茶园病虫害智能监测系统设计

李乔宇 阮怀军 王磊 李道亮 李振波

摘 要：针对各种优质茶叶（有机茶、无公害茶、绿色食品茶）生产中对农药及化肥使用的要求，设计了面向茶园环境的病虫害智能监测系统，旨在通过视频监视茶园的病虫害发生，通过传感器监测影响病虫害发生的环境因子，以实现茶园病虫害的针对性防治，避免农药过量使用，保护茶园生态环境。

关键词：病虫害；茶园；生态环境；智能监测系统

中图分类号：S431.9+S435.711 文献标识号：A 文章编号：1001-4942（2014）04-0012-04

中国是茶叶之乡，茶在人们日常生活中占有重要地位，随着生活水平的提高，茶叶的需求量日益增加，对茶叶品质的要求日益提高，茶叶经济正进入快速发展阶段。在这个大背景下，茶叶生产有了新的特点：①出现了大规模的茶叶企业。如：安徽省宣郎广茶业总公司拥有茶园面积1 400 hm2，福安市农垦茶业有限公司的茶园面积超过400 hm2。如何有效管理如此大规模的茶园，是茶企业亟需解决的问题。②社会对优质茶叶的需求日益增加。有机茶、无公害茶、绿色食品茶的生产都对农药和化肥的使用情况以及生长环境作了严格要求，如何在限制农药、化肥的使用且不破坏茶园生态环境的条件下保证优质茶叶的产出，是茶叶生产面临的新问题。③茶园病虫害问题仍然严重。病虫害是优质茶叶生产的重要威胁，据统计，一般病虫害会导致茶叶减产10%～20%[1]，而大规模病虫害带来的损失更大。茶园规模扩大，农药限制使用，都加大了茶园病虫害防治的困难性。

本文即针对上述问题设计了茶园病虫害智能监测系统，以求在智能农业的思路上寻找解决问题的新途径。该系统将茶园作为一个整体，通过摄像头、传感器和气象站的多方位监测，动态显示茶园视频图像和各环境因子的变化情况，从而对病虫害进行预测预警，为优质茶叶的生产提供技术支持。

1 智能监测系统的总体设计

目前对大田作物长势和病虫害的观测仍然广泛依靠人力，这使得茶园企业面临日益增加的人工成本压力。另一方面，对病虫害预测预警的探索集中在GIS（地理信息系统）的应用上[2～4]。通过GIS可以有效地进行病虫害预测的区域性分析，防止病虫害的大范围发生和扩散。但GIS的特点也决定了利用其对病虫害预测预警具有先天时效性不足的缺陷。因而，GIS更适用于政府部门面向区域农业发布预测信息。

茶园病虫害智能监测系统则是针对每个茶园的生产管理而设计的，可通过多链路视频监视单元对茶树长势、叶表病虫害情况进行监视，根据病虫害特征及时调整防治措施。同时，土壤传感器和气象站实时监测记录茶园环境因子的变化动态，当环境条件有利于病虫害发生时发出预警信息，以方便工作人员加强监测并采取应对措施。

茶园病虫害智能监测系统按照三层架构[5]，分别为信息感知层、信息传输层和应用层（见图1）。

图1 茶园病虫害智能监测系统架构

本文中系统感知层的建设分为视频监视和环境监测两部分，包括视频监视单元、水分传感器、土壤电导率传感器、土壤养分检测仪、生物传感器、农业气象站等。此外，该层的建设还包括制定传感器量程规范、面向茶园应用的传感器的接口规范以及与各种网络、总线接口的专用集成电路规范。

传输层主要实现信息的可靠和安全传输，包括网络传输标准及有线网络和无线网络的建设。茶园智能监测系统在视频监视环节使用有线网络，在环境监测环节使用无线网络。

应用层主要实现信息的存储、利用和服务，按功能分三层架构：①数据中心将传输层传递来的数据存储到数据库，包括数据库建设、数据标准建设，应用标准接口建设；②分析中心对数据库中的数据加工利用，分析病虫害图像、生态环境指数、病虫害易发生指标，从而得到直观的、有价值的信息；③监视中心将信息传达给用户，通过多屏幕联动显示监测信息，并将预警信息通过App或者短信发送到移动终端。

根据设计目标，茶园病虫害智能监测系统可实现两个功能：病虫害的视频监视和环境因子的动态监测。

2 病虫害视频监视

病虫害视频监视模块通过分散布置于茶园中的高清监视节点实时观察茶树叶表疾病和虫害迹象。该模块按照智能监测系统的三层架构进行建设：信息感知层进行监视节点的建设，信息传输层进行有线传输网络的建设，应用层建设服务平台以展示视频监视结果。

2.1 监视节点的布设

设置的监视节点要能充分观察到茶园病虫害的发生迹象，因此，需依照茶园病虫害的特征进行科学布置。

茶园常见病虫害，如假眼小绿叶蝉、茶尺蠖、茶毛虫、茶橙瘿螨、茶芽枯病、茶炭疽病等[6]，存在4个显著特征：多数害虫具有群居性；幼虫多居于叶片背面；虫害发生时叶子呈焦枯、萎缩或被啃食状，虫害越严重越明显；病害发生时叶子出现病斑，随着病害加重特征越明显。

根据上述特征，可以在茶园定点安放摄像装置，观察局域茶叶背面病虫害发生迹象，从而对大范围病虫害发生情况进行推理。叶子焦枯、萎缩和被啃食状的情况可以通过大范围的监视节点发现。因此，本系统将监视节点分为远景监视节点和近景监视节点。远景监视节点（见图2）采用可旋转、高变焦摄像装置，布置在高4～5 m的立杆上，用于观察大范围的茶树生长状况及病虫害发

图2 远景监视节点

生时叶子的异常情况。近景监视节点采用高微距摄像装置，布置在高0.5～1.0 m的支架上，用于观察叶片背面和茎部出现的害虫虫卵和幼虫。预期在每6 667 m2茶园面积中布设远景监视节点3个，近景监视节点9个（见图3）。

图3 茶园监控节点设计

2.2 有线传输网络

视频监视数据量大，且要求监视节点传送高精度、高质量的视频图像，这提高了系统对网络带宽的要求。

CAN（Controller Area Network，控制器局域网）总线是目前国内外大型农机设备普遍采用的一种标准总线，是一种有效支持分布式或实时控制的串行通信网络。CAN总线实时性强，可靠性高，抗干扰能力强。茶园病虫害视频监视系统使用基于CAN总线的数据采集技术和基于Internet的远程数据传输技术以实现远程茶园视频监视（见图4）。

图4 CAN总线控制系统总体结构[7]

2.3 服务平台

茶园病虫害视频监视系统的服务平台建设包括数据库、知识库以及图像分析系统、监视中心的建设。

数据库抽样记录监视视频中的典型茶叶图像，注明记录日期和时间；知识库记录典型的病虫害信息及应对措施。图像分析系统按照机器视觉方法自动分析数据库中的茶叶图像，将结果在知识库中进行比对，根据知识库检索的结果向监视中心发送反馈信息。监视中心通过多路显示屏实时显示现场监视节点传来的图像及图像分析系统的分析结果，并通过短信平台及时向负责人发送预警信息。

3 生态环境因子的动态监测

人们对茶叶品质要求的不断提升促使茶叶生产更加规范，并对生产环境及田间管理各环节提出了更高的要求。

通过视频监视可以及时了解茶园病虫害的发生情况，并采取相应的防治措施，从而避免大规模的大量用药。而对茶园生态环境因子的监测可以使茶园的田间管理更具针对性，满足高品质茶叶生产的生态要求，并且能在环境条件易于发生病虫害时发出预警。

茶园生态环境监测模块包括监测节点、无线传感网络、服务平台。

3.1 监测节点

包括传感器和气象站。传感器又分为：①土壤水分传感器：监测土壤水分变化，对茶树生长、农田小气候以及土壤的机械性能有重要作用。②土壤电导率传感器：获取土壤电导率值，对分析土壤环境具有一定意义。土壤电导率与土壤有机物含量、粘土层深度、水分保持能力有密切关系[5]。③土壤养分检测仪：主要检测土壤中氮（N）、磷（P）、钾（K）的含量。这三种元素是作物生长的必需营养元素，也是肥料的主要组成成分，对其含量的检测不仅能够保证茶树生长所需的养分，也能防止过度使用化肥，减轻对生态环境的破坏。④生物传感器：可用于农药的检测和分析[8]，有利于保护茶园生态环境，生产高品质茶叶。

气象站可以对空气温度、湿度及光照强度、风速、风向、降雨量等农业气象情况进行监测。这些信息的获取有助于掌握茶园作物生长环境，对病虫害预测预警。

3.2 无线传感网络

WSN（无线传感器网络）是一种无中心节点的全分布系统。通过随机投放的方式，众多传感器节点被密集部署于监控区域。这些传感器节点集成有传感器、数据处理单元、通信模块和能源单元，它们通过无线信道相连，自组织地构成网络系统[5]。

本研究在茶园生态环境监测模块中使用ZigBee技术布置无线传感网络。ZigBee技术具有自动组网、网络容量大、工作频段灵活、数据传输速率低、模块功耗低、成本低的特点[9]，十分适于对茶园环境的监测。

3.3 服务平台

茶园生态环境监测模块与茶园病虫害视频监视模块共用服务平台，包括数据库和知识库、环境与病虫害分析系统、监视中心。数据库记录传感网络监测的环境数据。知识库记录环境模型与相应方案。环境与病虫害分析系统根据监测数据在知识库中检索，得到分析结果。监视中心展示监测数据和分析结果，对重点情况通过短信平台向农户发送预警短信。

4 结 语

本文针对茶园环境设计了一套茶园病虫害智能监测系统。该系统面向优质茶园，旨在通过对病虫害发生状况的监测，有针对性的防治，避免过量使用农药而造成的污染和生态破坏。该系统的病虫害视频监视模块通过视频监视及时发现病虫害迹象，生态环境监测模块通过传感器和气象站获取茶园环境信息，合理运筹水肥管理，预测病虫害。该系统具有一定的先进性，但在视频监视节点的布置上仍需进一步实验。

参 考 文 献：

[1] 潘超娅，张午，童浚超，等.茶园病虫害标本系统的实现与意义[J].计算机光盘软件与应用，2012（19）：26-28.

[2] 洪波，张锋，李英梅，等.GIS在农业病虫害预警研究中的应用[J]. 陕西农业科学，2011（3）：170-173.

[3] 罗菊花，黄文江，韦朝领，等.基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立[J]. 农业工程学报，2008，24（12）：127-131.

[4] 张谷丰，朱叶芹，翟保平.基于WebGIS的农作物病虫害预警系统[J].农业工程学报，2007，23（12）：176-181.

[5] 李道亮.农业物联网导论[M].北京：科学出版社，2012.

[6] 卢振辉. 有机茶生产技术——有机茶园病虫害的控制[J].林业科技开发，2002，16（3）：67.

[7] 张恩亮， 曹少华.基于CAN总线监控系统设计[J].大坝与安全，2009（2）：38-45.

[8] 周仕林，刘冬. 生物传感器在环境监测中的应用[J].理化检验（化学分册），2011，47（1）：120-124.

[9] 赵景宏，李英凡，许纯信. Zigbee技术简介[J]. 电力系统通信， 2006，27（7）： 54-56.

图4 CAN总线控制系统总体结构[7]

2.3 服务平台

茶园病虫害视频监视系统的服务平台建设包括数据库、知识库以及图像分析系统、监视中心的建设。

数据库抽样记录监视视频中的典型茶叶图像，注明记录日期和时间；知识库记录典型的病虫害信息及应对措施。图像分析系统按照机器视觉方法自动分析数据库中的茶叶图像，将结果在知识库中进行比对，根据知识库检索的结果向监视中心发送反馈信息。监视中心通过多路显示屏实时显示现场监视节点传来的图像及图像分析系统的分析结果，并通过短信平台及时向负责人发送预警信息。

3 生态环境因子的动态监测

人们对茶叶品质要求的不断提升促使茶叶生产更加规范，并对生产环境及田间管理各环节提出了更高的要求。

通过视频监视可以及时了解茶园病虫害的发生情况，并采取相应的防治措施，从而避免大规模的大量用药。而对茶园生态环境因子的监测可以使茶园的田间管理更具针对性，满足高品质茶叶生产的生态要求，并且能在环境条件易于发生病虫害时发出预警。

茶园生态环境监测模块包括监测节点、无线传感网络、服务平台。

3.1 监测节点

包括传感器和气象站。传感器又分为：①土壤水分传感器：监测土壤水分变化，对茶树生长、农田小气候以及土壤的机械性能有重要作用。②土壤电导率传感器：获取土壤电导率值，对分析土壤环境具有一定意义。土壤电导率与土壤有机物含量、粘土层深度、水分保持能力有密切关系[5]。③土壤养分检测仪：主要检测土壤中氮（N）、磷（P）、钾（K）的含量。这三种元素是作物生长的必需营养元素，也是肥料的主要组成成分，对其含量的检测不仅能够保证茶树生长所需的养分，也能防止过度使用化肥，减轻对生态环境的破坏。④生物传感器：可用于农药的检测和分析[8]，有利于保护茶园生态环境，生产高品质茶叶。

气象站可以对空气温度、湿度及光照强度、风速、风向、降雨量等农业气象情况进行监测。这些信息的获取有助于掌握茶园作物生长环境，对病虫害预测预警。

3.2 无线传感网络

WSN（无线传感器网络）是一种无中心节点的全分布系统。通过随机投放的方式，众多传感器节点被密集部署于监控区域。这些传感器节点集成有传感器、数据处理单元、通信模块和能源单元，它们通过无线信道相连，自组织地构成网络系统[5]。

本研究在茶园生态环境监测模块中使用ZigBee技术布置无线传感网络。ZigBee技术具有自动组网、网络容量大、工作频段灵活、数据传输速率低、模块功耗低、成本低的特点[9]，十分适于对茶园环境的监测。

3.3 服务平台

茶园生态环境监测模块与茶园病虫害视频监视模块共用服务平台，包括数据库和知识库、环境与病虫害分析系统、监视中心。数据库记录传感网络监测的环境数据。知识库记录环境模型与相应方案。环境与病虫害分析系统根据监测数据在知识库中检索，得到分析结果。监视中心展示监测数据和分析结果，对重点情况通过短信平台向农户发送预警短信。

4 结 语

本文针对茶园环境设计了一套茶园病虫害智能监测系统。该系统面向优质茶园，旨在通过对病虫害发生状况的监测，有针对性的防治，避免过量使用农药而造成的污染和生态破坏。该系统的病虫害视频监视模块通过视频监视及时发现病虫害迹象，生态环境监测模块通过传感器和气象站获取茶园环境信息，合理运筹水肥管理，预测病虫害。该系统具有一定的先进性，但在视频监视节点的布置上仍需进一步实验。

参 考 文 献：

[1] 潘超娅，张午，童浚超，等.茶园病虫害标本系统的实现与意义[J].计算机光盘软件与应用，2012（19）：26-28.

[2] 洪波，张锋，李英梅，等.GIS在农业病虫害预警研究中的应用[J]. 陕西农业科学，2011（3）：170-173.

[3] 罗菊花，黄文江，韦朝领，等.基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立[J]. 农业工程学报，2008，24（12）：127-131.

[4] 张谷丰，朱叶芹，翟保平.基于WebGIS的农作物病虫害预警系统[J].农业工程学报，2007，23（12）：176-181.

[5] 李道亮.农业物联网导论[M].北京：科学出版社，2012.

[6] 卢振辉. 有机茶生产技术——有机茶园病虫害的控制[J].林业科技开发，2002，16（3）：67.

[7] 张恩亮， 曹少华.基于CAN总线监控系统设计[J].大坝与安全，2009（2）：38-45.

[8] 周仕林，刘冬. 生物传感器在环境监测中的应用[J].理化检验（化学分册），2011，47（1）：120-124.

[9] 赵景宏，李英凡，许纯信. Zigbee技术简介[J]. 电力系统通信， 2006，27（7）： 54-56.

图4 CAN总线控制系统总体结构[7]

2.3 服务平台

茶园病虫害视频监视系统的服务平台建设包括数据库、知识库以及图像分析系统、监视中心的建设。

数据库抽样记录监视视频中的典型茶叶图像，注明记录日期和时间；知识库记录典型的病虫害信息及应对措施。图像分析系统按照机器视觉方法自动分析数据库中的茶叶图像，将结果在知识库中进行比对，根据知识库检索的结果向监视中心发送反馈信息。监视中心通过多路显示屏实时显示现场监视节点传来的图像及图像分析系统的分析结果，并通过短信平台及时向负责人发送预警信息。

3 生态环境因子的动态监测

人们对茶叶品质要求的不断提升促使茶叶生产更加规范，并对生产环境及田间管理各环节提出了更高的要求。

通过视频监视可以及时了解茶园病虫害的发生情况，并采取相应的防治措施，从而避免大规模的大量用药。而对茶园生态环境因子的监测可以使茶园的田间管理更具针对性，满足高品质茶叶生产的生态要求，并且能在环境条件易于发生病虫害时发出预警。

茶园生态环境监测模块包括监测节点、无线传感网络、服务平台。

3.1 监测节点

包括传感器和气象站。传感器又分为：①土壤水分传感器：监测土壤水分变化，对茶树生长、农田小气候以及土壤的机械性能有重要作用。②土壤电导率传感器：获取土壤电导率值，对分析土壤环境具有一定意义。土壤电导率与土壤有机物含量、粘土层深度、水分保持能力有密切关系[5]。③土壤养分检测仪：主要检测土壤中氮（N）、磷（P）、钾（K）的含量。这三种元素是作物生长的必需营养元素，也是肥料的主要组成成分，对其含量的检测不仅能够保证茶树生长所需的养分，也能防止过度使用化肥，减轻对生态环境的破坏。④生物传感器：可用于农药的检测和分析[8]，有利于保护茶园生态环境，生产高品质茶叶。

气象站可以对空气温度、湿度及光照强度、风速、风向、降雨量等农业气象情况进行监测。这些信息的获取有助于掌握茶园作物生长环境，对病虫害预测预警。

3.2 无线传感网络

WSN（无线传感器网络）是一种无中心节点的全分布系统。通过随机投放的方式，众多传感器节点被密集部署于监控区域。这些传感器节点集成有传感器、数据处理单元、通信模块和能源单元，它们通过无线信道相连，自组织地构成网络系统[5]。

本研究在茶园生态环境监测模块中使用ZigBee技术布置无线传感网络。ZigBee技术具有自动组网、网络容量大、工作频段灵活、数据传输速率低、模块功耗低、成本低的特点[9]，十分适于对茶园环境的监测。

3.3 服务平台

茶园生态环境监测模块与茶园病虫害视频监视模块共用服务平台，包括数据库和知识库、环境与病虫害分析系统、监视中心。数据库记录传感网络监测的环境数据。知识库记录环境模型与相应方案。环境与病虫害分析系统根据监测数据在知识库中检索，得到分析结果。监视中心展示监测数据和分析结果，对重点情况通过短信平台向农户发送预警短信。

4 结 语

本文针对茶园环境设计了一套茶园病虫害智能监测系统。该系统面向优质茶园，旨在通过对病虫害发生状况的监测，有针对性的防治，避免过量使用农药而造成的污染和生态破坏。该系统的病虫害视频监视模块通过视频监视及时发现病虫害迹象，生态环境监测模块通过传感器和气象站获取茶园环境信息，合理运筹水肥管理，预测病虫害。该系统具有一定的先进性，但在视频监视节点的布置上仍需进一步实验。

参 考 文 献：

[1] 潘超娅，张午，童浚超，等.茶园病虫害标本系统的实现与意义[J].计算机光盘软件与应用，2012（19）：26-28.

[2] 洪波，张锋，李英梅，等.GIS在农业病虫害预警研究中的应用[J]. 陕西农业科学，2011（3）：170-173.

[3] 罗菊花，黄文江，韦朝领，等.基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立[J]. 农业工程学报，2008，24（12）：127-131.

[4] 张谷丰，朱叶芹，翟保平.基于WebGIS的农作物病虫害预警系统[J].农业工程学报，2007，23（12）：176-181.

[5] 李道亮.农业物联网导论[M].北京：科学出版社，2012.

[6] 卢振辉. 有机茶生产技术——有机茶园病虫害的控制[J].林业科技开发，2002，16（3）：67.

[7] 张恩亮， 曹少华.基于CAN总线监控系统设计[J].大坝与安全，2009（2）：38-45.

[8] 周仕林，刘冬. 生物传感器在环境监测中的应用[J].理化检验（化学分册），2011，47（1）：120-124.

[9] 赵景宏，李英凡，许纯信. Zigbee技术简介[J]. 电力系统通信， 2006，27（7）： 54-56.