信息技术在水稻病虫害识别与检测上的应用

赵 槟

（阳光农业相互保险公司建三江中心支公司鸭绿河保险社，黑龙江 佳木斯 154000）

信息技术的广泛应用，为水稻病害识别与检测带来了新的机遇与挑战，研究人员通过不断探索和创新，利用信息技术手段实现了水稻病害的快速检测，但也有一些不足有待进一步解决。水稻病害识别和检测方法的研究是一个非常复杂的过程，需要从多个方面的知识与技术进行综合考虑，需要大量的时间和精力。基于信息技术的水稻病害识别与检测方法作为一种新型手段，可为水稻病害的快速诊断提供有力的技术支持，为实现精准农业提供可能。

1 水稻病虫害智能识别与检测技术概述

随着我国农业机械化的发展，水稻生产全程机械化已成为水稻生产发展的必然趋势，如何实现对水稻病虫害的智能识别与检测成为未来研究的重点。目前，水稻病虫害智能识别与检测技术主要包括图像处理技术、计算机视觉技术、激光雷达技术以及基于机器学习和深度学习的方法。其中，图像处理技术是利用计算机对图像进行处理，识别与检测水稻病虫害。计算机视觉技术主要包括基于图像处理的病虫害自动识别与检测方法和基于视觉感知的病虫害监测方法。激光雷达技术是利用激光雷达获取水稻生长过程中的图像信息，通过对图像进行处理提取出所需要的信息，进而对病虫害进行自动检测和识别。目前，基于人工智能技术的病虫害识别和检测方法主要包括图像分析法、传感器法以及机器学习法，其中机器学习法是一种利用人工神经网络对水稻病害进行自动识别与检测的方法，如图1所示。

图1 水稻病虫害智能识别与检测技术

1.1 基于深度学习的水稻病害智能诊断与识别

人工智能技术已经在很多领域得到了广泛的应用，其中基于深度学习技术的人工智能应用也较为广泛，在图像分类、目标检测等领域也取得了很好的效果。目前，基于深度学习技术的智能诊断与识别方法在农作物病害识别方面的研究较多，但对水稻病害识别的研究较少。利用深度学习技术对不同种类、不同病害类型的水稻进行智能诊断与识别，有助于实现对水稻病害的自动诊断与检测，同时，还可实现对水稻病害种类的快速鉴别，提高检测效率。在未来发展中应重点研究以下几个方面：（1）加强水稻病虫害分类数据库建设。目前我国相关研究大多基于人工采集数据，很难实现大规模、高质量数据采集，而随着人工智能技术的不断发展，可以利用大数据、云计算等技术建设水稻病虫害分类数据库，提高数据质量；（2）加强深度学习模型在不同病害类型中的应用研究。目前，深度学习模型在农作物病害识别方面已经取得了很好的效果，但在不同种类、不同病害类型中应用研究较少，且在对水稻不同病害进行智能诊断与识别时效果也不尽相同；（3）加强对基于深度学习技术的水稻病害分类模型优化。目前，深度学习模型在准确率、精度、模型规模等方面均优于人工方法，因此，可以进一步研究和优化基于深度学习技术的水稻病虫害分类模型。

1.2 天气对农作物的影响

天气对农作物的影响主要包括温度、湿度和光照等。在水稻生长过程中，温度和湿度会影响水稻的生长状况，从而影响水稻的产量和品质。温度过高或过低都会导致水稻病害的发生。湿度对水稻病害的发生具有重要作用，尤其是在低温和高湿的条件下，水稻容易出现病害。光照对于水稻生长同样具有重要作用，光照不足会导致水稻光合速率降低，植株营养不良，进而影响水稻产量。

同时，在不同的生长阶段，天气对水稻病害的影响也不一样。在幼苗期、孕穗期和灌浆期等时期，天气对农作物的影响较大；而在分蘖期、灌浆期等时期，天气对农作物的影响较小。因此，不同阶段不同天气对农作物产生的影响也不同。

1.3 温度、湿度和光照

温度对水稻病害的发生具有重要影响。当温度过高时，水稻植株会生长过度，导致叶片徒长、叶片变薄、株高过高，植株的光合效率降低，从而影响水稻产量；当温度过低时，水稻植株会出现萎蔫甚至死亡。因此，水稻在不同生长阶段对温度的要求也不同。例如，在幼苗期，温度应保持在25℃左右；在孕穗期和灌浆期，温度应保持在30℃左右；在拔节期，温度应保持在25℃左右。当空气湿度过大时，会导致水稻叶片腐烂。而对于光照来说，水稻叶片表面的光合色素会随着光照强度的增加而增加。当光照强度过大时，光合色素含量过高会导致水稻叶片腐烂；当光照强度过小时，光合色素含量过低会导致水稻叶片腐烂。

1.4 不同生长阶段天气对水稻病害的影响

水稻的生长周期一般为3个阶段：幼苗期、孕穗期和灌浆期。幼苗期时，水稻生长最旺盛的时期，其生长受温度影响较大，对环境的变化较为敏感。此时如果遇到低温或高温天气，都会导致水稻生长受到阻碍，植株出现问题；而在孕穗期和灌浆期时，温度升高，会促进水稻的生长，从而提高水稻产量。在孕穗期时，温度和湿度都比较高，此时若遇到低温或高温天气，都会导致水稻病害的发生；在灌浆期时，温度升高或降低都会导致水稻出现问题。在分蘖期和灌浆期时，温度和湿度的影响较小；而在孕穗期时，温度升高会促进水稻生长，但湿度过大会影响植株生长。

2 存在的不足

目前，信息技术在水稻病虫害监测方面的实际应用不多，且主要是基于人工监测，导致其检测结果不够精确，无法满足实际应用需要。因此，信息技术在水稻病虫害快速识别和检测方面仍存在以下不足。

2.1 数据采集设备要求高

由于水稻病虫害具有病害种类多、发病时间不确定等特点，且人工难以快速准确地获得病害图像数据，因此需要对采集到的数据进行预处理。目前，基于信息技术的水稻病虫害监测系统主要使用的是手机、相机等成像设备，这些设备要求较高的稳定性和采集速度，并不能满足实时检测需求。

2.2 图像处理算法复杂、操作繁琐

由于水稻病虫害具有复杂的几何结构和种类繁多的病害特征，且其图像处理算法也较为复杂，导致信息技术在水稻病虫害快速识别和检测方面难以实现准确、快速、高精度的目标。

2.3 信息技术在水稻病虫害监测过程中缺少统一标准

虽然目前已有部分研究采用图像处理技术对水稻病虫害进行检测，但由于检测原理不同，导致其检测结果存在一定差异。尽管有学者使用图像处理技术对水稻病害进行了识别和检测，但由于其处理过程复杂、易受干扰、计算量大等原因，导致其实际应用效果并不理想。

因此，未来应加强信息技术在水稻病虫害快速识别和检测方面的研究力度，不断完善信息技术在水稻病虫害快速识别和检测方面的应用体系。

3 建议与对策措施

针对本文前面提及的不足，我们提出以下几点解决方案：（1）针对水稻病害种类繁多、样本不足的问题，研究人员可以通过增加数据量来解决。例如，使用迁移学习技术解决数据量不足的问题；（2）针对数据质量不高、数量不足的问题，可以考虑建立水稻病害样本库来提高检测效率，并通过建立病害检测模型来减少人工干预。例如，基于深度学习的水稻病害检测方法中存在大量人工标注样本，如何建立水稻病害检测模型是未来需要解决的问题；（3）针对机器视觉技术在水稻病害检测上存在一定的局限性，例如无法判断病害类型、对特定背景有较高要求等。因此需要结合其他技术手段来解决这些问题。例如，将传统图像处理技术与计算机视觉技术相结合用于水稻病害检测；（4）针对作物生长环境复杂、非结构化数据较多等问题，研究人员可以考虑采用混合建模方法来解决。例如，在已有图像处理算法基础上，引入多种深度学习算法构建新模型；（5）针对作物病害特征信息难以提取、有效特征少等问题，研究人员可以通过分析作物图像来获取所需的有效特征信息。例如利用植物生理信息来提取作物病害特征信息。例如，通过分析水稻叶片叶绿素含量、光合速率、气孔导度等生理指标来提取水稻叶片的叶绿素含量和气孔导度等生理指标；（6）针对作物病害种类繁多、样本数量不足等问题，研究人员可以利用图像处理技术和机器学习方法来解决。例如利用深度学习模型进行水稻病害检测。

4 技术及未来展望

我国是农业大国，水稻作为我国重要的粮食作物之一，对我国粮食安全具有重要意义。传统的人工监测方式费时费力且效率低，而基于信息技术的水稻病害快速识别与检测方法具有成本低、易实现等优点，且能够快速检测出水稻病害，在农业生产中具有广阔的应用前景。随着人工智能技术的发展，基于人工智能技术的水稻病害快速识别与检测方法将进一步发展。

目前，人工智能技术在水稻病虫害识别与检测方面的研究较多，但对基于神经网络技术进行水稻病虫害识别和检测研究较少。因此，在未来发展中应加强对基于神经网络技术在水稻病虫害识别和检测中应用的研究。一方面，可以利用神经网络技术构建不同种类水稻病害快速识别和检测模型，实现对水稻不同病害的快速识别；另一方面，可以进一步利用深度学习方法对不同种类、不同病害类型的水稻进行智能诊断与识别。此外，利用深度学习方法构建的模型在准确率、精度、模型规模等方面均优于人工方法，有利于实现对水稻病虫害的自动诊断与快速检测。

4.1 技术发展

随着信息技术的快速发展，水稻病虫害图像识别与检测技术呈现出智能化、自动化、网络化、数字化等发展趋势，主要体现在以下几个方面：

（1）病虫害识别与检测系统：基于机器视觉和传感器技术的水稻病害图像识别与检测系统已在水稻病害诊断和监测方面得到应用，但仍存在较大的发展空间。

（2）深度学习和机器学习算法：利用深度学习和机器学习等算法实现水稻病虫害图像识别与检测是未来的研究热点，但目前仍处于试验阶段，技术上尚不成熟。

（3）指标设计：为实现对水稻病害的智能诊断和监测，需建立多指标融合的病虫害诊断模型，利用数据分析、机器学习等算法，实现对水稻病害的准确识别。

（4）水稻生产的精准管理：对于受病害影响的水稻，其产量及品质会发生较大变化，因此研究人员应重点关注这些因素对水稻产量及品质的影响，并针对不同影响因素进行实时监测。

4.2 农业保险的重要性

农业保险作为农业风险保障的一种重要形式，是指政府通过立法强制实施的，对因遭受自然灾害和意外事故造成损失的农户提供经济补偿的制度。随着我国农业现代化发展，我国农业保险业务规模也迅速增长，但目前仍面临着诸多挑战。农业保险制度设计和经营管理问题是当前我国农业保险面临的主要问题，也是影响我国农业保险发展的重要因素。从国内外经验看，要想完善农业保险制度，应在充分考虑国情的基础上，不断加强对农户的宣传和教育，提高农户对农业保险的认识程度和参与意识；同时，政府部门要加大对农业保险支持力度，加强对基层农业保险服务机构的建设和管理；另外，还应加强国际合作交流，借鉴国外先进经验。

我国农业保险经过多年的发展，保险种类不断增多，保险范围逐步扩大，为我国农业生产提供了有力的保障。从保险产品看，由传统的农作物种植、牲畜养殖及家禽养殖等风险保障，发展到如今涵盖种植养殖、自然灾害、疫病等多种风险保障；从保险模式看，由传统的政府财政补贴型发展到现在的政府和市场双轮驱动模式；从承保标的看，由传统的粮食作物种植发展到现在包括生猪、奶牛、水产、蔬菜等多种标的；从保险经营模式看，由传统的单一模式发展到现在包括再保险支持型、共保型、分保型等多种经营模式；从组织形式看，由传统的农户自发参与发展到现在的政府参与引导和社会力量广泛参与。