1.基于大数据的智能农业管理方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：通过网络源对农作物患病图像进行收集与标注；

步骤二：利用卷积神经网络建立农作物病害识别模型；

步骤三：用户在系统内上传植物病害图像且进行特征描述；

步骤四：对用户上传的图像进行农作物病害识别；

步骤五：系统估算每种虫害类型的概率，并为用户生成反馈信息；

所述通过网络源对农作物患病图像进行收集与标注的步骤，包括：

建立全面的农作物患病数据库，包括多样的图像、位置信息、气象数据和虫害特征信息；

数据标记和详细描述，包括图像拍摄时间、地点、相关植物类型、虫害种类和虫害严重程度；

数据预处理，如图像去噪、数据对齐和格式统一，以确保训练数据的质量和一致性；

所述建立全面的农作物患病数据库，包括多样的图像、位置信息、气象数据和虫害特征信息的步骤，包括：采集网络上的农作物患病图像，这些图像涵盖不同的农作物类型、不同病害的发展阶段、不同的光照条件或者拍摄角度，以及收集与每个图像拍摄地点和时间相关的虫害的气象数据，如温度、湿度、风速和降水，此外，也需要获取不同虫害的特征数据，如虫害的生命周期、危害程度、寄主植物信息，以建立丰富和全面的虫害数据库；

所述利用卷积神经网络建立农作物病害识别模型的步骤，包括：

将数据分为70%训练集、15%验证集和15%测试集，随后选择卷积神经网络架构进行模型构建，具体地，使用ResNet‑50模型，采用已经预训练的权重参数，以加速训练和提高模型性能，此外，添加一个全连接层，其具有与病害类型数目相匹配的输出神经元，进行多类别分类，与此同时，应用数据增强技术以增加训练数据的多样性，包括随机旋转、水平和垂直翻转、随机缩放和随机裁剪，从而将模型更好地泛化到不同的图像变化，然后进行模型训练，使用带有学习速率衰减的随机梯度下降优化器来最小化交叉熵损失，初始学习速率设置为

0.001，批处理大小为32，训练过程将数据前向传播、计算损失、进行反向传播并更新模型权重，以不断减小误差，并且设置早期停止策略，如果验证损失在连续5个轮次中没有改善，训练将停止，使用验证集数据，评估模型的性能，测量准确率、召回率、F1分数和混淆矩阵性能指标，在验证集上的性能决定了系统是否需要进一步调整模型或改变超参数，如果性能不达标，系统将执行超参数调整，包括学习速率的调整、优化器的选择和模型架构的微调，此外，系统使用了学习速率衰减，初始学习速率设置为0.001，每10个轮次减小为原来的一半，为了减轻模型的过拟合，还使用了Dropout层，将丢弃率设置为0.5，以在训练中随机关闭一半的神经元，一旦模型训练完毕，将其部署在云端服务器上，以便进行实时的病害识别，用户可以使用移动应用程序拍摄图像并上传以获取病害识别结果，开发者定期监测模型性能，并在需要时重新训练，以适应新数据和病害类型，这确保了模型在不断变化的环境中保持高性能；

所述用户在系统内上传植物病害图像且进行特征描述的步骤，包括：

用户需要提供用户名和密码或通过其他验证方式进行账户创建，登陆成功后，应用程序将主动获取设备的位置信息，随后，用户可以使用应用程序上传拍摄的植物病害图像，将提供图像处理功能，以便在上传前进行压缩和格式转换，以减小数据传输的大小，当用户上传图像后，应用程序将提供一个特征描述界面，用户可以提供有关植物病害的详细特征描述，如症状的外观、受影响的部分和可能的病害程度，这些描述将补充图像信息，有助于系统更准确地识别问题，应用程序将与农作物病害识别系统实时通信，获取即时的识别反馈；

所述对用户上传的图像进行农作物病害识别的步骤，包括：

系统提取用户在特征信息中补充的关键词，这些信息包括用户对病害特征的描述，如叶子的外观、受影响的部位以及可能的病害程度，随后，使用自然语言处理技术，系统将对提取的关键词进行匹配，匹配后，系统将综合图像识别结果和用户提供的特征信息，系统还将获取用户当前位置的地理信息，随后，系统将连接到气象数据源，获取用户当前位置的气象数据，包括温度、湿度、降水量，这些数据将用于分析当前环境条件，以预测可能出现的虫害类型，综合图像识别结果、用户提供的特征信息、位置信息和气象数据，系统将预测可能出现的虫害类型；

所述系统估算每种虫害类型的概率，并为用户生成反馈信息的步骤，包括：

考虑虫害类型的先验概率；

计算条件概率，包括图像特征、关键词、温度和湿度数据；

使用贝叶斯定理计算每种虫害类型的后验概率；

选择具有最高后验概率的虫害类型作为预测结果；

提供用户反馈信息，帮助他们了解潜在虫害问题和采取相应措施；

所述选择具有最高后验概率的虫害类型作为预测结果的步骤，包括：

考虑虫害类型的先验概率P(虫害)，表示在没有其他信息的情况下，每种虫害类型发生的概率，这可以根据当前季节流行的虫害类型来估计，接下来，关注条件概率，其中包括图像特征、关键词、温度和湿度数据，然后计算条件概率，P(图像特征|虫害)、P(关键词|虫害)、P(温度|虫害)和P(湿度|虫害)，这些条件概率表示了在给定某种虫害类型的情况下，相关信息与之匹配的概率，最后，考虑特征的边际概率，即P(图像特征)、P(关键词)、P(温度)和P(湿度)，这些是各自特征的出现概率，而不考虑虫害类型，通过使用这些概率值，系统可以利用贝叶斯定理来计算每种虫害类型的后验概率P(虫害|图像特征， 关键词， 温度， 湿度)，虫害类型的后验概率最高的那一种将被视为最可能的虫害类型。

2.基于大数据的智能农业管理系统，其特征在于：所述智能农业管理系统执行权利要求1所述的基于大数据的智能农业管理方法，所述系统包括：数据采集和预处理模块，用于收集、描述和准备训练数据；

农作物病害识别模型建立模块，用于训练和优化识别模型；

用户界面和病害识别模块，用于用户验证、图像上传、特征描述以及实时的病害识别和反馈。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能农业管理系统，其特征在于：所述数据采集和预处理模块包括：数据采集模块，用于从网络上收集农作物患病图像，包括各种农作物类型、不同病害阶段、不同条件下的图像，以及相关气象数据和虫害特征数据；

数据标记与描述模块，用于对采集的图像和数据进行标记和详细描述，包括拍摄信息、植物类型、虫害种类；

数据预处理模块，用于对采集的数据进行预处理，包括图像去噪、数据对齐和格式统一，以确保训练数据的质量和一致性。