信息化監測技術在小麥病蟲害防治預報中的應用

摘 要：伴隨著我國的快速發展，我國的農業結構也在加速進行著調整，在國內許多地方，小麥的生產都得到了比較快速的發展，產生了大量優質、高產、高效的小麥，大大提升了小麥的數量和品質。然而，害蟲一直是限制我國小麥生產和品質提升的主要原因。要針對各種優質小麥的種類和特點，采取相應的病害防控措施，農民要在做好預報的同時，根據防控指數，有目的地對各種類型的小麥進行防控。為有效地防治小麥的病害，防止病害的發生和擴散，努力提升優質小麥的商業性，使小麥的優質、高效與高產，進而增加農戶的收入。

關鍵詞：信息化監測技術；小麥病蟲害；防治預報；應用

前言：

及時準確地進行麥田病害的監控與預報，可以有效防止其暴發危害的前提。傳統的病害主要是通過目視觀測，或是在野外進行現場的固定捕獲，這些都是憑借著人的經驗進行的，具有一定的滯后性、主觀性以及很高的精度，這些都不能與大規模的病害進行有效的預報相匹配。比如，在華北和東北地區，草原螟二代成蟲又一次大規模爆發，造成范圍廣泛，危害嚴重，且歷時較久。蟲害預報是一個長期的過程，通常分為三個時期，即經驗預報、試驗預報和統計預報。常規的病蟲害預報，不但在收集到的數據上依靠人的主觀觀測，而且在進行病害預報時，還常常依靠經驗，造成了病害預報精度較差，且信息非常落后，這極大地制約了對病害的精確預報，制約著我國的農業發展。

1信息化監測技術在小麥病蟲害防治預報中的應用價值

信息監控技術是集現代技術和通信技術于一體的綜合體，目前較為發達的科技，包括大數據技術和自動化技術，它們的使用涵蓋了人類的生產和生活的各個領域，例如，氣候環境監控和農業等。在當今的現代化的發展過程中，信息監控技術和農業的關系越來越密切，特別是在對小麥的病蟲害進行預防和預測方面，信息監控技術起到了很大的幫助。在中國北部，小麥是一種重要的糧食，在生產上有著較大的優點，在生產上也有著較大的發展潛力。同時，利用信息監控技術，可以有效地防止病害的發生，為我國的可持續發展和中國的食物安全奠定基礎。如今，在中國的東方，已經是一個信息發達的地方，信息監控技術已經成為了一種常規技術，農民們只要利用信息監控和軟件，就可以隨時監控到自己的麥田，如果發現了什么病害，就會發出警告，這樣可以大大降低病害對麥田的影響，確保農民們的利益[1]。

2基于信息技術的病蟲害分析預測

2.1 基于人工神經網絡的病蟲害分析預測

將錯誤后傳遞的方法應用到了 ANN中，適合于進行復雜的模型分類與模型預報。一個有代表性的 ANN由三個組成，分別是輸入層、隱含層和輸出層。ANN在不同的層次上，每一層次上的神經元結點都是獨立的，而鄰近層次上的神經元結點則是由權重的連結來完成的。病蟲害發生過程中，各種因素（如物理化學因素、生態因素等）交互作用對害蟲發生發展的作用并非呈直線，這使得利用常規數學統計的方法難以建立數學模型。但是，對于解決復雜的問題，利用人工神經元來模仿人類的大腦思考結構，它所具備的強大的自學習、自組織、自適應和容錯能力，是非常實用的。比如，靳然等利用運城市芮城縣1980-2006年的小麥蚜蟲的最大數量以及相關的天氣因素，構建了 BP神經網絡，對2007-2011年的小麥蚜蟲的最大數量進行了預報，其預報準確度達到96.09；Klem等利用天氣、土壤氣溫構建了大頭菜害蟲的人工神經網絡，其精度可達97%；采用 PCA方法獲取的主組分譜，并與隨機神經網絡相融合，對稻干尖線蟲和稻縱卷葉蛾進行了分類，分類精度為95.65%。

2.2 基于支持向量機（SVM）的病蟲害分析預測

支持向量機（SVM）以 VC維度為主要研究對象，利用有限的樣本數據，使其具有更強的推廣性能。支持向量機的理論基礎是利用一個最小二乘的方法將一個數據空間的數據轉換成一個數據集的數據，然后在該數據的數據集上尋找一個最優化的分類器，從而將原始數據集上的一個數據集上的一個非線性數據集，并將其轉換成一個線性數據集。在支持向量機面臨著一個線性不可分離的問題時，我們將利用一個核函數將一個低維型的非線性變量轉換為一個在高維型的線性可分離，再利用該方法在一個高的維度上實現一個線性可分離的問題，從而實現一個具有實際應用價值的線性不分離的問題。常用的核函數有：線性核函數，多項式核函數， Gauss核函數， sigmoid核函數。由于核函數的差異，造成了計算工作量的差異，從而造成了難以處理的問題。支持向量機通過構造高維的結構危險度來構建最優切面，從而保證支持向量機是一種整體最優切面，避免了可能出現的“局部極小”問題，從而保證了所有危險度有一個“門限”。比如，楊昊諭等人利用支持向量機（SVM）與發光光譜法（FDT）相融合構建的黃瓜病害診斷模式，在利用光滑法（Savitzky-golay，簡稱 SG）一階微數轉換（FDT）與主成分（PCA）法進行數據處理后，再利用支持向量機（SVM）在對黃瓜病害進行監測與預警時，其準確性可達98.3%；Mokhtar等利用支持向量機的差異化核聚類方法對正常的西紅柿葉進行了紋理特征提取，其準確率可達99.83%[2]。

2.3基于物聯網技術的病蟲害預測應用

物聯網指的是處在不同的條件下的終端和設備，比如：智能傳感器、移動終端、視頻音頻監控設備、數控系統和貼有無線電技術的各種商品等。物聯網可以用無線（或有線）短距離（或長距離）通信網絡來完成互聯互通，并在互聯網的條件下提供在線監測、定位追溯、指揮調度、安全防范和決策支持等一系列的服務。在蟲害預報中，傳感器可以連續監測溫度、濕度、光照等環境，從而達到對作物的監測，并進行害蟲防治的目的。物聯網技術利用傳感器、互聯網等技術，實現了信息從人與人到物與物的傳遞，從而極大地增強了我們國家的智能農業發展。并且，通過物聯網技術收集到的數據，無論是在量上，還是在維上，都有了很大的提升，這將極大地提高未來的預報準確率和準確性。構建出一個作物物聯網平臺，在培育溫室大棚蔬菜的時候，利用攝像機和傳感器來對蔬菜進行有效地檢測、監控和調節，從而有效地降低了病害對蔬菜的危害，從而提升了對溫室病害的環境識別和病害的預警的綜合診斷能力。張恩迪等人在物聯網技術的基礎上，研制出了一套能夠對農田環境信息進行自動化收集，對害蟲數量進行k-means聚類，通過對害蟲數量的判別，利用卵形度來區分害蟲數量，從而達到對害蟲信息進行抽取并進行自動化控制的目的；羅世亮等人利用“物聯網”技術，開發出了一套能夠自動進行“自動辨識”的“自動控制”技術，并對其進行了分析。房亞群等人以“智慧監測”技術為基礎，成功實現了“果樹果樹”的自動化精準施肥工程；鄧曉璐等人利用“物聯網”技術，建立了我國北方地區的“寒地”玉米大斑病害的早期預報體系；傅英華建立了“三位一體”的“感知、傳輸、數據分析”體系，可有效地對農作物病害進行早期準確的檢測與診斷[3]。

2.4基于圖像處理的病蟲害診斷

圖像處理是把圖像訊息轉換成數碼訊息，然后利用電腦技術來進行運算與處理的一種方法。隨著科技的發展，影像技術已逐步取代了人類對影像的認知。隨著圖像處理技術在機械視覺和計算機視覺中的持續運用，對病害進行智能識別，已經可以獲得非常高的精度。為了能夠在病害的早期進行病害的分類，對病害的早期進行分類，進行正確地分類，可以為我們及時地制定相應的對策，控制病害的擴散，帶來了巨大的好處。圖像的劃分是圖像的第一個步驟，它是對圖像進行劃分，把圖像劃分成一個子區，也就是圖像的結構，顏色，文字等各個子區。其中，對圖象進行了特征值提取，建立了一個分類器等步驟。傳統的基于門限劃分、邊緣檢測、數學形態學以及基于模糊聚類的算法都是基于門限劃分的。影像的影像特性抽取分為影像特性的表達與影像特性的抽取兩個步驟，這兩個步驟直接關系到影像的識別效果與準確度。所謂的“特性”，就是給進行了圖像劃分后的圖像某些圖像屬性，以量性的描述或表示，所謂的“特性”，就是通過計算出的特性的子集，將有價值的信息選擇出來，然后對其進行降維，這對進行對象的識別非常有利。根據具體的特征進行提取，可以分為形態特征提取、顏色特征提取和質的特征提取[4]。根據所抽取的圖像的特點，構建分類器，并利用一系列的算法對圖像進行處理和分類，力爭達到高精度、穩定和快速的圖像分類和識別。在圖象辨識技術不斷進步的同時，圖象處理技術也在許多其它方面得到了廣泛的運用。

3強化信息化監測技術在小麥病蟲害防治預報中的策略

3.1根據小麥的特點合理運用信息化監測技術

雖然種植時間較長，但一旦受到了病害的危害，不但會導致產量下降，還會對其質量產生一定的影響。所以，為了更好地加強信息化監控技術在小麥病蟲害防控中的運用，就必須將其生長特性與病害特性相聯系，并采用有目的地的監控措施與預防方法。例如，在處理麥田中的病害時，利用植物保護無人駕駛飛機，可以對各種病害進行實時監控。當對紋枯病進行監控和預防時，主要關注于防控措施的監控和對小麥長勢的監控。若使用了生物害蟲防控技術，應著重于對害蟲的天敵種群進行監控，使其種群保持在一個相對穩定的水平。針對當前中國小麥生產現狀，針對植保無人駕駛飛機等的遙感信息監控技術還處在探索之中，還沒有形成一套規范，應遵循“因地制宜”的理念，提高無人駕駛飛機選用的科學水平，并對其進行相應的技術探索，提高無人駕駛飛機的數據探測和信息回饋的整體水平，使其能夠更好地應用于我國的農業生產[5]。

3.2強化對病蟲害信息數據庫的建設

為了更好地提高對小麥病害防治的科學性與合理性，除要充分利用信息化監測技術的及時性和覆蓋面積大的特點之外，還應該加強對目前大數據技術的運用，通過構建病害信息數據庫來對其進行歸納、分析，從而可以實現對病害的多層次防控，并將目前大數據技術在信息集成上的優點進行充分地利用。具體地說，首先，要強化對大數據基礎設施的構建，從而可以完成對無人機信息數據的集成與分析。然后，利用更加準確的計算，可以完成對數據信息的水平和垂直的研判，從而為小麥病害防控方案的設計，提供更加充分的數據支撐，持續提高小麥病害防控的科學性，從而保證小麥每年的產量與質量。

3.3 培養專業的信息化監測預報團隊

以小麥為代表的農業，能否實現對氣候條件和病蟲害條件的精確預測，將極大地提高其農業生產效率。但是，不管是無人駕駛飛機的應用，或者是對其進行數據處理，都離不開專家的技術支撐，而目前中國的鄉村卻不存在這個問題。所以，為了中國的長期發展，必須要加大科技隊伍的建設力度，同時也要與大學進行緊密的聯系，開設相應的專業和課程，以提高科技隊伍的素質。同時，還應加大對已在基層工作的領導人員的教育力度，使其掌握計算機應用的基礎知識。此外，還必須調動鄉村區域內的青年基層農業技術人才，以提升其薪酬水平，以吸納外來的社會精英，從而推動信息化的監控與預測隊伍的建立[6]。

3.4加強病蟲害監測預報技術的推廣

在小麥病蟲害監測預報技術的運用中，要將各類信息技術的優點和特色相融合，通過集成，建立比較完整的病害監控預警體系。具體而言，首先，要建立微氣象收集設備與設施，并在此基礎上與生態環境監控系統相融合，對小麥生長環境進行動態掌握，然后，要安裝蟲情信息收集裝置，并將預警預測系統與互聯網信息管理平臺連接。最終，利用電腦網絡平臺，可以對小麥的生長狀況進行實時監視，并根據所采集的信息，進行深層次的分析，可以對將來的蟲勢進行預報，進而可以對小麥病害進行科學的預警與防治。從后期的軟件數據分析來看，可以對這些數據進行處理，深入地理解地方的氣候特征和土地特征，為有關工作人員設定一個科學的害蟲預警指數，提供一個可信的數據。另外，工作人員還可以對每年病蟲害的發病時間、發病區域等進行統計，做出對應的數據曲線，并對其各個方面的影響因素進行分析，從而提高其防治方案的科學性。

4結束語

在小麥病蟲害防控工作中，利用病蟲害監測系統，不但可以協助各國植保部門從病蟲害、生態環境等多個角度來對作物的成長狀況展開監控，還可以利用物聯網技術來提升病蟲害信息傳遞的時效性，讓植保工作人員可以對病蟲害的監控和預警狀況進行實時的觀察，并對農田中的作物的成長狀況進行及時的解決，從而減少病蟲害對作物的影響。此外，在小麥中存在著各種各樣的病害，因此，在每一年，農業種植者都會在防病治蟲方面，對其進行比較大的精力。但是，在病蟲害監測系統的運用中，可以對小麥病害進行全面監測、信息化監測，從而避免出現病害防治時機的延誤，避免錯誤用藥，避免錯誤用藥，從而達到農藥減量增效的目的，從而能夠有效地保證農業生產安全。

參考文獻：

[1]支進鋒，李江，李明明. 信息化監測技術在小麥病蟲害防治預報中的應用[J]. 農業工程技術，2022，42（30）：53-54.

[2]楊應欽，李艷陽，吳秀達. 信息化監測技術在水稻病蟲害防治預報中的運用[J]. 湖北農機化，2021（20）：25-26.

[3]李玨聞，許勝利，王立宇，等. 應用云計算和物聯網技術促進林草有害生物監測預報智慧發展[J]. 林業和草原機械，2020，1（3）：1-6.

[4]李學文. 水稻蟲害監測模型與系統的構建與應用[D]. 廣東：華南農業大學，2011.

[5]楊秀好，秦江林，李有海，等. 林業有害生物災害監測預警與應急防控關鍵技術研究與應用[Z]. 廣西壯族自治區林業有害生物防治檢疫站. 2016.

[6]侯雋. 農業信息化在蔬菜病蟲害防治中的應用[J]. 農業工程技術，2022，42（30）：42，70.