基于智能识别的农作物病虫害精准防控技术研究

基于智能识别的农作物病虫害精准防控技术研究
肖蒙、白文飞（通讯作者）、赵骁玮
文摘：在现代农业发展中，病虫害问题严重影响农作物的产量和质量，传统的病虫害防控手段存在精准度不足、效率低等问题。基于智能识别技术的精准防控策略提供了新方向，通过应用图像识别、深度学习等技术，实现了对病虫害的快速识别与动态监测。本文探讨智能识别技术在农作物病虫害防控中的应用现状及未来发展趋势。研究表明，智能识别技术不仅可以提升病虫害识别的精度，还能有效减少化学农药的使用，降低环境污染，助力绿色农业的可持续发展。
关键词：智能识别；病虫害；精准防控；深度学习；绿色农业
引言：
随着全球气候变化和农作物种植结构的不断调整，病虫害的发生频率和危害程度逐年增加，传统的农药防控方式不仅效率低下，且容易对环境和人体健康产生不良影响。基于智能识别的精准防控技术结合现代信息技术的发展，通过高效采集、分析数据，实现对病虫害的动态监测和精准治理，为农业的可持续发展提供了有效支撑。本文将围绕智能识别技术的应用，分析其在病虫害防控中的实际作用与发展趋势，提出未来智能防控技术的发展路径。
1. 智能识别技术在农作物病虫害防控中的应用
1.1 图像识别在病虫害检测中的应用
图像识别是农作物病虫害智能识别的重要基础技术之一。借助计算机视觉技术，通过农田监测设备（如无人机、固定摄像头等）采集到的农作物图像，图像识别系统可以快速分析和检测植物叶片、茎秆等部位的病害或虫害特征。在检测过程中，系统通过识别病斑形态、颜色差异等特征参数，实现对不同病虫害的自动化识别。例如，对于叶面病害，系统能够精准定位病斑位置、测量病斑面积，并对病害进行分类。这不仅减少了人工检测的时间，还避免了检测结果的主观性，提高了识别的准确率和一致性[1]。
随着拍摄设备的分辨率和图像处理技术的提高，图像识别在农作物不同生长阶段的病虫害检测中得以广泛应用，使得农民能够实时掌握农田病虫害发生情况，及时采取相应防控措施。这种应用极大地减少了传统检测手段中的误差，显著提升了病虫害检测的效率和覆盖面。
1.2 深度学习在病虫害识别和分类中的应用
深度学习是图像识别技术的核心算法支持，广泛用于病虫害的分类和预测。通过构建神经网络模型，系统可以通过大量的病虫害图像数据进行训练，学习病虫害特征的识别与分类。例如，卷积神经网络（CNN）在病虫害图像分类中应用广泛，其层次化结构能够逐步提取病虫害图像的边缘、纹理等特征，最终形成精确的识别模型。经过训练的模型可以高效分类多种常见病虫害，并对新型病虫害具有较强的学习和适应能力。
深度学习技术还具备持续优化的优势，通过迁移学习等方法，能够在现有病虫害数据基础上快速适应新的病害特征。对于农作物新病虫害的识别，系统可以借助少量新的样本数据迅速调整模型参数，以提高识别的准确性和适应性。这一技术的应用不仅能显著降低病虫害识别的误判率，还为农民提供了及时、可靠的诊断信息，提升病虫害防控的时效性。
1.3 多源数据集成与病虫害动态监测
农作物病虫害的发生和扩散受到多种因素影响，单一数据源的监测信息难以全面反映病虫害的动态。通过整合气象数据、土壤监测数据和病虫害监测数据，多源数据集成技术能够对农作物的生长环境和病虫害情况进行全方位监控。例如，气温、湿度和降水量等气象因素对病虫害的发生发展具有直接影响，整合气象数据可以帮助预测病虫害的潜在爆发风险[2]。
结合智能传感器和物联网技术，多源数据集成系统可以实时收集和处理来自农田的多维度信息，为病虫害防控提供决策支持。在实际应用中，通过对多源数据的动态分析，系统可以实现对病虫害的精准预警，并依据环境变化实时调整防控策略。这种动态监测方式不仅可以减少病虫害的发生率，还能优化施药策略，降低化学农药的使用，推动绿色农业的发展。
2. 智能防控系统的设计与实践
智能防控系统在农作物病虫害防控中以高效、精准、环保为目标，通过技术手段实现对病虫害的实时监测、精准识别及智能化控制，减少病虫害对农作物的危害并降低农药使用量。智能防控系统结合现代化信息技术，通过实时数据采集、远程控制和自动反馈等多种方式，形成科学、高效的病虫害防控方案，推动农业生产向智能化、绿色化方向发展。
2.1 病虫害精准防控系统的构建
精准防控系统的核心在于对病虫害进行实时、精准的识别和控制。系统的构建包括硬件设备和软件平台的配合。硬件部分通常包括高分辨率图像采集设备、智能传感器、无人机等。这些设备能够实时收集农作物生长状况、病虫害信息以及气象数据等，实现对农田内多维度的全覆盖监测。软件部分则包括智能识别与数据处理平台，通过深度学习算法和数据挖掘技术，平台可对采集到的图像和环境数据进行分析，判断农作物是否受到病虫害影响。
精准防控系统还可根据历史数据与实时监测数据，建立预测模型，分析病虫害的发展趋势。例如，借助气象数据的预测，系统能够提前预警即将爆发的病虫害，帮助农户提前准备防控措施，从而有效降低病虫害的影响。精准防控系统的构建不仅提高了对病虫害的防控效率，还为农作物提供了更全面的健康保障。

图1：病虫害精准防控系统架构图
为直观展示病虫害精准防控系统的核心架构，特绘制系统架构图（图1所示）。图1分为硬件设备层和软件平台层两部分，展示了各模块的具体功能及其协同关系。硬件设备层作为系统的“感知端”，由高分辨率图像采集设备、智能传感器、无人机和气象数据采集仪组成，负责实时采集农田内多维度数据，包括作物生长状态、环境因子及病虫害发生部位，为精准识别和趋势预测提供基础支持。软件平台层则是系统的“分析与决策端”，通过智能识别与数据处理平台、深度学习算法和数据挖掘技术对采集数据进行深度分析，精准判断病虫害种类及危害程度，并通过预测与预警模块建立动态预测模型，生成趋势分析和预警信息，帮助农户提前制定科学防控方案。这种从“感知”到“分析与决策”的闭环设计，既凸显了硬件与软件的协同效应，又为农业智能化管理提供了高效、精准、环保的解决方案，同时极大提升了病虫害防控的科学性与实时性。
2.2 远程监测与实时反馈机制
远程监测机制通过将高分辨率摄像头、智能传感器、无人机等硬件设备与物联网技术相结合，实时采集农田的多维度信息，包括作物的生长状态、病虫害的分布情况以及关键环境因子（如温湿度、光照强度等）。这些数据通过无线传输模块上传至云端，农业管理者可通过手机、电脑等终端设备随时随地查看农田的实时状况。这种突破时间与地域限制的监测能力，极大地方便了大规模农业生产中病虫害防控的管理。例如，在跨地域的大型农业基地，管理者无需亲临现场即可全面掌握病虫害的发生动态，从而为后续决策提供了高效支持[3]。还有结合无人机的航拍能力，系统可快速覆盖大面积农田，显著减少人工巡田的工作量，节约了农业管理的成本与时间。
实时反馈机制在病虫害防控中扮演着信息桥梁的角色。当系统通过监测设备检测到病虫害发生或环境异常时，会自动生成预警信息，并通过短信、APP通知等方式，第一时间将预警信息发送给农户。这种即时响应能力能够显著缩短防控决策的时间窗口，帮助农户尽早采取防控措施，有效减少病虫害对作物的危害。更重要是实时反馈机制将采集到的现场数据与云端数据分析模型进行对接，形成一个闭环的动态评估与优化系统。通过对数据的即时分析，系统能够评估现有防控措施的效果，并对不佳的防控策略进行调整。例如，当施药效果未达预期时，系统可结合实时监测数据和历史数据，自动生成改进建议，包括调整施药区域、优化药剂配方或改变施药时间。这种动态优化能力不仅提高了防控效果，还减少了农药使用中的浪费现象，实现了精准化的病虫害防控。
通过远程监测和实时反馈机制，智能防控系统构建了一个持续、动态的病虫害防控链条。从数据采集到分析与反馈，再到措施实施与评估，整个链条形成一个智能化的闭环，确保系统能够不断学习和优化。在这一过程中，农民和农业管理者不仅是系统的使用者，更是数据的受益者，他们能够通过平台实时掌握作物的健康状况，科学规划病虫害防控方案。例如，在多雨季节，实时监测系统可提前捕捉病虫害的爆发信号，结合气象数据提供精准的预警信息；在高温干旱环境中，系统可动态调整防控措施，减少因施药时机不当导致的资源浪费与生态破坏。这种机制将传统的被动防控模式转变为主动、动态的智能防控模式，为农业管理水平的提升提供了全新的可能性。
2.3 施药策略优化与环境友好型防控
施药策略的优化是实现环境友好型病虫害防控的核心环节，直接关系到农药的使用效率及其对生态环境的影响。传统施药方式往往依赖农户的经验进行决策，施药范围和剂量通常难以精准控制，容易造成农药过量使用，不仅导致作物产生药害，还对土壤、水体和空气造成污染，从而威胁农业生态系统的健康发展。针对这一问题，智能防控系统通过多种先进技术手段，实现对施药策略的科学优化和精准控制，为病虫害防控提供了绿色、高效的解决方案（图2所示）。

图2：智能防控系统施药策略优化流程图
智能防控系统首先利用智能识别技术和数据分析功能，通过对农田内病虫害分布的实时监测与精准定位，确定受害区域的具体范围。基于这一核心功能，系统能够动态调整施药量，并结合病虫害发生的时段特性，优化施药的时间安排。例如，在病虫害高发期，通过“少量多次”的精准施药方式，有效控制害虫数量并避免对非目标生物的伤害。相比传统的“一刀切”式施药策略，这种动态优化的施药模式显著降低了化学农药的使用量，同时提高了防控效率。
而且系统通过数据分析平台综合多维信息（如历史病虫害数据、实时环境数据和作物生长状态），确定最佳施药策略。在施药区域的选择上，系统可实现精确锁定，将药剂集中应用于高风险区域，而无需覆盖整个农田。在药剂种类的推荐上，智能防控系统优先建议使用生物农药或绿色防控措施，如天敌防治、性信息素诱捕和植物源农药等，最大限度地减少对环境的化学污染。
在环境友好型设计方面，系统还引入了先进的生态调控技术。例如，通过设置生物诱捕器吸引并捕获害虫，降低其种群密度；利用生态种植模式改善农田环境，减少害虫的生存空间。这种综合治理方式不仅有效控制了病虫害的发生概率，还促进了生态系统的良性循环，进一步巩固了病虫害防控的长期效果。
智能防控系统在施药策略优化方面的创新实践，不仅在农作物病虫害防控中取得了显著成效，还对保护生态环境发挥了重要作用。通过科学调控施药区域和药剂用量，系统在降低农药使用量的同时，减少了对土壤和水体的污染。此外，基于绿色防控的设计理念，系统进一步推动了农业生产的可持续发展，为现代农业的绿色转型提供了技术支持和实践案例。这种智能化的施药策略优化方案，将精准、高效与环保三者结合，树立了农业病虫害防控的新标杆。
总结：
基于智能识别的精准防控技术在农作物病虫害治理中展现了显著的应用价值。通过硬件设备与软件平台的深度融合，系统实现了病虫害的实时监测、精准识别与智能化控制，大幅提升了防控效率和效果。硬件设备层由高分辨率图像采集设备、智能传感器、无人机等组成，为农田提供了多维度、全覆盖的监测能力；软件平台层则通过深度学习算法、数据挖掘技术和预测模型，将采集到的海量数据转化为科学决策。这种从数据采集到分析决策的闭环设计，使病虫害防控更加科学、精准，显著减少了农药的过度使用，提高了农业生产的可持续性。同时，远程监测与实时反馈机制赋予系统跨地域、跨时间的监测能力，并通过动态优化防控方案，确保防控效果的持续性和高效性。
随着人工智能和物联网技术的快速发展，农作物病虫害防控将进一步向智能化、精准化方向迈进。通过更先进的深度学习模型、高性能传感器设备和区块链技术的应用，系统的识别精度和预测能力将持续提升，并实现防控数据的透明化与可追溯。智能防控技术的环保特性将助力农业向绿色化、环保化转型，推动化学农药使用的进一步减少，从而保护土壤、水体及整体生态环境。这些技术进步不仅将为农业生产提供更强的技术保障，还将在全球粮食安全、农业生态保护等方面发挥关键作用，促进农业经济效益与生态效益的双赢，为现代农业的可持续发展注入新的活力。
参考文献
[1]顾文璇. 基于深度卷积网络的农业病虫害图像分类识别应用[D]. 武汉轻工大学, 2017.
[2]彭建立. 同安农业有害生物发生动态及研究[M]. 厦门大学出版社: 201306. 225.
[3]张沙沙. 稻麦主要病虫的CBR预测模型参数优化及知识库构建[D]. 安徽农业大学, 2013.