寸的单个蚜虫图像信息中具有凸起纹理特征的像素总数，获得所述预设的具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数。
[0020]采用本发明的蚜虫虫情调查装置，由于采用图像采集装置对蚜虫虫情叶片样本进行扫描，获得蚜虫虫情叶片图像信息，该图像信息由经分析计算终端分析后获取蚜虫虫情等级，从而避开了目测手查方法导致蚜虫虫情调查结果不准确，误差较大的问题，使得蚜虫虫情调查规范准确，解决了调查中受外界环境影响大等问题，利于不同地区调查人员快速掌握虫情基本情况，及时制定蚜虫防治措施。
[0021]在本发明的蚜虫虫情调查方法和装置中，所述蚜虫虫情叶片样本包括叶片固定膜和带蚜虫的麦类作物叶片，所述叶片固定膜粘贴在所述带蚜虫的麦类作物叶片上，用于固定所述带蚜虫的麦类作物叶片上的蚜虫位置。具体地，所述叶片固定膜可以由两片粘性贴膜首尾连接而成，所述两片粘性贴膜分别粘贴在所述带蚜虫的麦类作物叶片的正反面上；所述两片粘性贴膜的连接端设有便于手捏的手柄，其中一片粘性贴膜的顶端为弧形，为所述叶片固定膜的打开端；其中一片粘性贴膜的长度大于另一片粘性贴膜的长度。
[0022]以下通过图2至图4对叶片固定膜进行详细介绍。
[0023]图2为本发明一实施例的叶片固定膜的结构图，图3为本发明一实施例的叶片固定膜与麦类作物叶片配合的示意图，图4为本发明一实施例的叶片固定膜固定在麦类作物叶片上的示意图，请参照图2至图4，所述蚜虫虫情叶片样本包括叶片固定膜3，所述叶片固定膜3粘贴在带蚜虫的麦类作物叶片4上，用于固定蚜虫41的位置，固定蚜虫41的位置后形成蚜虫虫情叶片样本。
[0024]参照图2，所述叶片固定膜3由两片粘性贴膜首尾连接而成，两片粘性贴膜分别粘贴在带蚜虫虫情的麦类作物叶片4的正反面上。
[0025]叶片固定膜3的两片粘性贴膜连接端设有便于手捏的手柄31。在本实施例中，其中一片粘性贴膜的顶端为弧形，为所述叶片固定膜的打开端32。固定膜3中一片粘性贴膜的长度大于另一片粘性贴膜的长度，这便于手动打开叶片固定膜3，利于制作蚜虫虫情叶片样本。
[0026]所述叶片固定膜3的形状与带蚜虫的麦类作物典型生育期叶片的形状一致，便于固定叶片的同时，为后续图像处理提供识别边界(或宽度)。其中，叶片固定膜3的外形大小至少包括20mmX 150mm、20_X200mm、20_X250_三种。且叶片固定膜3为透明膜，透光率大于80%。
[0027]制作蚜虫虫情叶片样本过程中，首先打开叶片固定膜3的两片粘性贴膜，把被调查的麦类叶片4无需采摘放入其中，迅速闭合两片粘性贴膜而将蚜虫41固定住，从而制成蚜虫虫情叶片样本。之后在进行蚜虫虫情叶片样本图像扫描时，将蚜虫虫情叶片样本剪切下来，进行现场图像采集及虫情分析计算。由于叶片固定膜3的根部设有手捏位置31，在将蚜虫虫情叶片样本从作物植株上取下来后，该手捏位置31方便手捏，不会破坏蚜虫虫情叶片样本的整体属性。
[0028]在上述技术方案的基础上，进一步地，参照图1，作为本发明的一个优选实施例，所述图像采集装置I可以包括名片扫描仪和上传装置，名片扫描仪通过上传装置与分析计算终端2连接。该名片扫描仪用于扫描所述蚜虫虫情叶片样本，并获取蚜虫虫情叶片图像信息。名片扫描仪获取该蚜虫虫情叶片图像信息后，通过上传装置传送到所述分析计算终端2。具体地，名片扫描仪获取该蚜虫虫情叶片图像信息后，可以先将其保存在名片扫描仪的储存器中，然后，储存器中的蚜虫虫情叶片图像信息经过该上传装置上传给分析计算终端2。然后，分析计算终端2对蚜虫虫情叶片图像信息进行分析计算，得出蚜虫虫情等级。其中，该上传装置可以为一 USB数据线，也可以为一无线传输装置。所述名片扫描仪的扫描分辨率为600DPI (每英寸所打印的点数，DotsPerlnch，简称DPI)。
[0029]其中，所述名片扫描仪可以为微型名片扫描仪，重量较轻，便于野外携带。同时自带电源，可直接扫描蚜虫虫情叶片样本。该微型名片扫描仪具有600DPI和1200DPI的扫描分辨率。对蚜虫虫情叶片样本进行扫描时，打开微型名片扫描仪，选择600DPI的扫描分辨率，对蚜虫虫情叶片样本进行图像数据采集。
[0030]在上述技术方案的基础上，进一步地，参照图1，该分析计算终端2还用于记录调查点的信息，调查点的信息可以包括以下信息的任意一种或几种:经玮度、高程、行政区划、作物品种、作物生育期，但并不限于上述信息。
[0031]作为本发明的一个优选实施例，所述分析计算终端2可以为任意智能终端设备，例如，可以为智能手机、平板电脑和笔记本电脑中的任意一种，显然不限于此。以下仅以智能手机为例来说明分析计算终端2的工作过程。智能手机与所述名片扫描仪连接，用于对所述蚜虫虫情叶片图像信息进行虫情指数分析计算，得出蚜虫虫情等级。该智能手机还用于记录采集点的信息，采集点的信息包括经玮度、高程、行政区划、作物品种、作物生育期等基本信息。
[0032]该智能手机通过运行麦类作物蚜虫虫情调查平台，集成作物基本信息(如品种、生育期等)、调查点、经玮度等功能模块。该智能手机运行麦类作物蚜虫虫情调查平台，该调查平台建议运行在安卓系统2.1版本以上。该麦类作物蚜虫虫情调查平台，至少包括蚜虫虫情的“基本信息”、“调查点”、“经玮度”、“虫情指数”等功能模块。其中，“基本信息”模块，用于记录作物品种、生育期等信息。其中，“调查点”模块，用于记录调查点属于省、市(县)、区、村等行政区信息。其中，“经玮度”模块，用于记录调查点经玮度和高程信息。其中，“虫情指数”模块，计算叶片正反面蚜虫的数量，并划分虫情指数。进入麦类作物蚜虫虫情调查平台，录入调查麦类作物的“基本信息”、“调查点”、“经玮度”等。
[0033]在微型名片扫描仪工作完毕后与智能手机连接，此时使智能手机可作为一个微型计算机进行工作。在其“虫情计算”模块，后台程序能计算叶片正反面蚜虫的数量，并划分虫情指数。虫情指数分为五个等级:一是正常，全株无蚜虫；二是初发，全株有少量蚜虫(10头以下)；三是轻度，全株有一定量蚜虫(10-20头)；四是中度，全株有中等蚜虫(21-50头)；五是重度，全株有大量蚜虫(50头以上)。蚜虫虫情等级采集标准参考农业部行业标准，蚜虫头数为调查面积内取样植株的平均值。
[0034]在完成上述计算后，在“属性文件生成”模块，把调查信息自动生成，便于上传或储存。该蚜虫虫情调查与发布方法具体步骤为:
图5为本发明另一实施例的蚜虫虫情调查方法的流程图。如图5所示，该方法至少包括以下步骤。
[0035]步骤501:扫描蚜虫虫情叶片样本，获取蚜虫虫情叶片图像信息。
[0036]步骤502:分析所述蚜虫虫情叶片图像信息，获取所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数。
[0037]步骤503:根据预设个数的所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数和预设蚜虫虫情等级标准，计算蚜虫虫情等级。
[0038]图6为本发明又一实施例的蚜虫虫情调查方法的流程图。如图6所示，该方法至少包括以下过程。
[0039]步骤601:计算具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数。
[0040]在本步骤中，计算具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数，具体方法包括:扫描具有代表性尺寸的单个蚜虫样本，获得具有代表性尺寸的单个蚜虫图像信息，统计所述具有代表性尺寸的单个蚜虫图像信息中具有凸起纹理特征的像素总数，获得具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数，在计算获得具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数之后，将具有代表性尺寸的单个蚜虫所占像素数设置到分析计算终端中作为预设值。
[0041]步骤601只需在步骤604之前执行即可。
[0042]步骤602:制作蚜虫虫情叶片样本。
[0043]在本步骤中，制作蚜