基于深度学习的小麦条锈病和赤霉病预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的小麦条锈病和赤霉病预测方法及系统，其中方法包括步骤：获取现有不同地区不同品种小麦的条锈病和赤霉病特征数据集，构建训练集和测试集；收集和小麦条锈病和赤霉病发生相关的知识，构建小麦条锈病和赤霉病知识图谱；基于小麦条锈病和赤霉病知识图谱确定小麦条锈病和赤霉病发生的主要因素；量化所述小麦条锈病和赤霉病发生的主要因素，建立小麦条锈病和赤霉病预测模型；采用训练集对所述小麦条锈病和赤霉病预测模型进行训练；利用训练完成的小麦条锈病和赤霉病预测模型对目标区域中的小麦进行预测，获得小麦条锈病和赤霉病预测结果。其显著效果是：防止丢失对小麦条锈病和赤霉病更为敏感的特征信息，实现了小麦条锈病和赤霉病准确稳定地预测预报，能够为小麦条锈病和赤霉病的早期防治提供科学依据。