农业大数据环境下的农作物病虫害智能化监测预警

赵艳丽

(邹城市植保站，山东 邹城 273500)

随着社会的快速发展，人口总数不断增长，预计到2050年世界粮食需求将会翻一番。由于地下水储量减少、极端气候频发，耕地面积减少以及病虫害泛滥等，粮食增产极为困难。病虫害泛滥是造成粮食减产的主要原因之一[1]。目前，农业大数据等信息技术已逐步应用于农业生产，可以在监视、预防和控制3个方向对病虫害进行干预。新的大数据信息技术能够实时监测病虫害，可以在农业大数据中心中收集相关信息，用以全面分析农作物及其生长状况、生长环境等，以便随时调整和干预农作物生长，预防病虫害泛滥，增加农作物产量。

传统病虫害的预测存在准确性不高和处置时间滞后等缺点，而病虫害智能预测技术则在农业大数据技术的基础上，针对这些缺陷进行了改进，使其朝着智能化和精确化的方向发展。在基于大数据的现代信息技术中，从信息的收集到传递再到分析，病虫害的预警越来越数字化和标准化[2]。本文针对农业大数据在病虫害智能化预警和监测中的应用进行介绍。

1 信息技术在农作物病虫害监测预警中的应用

1.1 利用3S(RS、GIS、GPS)技术的病虫害预警和监测

3S技术是指遥感技术(RS)和全球定位系统(GPS)以及地理信息系统(GIS)的结合[3]。3S技术是一种多学科相互交叉的技术，可以进行数据收集、处理和通信等操作。

遥感技术(RS)通过各种传感器收集并处理目标物体辐射和反射的电磁波，最后形成图像，然后检测并识别标的物。遥感技术可以监测病虫害发生、发展情况。遥感技术手动收集的方法既费时又费力，并且可能导致数据损坏，而遥感技术则弥补了这方面的缺点。遥感技术使用图像处理和识别技术来处理所观测的数据，是人们监测植物生长、调节环境因素和防治病虫害的数据和技术基础。

GIS具有强大的地理空间信息处理能力，已广泛用于研究区域病虫害防治。GIS可以收集环境因素、气象数据、病虫害类型和作物生长信息，并预测病虫害的传播趋势，而且可以通过直观的图形来进行展示，在病虫害信息管理和预警功能程序中应用比较普遍。

过去由于RS和GIS技术应用还不够成熟，因此RS和GIS的2个系统通常分开使用。随着这2种技术的发展，3S集成技术可以更方便地用于环境监测、气候变化和灾难预测中。GIS对通过RS采集的图像进行图像处理，数据分析和专家系统则预测并分析虫害的发生程度和区域，然后使用GPS准确定位地理位置，以查明病虫害发生地点。

1.2 利用人工神经网络技术对病虫害进行预警和监测

影响病虫害的因素包括物理因素和环境因素，每个因素与对有害生物的影响之间的相互作用不是线性的[4]。因此，传统的数学统计和分析方法很难训练适用的模型，人工神经网络通过模拟人脑的思维结构，具有较强的自学习、自组织、自适应和容错能力，适用于处理非线性问题，在农业病虫害预警与监测中有广泛应用。

1.3 利用支持向量机(SVM)技术的病虫害预警和监测

向量机适用于小样本、非线性和高维模式，基本原理是应用核函数展开定理将样本空间映射到高维特征空间，并在高维空间中获得最优的分类面，使原本的非线性可分离问题成为可能，从而在病虫害预警和监测的数据分析中得以应用。SVM还具有一定缺点，如小训练样本集的收敛速度慢等，通常需要结合其它算法进行优化[5]。

1.4 使用物联网技术进行病虫害的预警和监测

物联网在农业大数据相关的互联网中提供了一系列服务，如在线监视、定位和跟踪、命令和调度、安全预防和决策支持等服务[6]。在病虫害预测方面，传感器用于连续监测植物的生长环境，如温湿度和光照强度等，以实现农作物监测和病虫害防治。同时，物联网技术不仅使收集到的信息在数量上实现了质的飞跃，而且在维度上也实现了飞跃，可以提高病虫害的预测准确性。

1.5 利用图像处理技术对病虫害进行预警和监测

图像处理是指将图像信号转换为数字信号再进行处理，通过在机器视觉和计算机视觉中不断应用图像处理技术，病虫害的智能识别准确率逐步提高，为病虫害早期识别的预防奠定了基础[7]。

1.6 利用粗集理论对病虫害进行预警和监测

粗集理论是将不确定的或不准确的知识用已知知识库中的知识进行描述[8]。粗集理论是基于大量现有知识，描绘信息中的等价关系，然后根据每个等价关系中的依赖关系删除兼容信息，从而简化和挖掘隐藏关系，是病虫害早期预测和预警的一种重要技术。

1.7 使用手机应用系统对病虫害进行预警和监测

随着无线通信技术的快速发展，已经开发了许多用于预测病虫害的专家系统。随着智能手机的进一步普及和电子商务的迅猛发展，移动互联网用户的快速增长也使得利用手机应用系统预测病虫害的发生成为可能，同时手机应用系统预警监测的实现极大地促进了病虫害预测的发展进程。

2 农业大数据病虫害预警与监测技术的应用

近些年，随着国家层面对农业大数据的重视，我国农业大数据产业发展迅速，很多地方都建立了农业大数据在病虫害防治方面的应用项目。

当前，使用最多的是ZigBee系统，其可以有效地收集、分析和传输数据信息，从而提升农业管理的数字化、现代化和信息化。ZigBee系统在设计过程中包括硬件设计和软件设计。在硬件设计中，通过终端的设计可以合理利用太阳能，实现系统的自动控制；实现对CPU应用电路端子扩展的有效控制。在设计无线传输电路的过程中，可以实时动态监视农田，并通过形成各种网络来有效地提高实际应用的便利性。如，在设计害虫捕获器检测电路的过程，可以通过红外方法实现。

2012年，黑龙江省以稻瘟病为突破口，建立了全覆盖病虫害监测预警系统。可以提早获取田间病虫害发生的全面信息，并依靠已建立的制度，直接向农民发布防控指导信息，已达到实现精确防控的目的，不仅实现了有效的危害控制，而且减少了农药的盲目使用，达到了控害、减药的目的。该系统的建立，不仅从根本上解决了重大病虫害监测信息的获取，而且为植物保护技术指导准确、到位找到了最佳途径。

山东省将重点放在3个项目的实施上，并正在加速建设覆盖整个山东省的智能监控网络。目前大部分站点已经完工并正常运行。到2020年，建立1个省级农作物病虫害智能监测中心和900多个装备精良、高度智能的病虫害智能监测点，并建成拥有1000名基层测量员的病虫害预警网络系统。这将大大提高重大病虫害监测预警的自动化和信息化水平。

安徽省于2019年启动了基于大数据平台的安徽省农作物病虫害监测预警系统[12]。实现了对小麦、水稻等主要农作物病虫害的数字监测和预警，并对该省主要农作物有害生物数据实行统一标准，查询更方便，并可以实时共享监测数据。通过视频监控，可以直观、生动地查看农作物的生长状况、实时天气状况以及病虫害的实际状况；通过可视化页面，可以清楚地了解各种农作物数据和生长、分布，每个县级和市级植物保护站的报告时间和数据类型可以通过直观的图表来表达，从而获得病虫害的预警信息，使病虫害预测过程更加清晰、快速、便捷。

3 对农业大数据病虫害预警监测技术未来发展建议

我国农业大数据的发展应坚持以问题为导向，以应用为导向，着力于农业生产标准化、管理精度、信息对称、控制智能和服务智能，在农业大数据环境下，秉承绿色发展理念，运用“互联网+”理念升级和完善病虫害监测网络和监测设备，进行电网监测和智能化模型预警。逐步实现对有害生物的有效性监控，即对病虫害发生地点、发生时间以及需要预防的情况等有精量化的准确预判，以创建绿色、生态、高效、安全和环境可持续的农业之路。

3.1 加强农业大数据技术的整合与创新

仅凭农业大数据技术难以推进整个农业产业的发展和病虫害的预警与防治，要形成良好的大数据生态链，就必须走大数据集成与创新之路[13]。农业大数据以对重大疾病和虫害的绿色预防和治理的需求为指导，全面应用了互联网、大数据和人工智能等现代信息技术和设备。大数据集中和共享主要表现为，整合和升级现有的中国作物病虫害监测信息系统、国家重大作物病虫害数字监测和预警系统、国家农业植物检疫信息管理系统等多个系统，促进技术集成、业务集成和数据集成。国家以协调的方式使用并以统一的方式连接共享平台，构建国家植物保护信息资源共享系统，形成一个网络空间。该网络空间将一切人机交互以及植物保护领域融合在一起，实现跨级别、跨区域、跨系统、跨部门和跨业务的协作管理和服务。通过建立和完善大数据辅助科学决策机制，充分利用大数据平台，综合分析各种因素，改善植物病虫害的感知、预测、预防和控制，促进发展数字化、网络化和智能工厂。

3.2 建立农业基准数据和标准体系

目前我国农业数据标准化进程还不完善，数据储存和分析的结构不够合理，严重制约了农业市场的快速发展。因此，必须建立和完善农业基准数据，改善数据收集技术的形式、内容和时间，规范数据传输的速率、方法、数据存储的形式，还需要建立物联网、传感器、移动终端软件等基础设施和设备。应建立数据指标、样本标准等标准体系，构建用于开发和利用农业数据的标准系统。加强对病虫害发生规律的研究，明确病虫害发生和传染的主要因素，建立生物学模型与统计模型、短期预警模型、中长期模型相结合的主要虫害预测系统模型。

3.3 建立健全促进和保障机制

建立健全智能农业建设促进和保障机制，进一步加强与有关部门、高校以及科研院所的联系与合作。协调农业信息、平台等各个行业的资源，共同组成农业物联网建设的力量，大力推动智慧农业的建设进程。应将智能网络的运营成本纳入预算，提供年度项目运营资金，以确保项目的正常运行，并指派专业人员维护设备，及时解决问题，以确保智能网络设备、器材正常运行。

3.4 农业有害生物预警信息平台使用日常化和大众化

随着智能手机的迅速普及和G网络的发展，技术人员需要配备更加专业和智能的设备，以便在基层监测过程中便于携带。特别是随着5G时代的到来，基层数据检测工作正在进行，通过使用智能设备有效拍摄照片并收集有关农作物病虫害的数据，可以有效提高技术人员的工作效率，大大降低了工作的难度和强度。还要做好用户量和需求持续增加的应对准备，实现预报信息的大众化，使人们能够及时、准确地接收到信息，从而改善广大农户对农作物病虫害的预防和控制能力。通常情况下，在田间现场调查病虫害，并使用病虫害统计数据来自动处理和自动传输数据。如果某些地区的病虫害更为严重，则可以将数据传输到专家的智能设备终端，让专家能够远程办公，共同商讨，制定出具有针对性的病虫害解决对策。

4 结语

在农作物病虫害监测与预警中充分利用现代信息技术，是进一步提升作物病虫害监测与预警的重要手段。农业病虫害监测和预警系统要紧跟现代信息技术的发展步伐，不断吸收和利用新技术，及时开发和升级系统功能，加强对病虫害监测和预警的基础研究；对现有数据进行分析，研究科学实用的预警模型，重视对重大病虫害实时监测预警系统的开发，加强有害生物预测大数据建设，促进全国有害生物监测数据和气候数据共享；促进建立病虫害预测物联网，开发标准接口，连接到病虫害智能自动监测设备领域，提高病虫害数据收集的自动化和智能化水平。这样才能改善我国农业病虫害的预防和控制机制，提高农作物的产量，增加农民的收益，实现我国农业发展的现代化、智能化和自动化。