1)、农田区域划分
于种植同一植株的待检测的农田中，等距离划分区域，使得每个区域的单位面积相同，将每个区域作为一个检测单位；
(2)、设立监测装置
于每个区域中心设立监测节点，于监测节点位置设立监测装置，监测装置可设置为水平方向直行移动的滑轨式检测装置；监测装置具体可以为热成像分析仪，方便在没有光照的夜间采用热成像的方式获取农田生物数据；
(3)、设置检测时间
设立监测时间点，每隔三小时进行一次实时监测，通过活动式的监测装置对该区域内的昆虫进行扫描监测，采用热成像的方式获取昆虫监测数据；监测时间点分别为每日3时、6时、9时、12时、15时、18时和24时，通过每日七次的定时监测，可以获取更加准确的监测数据，方便了解各类昆虫日间及夜间的活动频率；
(4)、数据传输
将上述步骤设立的监测装置与云服务器进行无线连接，并根据上述扫描结果，定时将监测数据上传至云服务器的数据库，同时对监测数据进行备份储存；具体使用gprs无线数据传输的方式，可应用于远程数据采集；
(5)、智能识别
智能识别模块获取上述监测数据后，参考昆虫特征参数，利用智能识别技术对各类昆虫进行识别并记录，建立昆虫种类数据库，同时进行数据处理，智能分析每个时间点不同区域位置所存在的昆虫种类；
(6)、密度等级划分
选取对农田种植植株直接或间接影响较大的昆虫种类作为有害性分析重点，划分昆虫分布密度等级，根据各个区域的监测数据，分别分析各区域的有害昆虫种类及其密度；
(7)、有害性分析
根据不同划分区域内各种类昆虫分布的密度等级，以及不同分布密度对农田的有害性情况，对每个区域的昆虫有害水平进行单独分析；
(8)、后续应对
根据有害性分析结果，对于不同划分区域中的昆虫种类及其密度，针对性设立对应的驱虫灭虫方案以及防虫方案。
综上所述，该昆虫密度及有害性分析方法，使用时昆虫密度及有害性分析方法包括以下具体步骤：
(1)、农田区域划分
于种植同一植株的待检测的农田中，等距离划分区域，使得每个区域的单位面积相同，将每个区域作为一个检测单位；
(2)、设立监测装置
于每个区域中心设立监测节点，于监测节点位置设立监测装置，监测装置可设置为水平方向直行移动的滑轨式检测装置；
(3)、设置检测时间
设立监测时间点，每隔三小时进行一次实时监测，通过活动式的监测装置对该区域内的昆虫进行扫描监测，采用热成像的方式获取昆虫监测数据；
(4)、数据传输
将上述步骤设立的监测装置与云服务器进行无线连接，并根据上述扫描结果，定时将监测数据上传至云服务器的数据库，同时对监测数据进行备份储存；
(5)、智能识别
智能识别模块获取上述监测数据后，参考昆虫特征参数，利用智能识别技术对各类昆虫进行识别并记录，建立昆虫种类数据库，同时进行数据处理，智能分析每个时间点不同区域位置所存在的昆虫种类；
(6)、密度等级划分
选取对农田种植植株直接或间接影响较大的昆虫种类作为有害性分析重点，划分昆虫分布密度等级，根据各个区域的监测数据，分别分析各区域的有害昆虫种类及其密度；
(7)、有害性分析
根据不同划分区域内各种类昆虫分布的密度等级，以及不同分布密度对农田的有害性情况，对每个区域的昆虫有害水平进行单独分析；
(8)、后续应对
根据有害性分析结果，对于不同划分区域中的昆虫种类及其密度，针对性设立对应的驱虫灭虫方案以及防虫方案。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。