农业大数据环境下的农作物病虫害智能化监测预警

41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）摘 要：近些年，粮食需求越来越大，而粮食总产量受病虫害等诸多因素影响增加极为困难，农业大数据是解决

这一问题的有效途径。随着科技的不断进步，农业大数据也在蓬勃发展，在病虫害监测方面发挥了重要作用。本

文介绍了农业大数据在病虫害监测应用中所采用的技术，以及我国农业大数据在病虫害监测中的应用现状，并对

农业大数据在病虫害监测与预警的未来发展提出建议。关键词：农业；大数据；农作物；病虫害；监测；预警中图分类号：S-03

文献标识码：A DOI： 10. 19754/j.nyyjs. 20210530010随着社会的快速发展，人口总数不断增长，预计 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

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 缺点。 遥感技术使用图像处理和识别技术来处理所观

已逐步应用于农业生产，可以在监视、预防和控制3 测的数据，是人们监测植物生长、调节环境因素和防

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

治病虫害的数据和技术基础。G1S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。G1S可以收集环境因素、

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

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。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

过去由于RS和G1S技术应用还不够成熟，因此

RS和G1S的2个系统通常分开使用。随着这2种技术

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］o本文针对农业大数据在

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。G1S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

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

的发生程度和区域，然后使用GPS准确定位地理位

应用1.1利用3S （RS、GIS、GPS）技术的病虫害预警

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

和监测3S技术是指遥感技术（RS）和全球定位系统

个因素与对有害生物的影响之间的相互作用不是线性 的⑷。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

（GPS）以及地理信息系统（C1S）的结合［3］o 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

收稿日期：2021-04-26广泛应用。作者简介：赵艳丽（1972-）,女，硕士，高级农艺师。研究方向：农业技术推广。422021, Vol. 41, No. 10农业与技术※ 农业科学1.3利用支持向量机（SVM）技术的病虫害预警和 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

监测向量机适用于小样本、非线性和高维模式，基本 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

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

外方法实现。2012年，黑龙江省以稻瘟病为突破口，建立了全

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，

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

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］ O1.4使用物联网技术进行病虫害的预警和监测发布防控指导信息，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

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］o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］ O1.6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

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］o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

※ 农业科学农业与技术2021, Vol. 41,No. 10

43链，就必须走大数据集成与创新之路[”]。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

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

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

使用病虫害统计数据来自动处理和自动传输数据。如

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

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 在农作物病虫害监测与预警中充分利用现代信息

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

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。参考文献[1] 刘万才，黄冲.我国农作物现代病虫测报建设进展[J].植物

保护，2018, 44 (05) : 159-167.[2] 张振铎，张丹华，金正海，等.建设现代化病虫监测预警体系

助力农药用量零增长[J].中国植保导刊，2019 ( 39) : 87-

90.[3] 汪浩然，闫秀婧.基于“3S”技术林业有害生物预警预报系统

设计与实现[J].矿山测量，2016, 44 (05) : 28-31.[4] 杨淑香，赵慧颖，包兴华.基于人工神经网络的落叶松毛虫发

生量预测模型的研究[J].中国农学通报，2014, 30 ( 28):

72-75.[5] 石晶晶，刘占宇，张莉丽，等.基于支持向量机(SVM)的稻

纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别[J ].中国水稻科学，

2009, 23 ( 03) : 331-334.[6] 张恩迪，张佳锐.基于物联网的农业虫害智能监控系统[J].

农机化研究，2015 (05) : 229-234.[7] 谭文学，赵春江，吴华瑞，等.基于弹性动量深度学习神经网

络的果体病理图像识别[J].农业机械学报，2015, 46 (01)：

20-25.[8] 涂运华，黄席樾，李佳，等.基于特征的病虫害多媒体诊断[J].重庆大学学报，2001, 24 (04) : 42-44.(责任编辑周康)