GIS农作物病虫害受灾程度可视化识别方法

祖春会（云南省昆明市东川区农业技术推广中心，云南 昆明 654100）

中国农作物种植是一项非常重要的工程，预测和防治农作物病虫害时刻属于艰巨任务，目前识别技术发展较顺利，但是当病虫害发生后，大规模种植场有大型、智能的病虫害受灾程度识别技术，小型种植场在处理病虫害方面存在不恰当行为。中国病虫害识别技术有结合卷积神经网络的可视化检测系统，还有结合深度学习和病虫害可视化知识图谱体系。该文主要研究基于GIS的病虫害可视化识别技术发展现状。

1 GIS在农作物病虫害受灾程度可视化识别方法的应用现状

GIS技术应用需要结合相关系统程序，GIS即地理信息系统，其自身就是一门综合性较强的学科，涉及地理学、地图学以及遥感和计算机科学，属于先进智能化的高级计算机体系，主要作用是输入、储存、收集、分析和展示地理数据，将地球表层空间化信息转换成地图形式，可视化数据信息。在病虫害受灾程度分级可视化技术中，需要构建专属于GIS的智能系统，在系统设计的时候，考虑各地区的实际经济情况，建设结合GIS的智能识别系统，建立与国家相关数据库相连的体系，包括但不限于基础地理数据查询库、数据管理库、数据存储库，还应该与国家农作物防治体系相连，在国家管控下开展病虫害可视化技术识别技术。在目前的建设体系中，核心为数据库，目的性不同，数据库的具体展现形式也不同，一般使用的是空间数据库，空间数据库能够将空间实体的位置和大小等基本数据表示为三维空间的形式，直观地查看相关数据信息。结合GIS的数据库还有上传数据的功能，将农作物遭受的病虫害信息上传到国家共享体系中，相关研究人员制定解决方案，也方便其他地区人员查询类似虫害处理办法[1]。

GIS在病虫害受灾程度可视化识别技术的主要应用在采集和处理农作物受灾情况分析，传统病虫害识别主要由人工辨别，受农业技术人员的主观影响，同时使农业技术人员的劳动工作更为繁重，而GIS的加入，能将大量数据,如病虫害部位、形状等转换为图像信息，使得开展病虫害受灾整治工作更顺利[2]。GIS首先能够导入农作物病虫害受灾情况的相关数据，上传农作物病虫害受灾数据到监测中心，其次是使种植户和其他地区种植户查询病虫害的相关信息，最后是将采集的数据信息可视化，便于开展后续病虫害的整治工作。

2 农作物病虫害受灾程度可视化识别方法结合GIS在实际运用的问题

中国科学技术发展虽然进度较快，但是还没有在全国范围内普及，常使用的病虫害监测手段比较落后，运用的识别病虫害的智能机器为视觉传感器和高光谱成像仪，现存技术系统建设、广泛运用的成本较高，大部分农户无法建设成本如此高的病虫害监测系统，导致很多农户在遇到少见的病虫害有些举手无措，处理的手段也不合理，造成大量经济损失。同时由于GIS技术性较强，上年纪的农户在使用高科技设备时困难较多，降低了设备的使用率，使农户的经济支出与收入不平衡，而我国目前农业专业教育比较冷门，相关技术人才稀缺，开展病虫害防治问题较艰难[3]。

3 加强GIS在农作物病虫害受灾程度可视化识别技术的应对策略

3.1 开发数据处理新模式

基于GIS在农作物病虫害受灾程度可视化识别办法的应用，设计探究采集数据和存储数据的新模式，在大规模种植场中，建设完整的信息数据处理系统，结合深度学习智能技术、卷积神经网络和GPS，研制一套病虫害预防、监测和处理的智能系统，同时研究手机移动端APP，使个体农户也能利用智能技术。结合GIS的病虫害受灾程度可视化识别技术，将病虫害受灾具体程度、分布情况以及具体范围可视化，让种植户明确电子数据实用性，首先包含种植户能够准确查询各类病虫害信息，发病原因、流行规律和处理办法，其次是有智能诊断功能，将种植场所在地区输入监测系统中，能够查看病虫害预报和防治手段，确认当前时期可能存在的病虫害信息，此外，利用移动端APP，让个体用户、不同地区用户能够查询类似的病虫害数据信息，实现随时随地查询的目的。同样，新型的数据处理技术结合遥感将三维空间数据信息可视化的同时，具有放缩、标记和移动电子地图的能力。

3.2 升级结合GIS的农作物病虫害预测技术

中国是一个病虫害多发的国家，提高病虫害的预防、监测和受灾处理水平刻不容缓。开展病虫害预防和监测工作依靠多种智能技术和专业种植人员的经验，结合GIS的农作物病虫害预测技术需要配备先进的监测机器和科学技术，以此提高预测准确度。病虫害可视化识别技术能够结合GIS的数据存储功能，分析研究历年来病虫害的流行规律，以及着重注意多发病虫害农作物以及相关地区。不断升级更新农作物病虫害预测技术，结合理论公式，同步进行病虫害预测工作。还要加强个体农户与相关部门的合作，提前准备解决病虫害的方法，将病虫害造成的经济损失达到最小[4]。

3.3 构建病虫害受灾程度知识图谱

结合GIS的系统，信息储存数量大，知识谱图作为一种提取病原、虫害部位和防治使用药剂等科学知识的手段，合理运用在病虫害受灾程度处理问题中，能够减少查询防治病虫害的时间，节省人力物力。通过深度学习技术能够有效构建新型知识图谱，高效智能地实现农作物受灾程度可视化目的。同时知识图谱能够应用在病虫害智能问题系统、推荐系统和搜索体系中，在农作物病虫害防治方面运用效果较好[5]。

3.4 培养新型农业技术人才

在信息时代的背景下，各行各业离不开智能技术的应用，而基于GIS的农作物病虫害受灾程度可视化识别技术依靠智能系统发展，为更高效使用智能的病虫害可视化分析技术，在计算机方面，要培养创新能力强、逻辑思维强和运算能力强的科技人才，在解决相关技术问题时，高效而迅速，在农作物种植人才方面，要培养综合性强的技术人才，发挥可视化技术最大效益。

4 结语

农作物作为中国重点的生产产品，提高农作物的生产效益和技术发展水平至关重要，如今研制的各种新型监测病虫害技术多样，结合的学科和涉及范围越来越广。同时基于GIS的农作物病虫害可视化识别技术发展越来越快，效果也有目共睹。为推广结合GIS的农作物病虫害受灾程度可视化技术，要向个体户及时普及新理念和新技术，研发方便使用的智能移动端APP，使农业发展更快、更好。