棉蚜蟲情信息監測研究進展

摘要 棉花是我國重要的戰略物資，也是我國重要的經濟作物之一，對我國的農業生產、民生生活、二三產業具有重要作用。棉蚜是棉花生長發育進程中主要的害蟲之一，棉蚜蟲情信息獲取的滯后性、不準確性將導致生產上農藥的過度施用，進而加速棉花生境破壞和棉田環境污染。因此，實時、精準地獲取棉田棉蚜蟲情的時空分布、危害等級、發生面積等信息，對棉蚜的防治、棉田管理、農田環境保護等具有重要現實意義。遙感技術、機器視覺技術加快了棉田棉蚜蟲情的實時、動態信息的獲取和蟲情等級的判別。聚焦“棉蚜蟲情信息監測”，開展了國內外文獻查閱與梳理，分別闡述了傳統方法、遙感技術和圖像識別對棉蚜蟲情信息的研究現狀與進展。探討了棉蚜監測存在的問題，對未來棉蚜危害信息的監測與診斷研究重點和發展趨勢進行了展望。

關鍵詞 棉花；棉蚜；光譜分析；圖像識別

中圖分類號 S 435.622+1 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）20-0011-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.20.003

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research Progress of Aphids Information Monitoring

LIN Jiao ZHANG Jia-qi HOU Jin-mei 2 et al

（1.College of Agriculture， Tarim University， Alar， Xinjiang 843300;2.Key Laboratory of Genetic Improvement and Efficient Production of Characteristic Crops in Arid Areas of Southern Xinjiang， Alar， Xinjiang 843300）

Abstract Cotton is an important strategic material and one of our important economic crops. It plays an important role in our agricultural production， people’s livelihood and secondary and tertiary industries. Cotton aphid is one of the major pests in the process of cotton growth and development. The lag and inaccuracy of aphid information will lead to the excessive application of pesticides， which will accelerate the destruction of cotton habitat and the pollution of cotton field environment. Therefore， it is of great practical significance to obtain the temporal and spatial distribution， hazard level and occurrence area of aphids in cotton fields in real time and accurately for the prevention and control of cotton aphid， cotton field management and farmland environmental protection. Remote sensing technology and machine vision technology speed up the acquisition of real-time and dynamic information and classification of aphids in cotton fields. This paper focused on “cotton aphid situation information monitoring”， carried out literature review and combing at home and abroad， and described the research status and progress of traditional methods， remote sensing technology and image recognition on cotton aphid situation information. The problems in the monitoring of cotton aphid were discussed， and the research focus and development trend of the monitoring and diagnosis of cotton aphid damage information in the future were prospected.

Key words Cotton;Cotton aphid;Spectral analysis;Image recognition

棉花是我國重要的經濟作物之一，國家統計局數據顯示，2021年全國棉花產量達到573.1萬t，帶動了種植業、制造業和生活消費3段產業鏈的發展，在國民經濟中占據重要地位。研究表明，病蟲害是限制農作物產量、品質的關鍵因素之一［1］，而在棉花的生長過程中，蟲害造成的減產、棉花纖維品質下降的影響程度均高于病害［2］。調研發現，由于抗蟲棉的推廣應用，棉鈴蟲已不再是棉田的主要害蟲，目前棉田害蟲的主要防治對象為棉蚜、棉葉螨和棉薊馬，其中棉蚜具有很強的生態適應能力［3］，對棉花具有很強的選擇性，存在于世界上各個主要棉區。新疆植保總站調查數據顯示，在南疆棉區，2008—2019年，棉蚜蟲害呈現趨早、更嚴重、更快等特點；2020年新疆主要棉區棉蚜蟲情普查也表明，棉蚜造成損失占蟲害損失的30%～50%；少數特殊年份因棉蚜大爆發可占80%以上，給當地造成了巨大的經濟損失。由于棉蚜具有移動性、遷飛性和周期性等特點，所以其空間分布規律會時常發生變化，這對其蟲害研究的開展帶來挑戰。

遙感技術具有實時、快速、無損監測等優點，可對農作物進行各方面的研究，目前該項技術已經廣泛應用于作物識別與種植面積提取、產量估測、養分檢測［4-9］等方面，極大地促進了農業信息化的發展。前人的許多研究結果表明，通過分析農作物冠層、作物單葉的光譜信息的變化規律可以判斷該作物是否遭受蟲害以及蟲害發生程度［10-14］。此外，隨著科學技術的發展，對作物蟲害的監測研究已經由傳統的人眼實地調研查看和人為經驗，逐步轉變為基于機器視覺的計數方法來監測蟲情，極大地釋放了勞動力，同時減少了經驗帶來的誤差。

該研究基于棉蚜蟲口基數和危害等級監測及預報2個方面，探討目前棉蚜蟲情信息獲取中，基于遙感技術定量反演存在的困難和科學問題，并對未來蟲害研究的重點工作方向進行展望和分析，以期為棉花綠色防控技術體系的提升提供參考依據。

1 新疆棉花近年蟲害情況分析

新疆是我國最優質植棉區之一，也是我國種植面積、產量最高的地區。基于2011—2019年中國農業信息網，對新疆棉花蟲害情況的進行統計分析，如圖1～4所示。由圖1可知，多數年份棉蚜發生面積位列首位，年均可達42.95萬hm2·次，高于其他三類害蟲；由圖2可知，除2015年，其他年份棉蚜的防治面積均高于其他害蟲，年均達到50.68萬hm2·次；由圖3可知，棉蚜、棉紅蜘蛛每年造成的損失較大，均值分別達到25 926.16 t、27 454.37 t；由圖4可知，采取防治措施后可挽回部分損失，棉蚜每年可挽回損失77 412.19 t。

綜上可知，目前棉蚜對棉花生產影響較大，且每年防治面積大于發生面積，因此必須加強棉蚜蟲情信息的精準獲取，有利于精準防治，促進棉花綠色可持續發展，同時實現農業生態環境的保護。

2 棉蚜蟲口基數研究

實時、連續、大面積的準確獲取和監測害蟲的危害信息以及預測蟲害發生發展的程度是有效防治蟲害的基礎。當前以人力為主的普查手段所獲得的農田蟲情信息及其危害信息具有較高的精準性，但是低效率性、滯后性、不全面性使其不能精準指導生產上蟲害的防控工作，也嚴重制約了農作物高質高效的發展。因此，利用高光譜遙感技術、光譜分析技術、計算機識別技術等來進行害蟲的識別、蟲情監測以及預測，是指導生產一線植保工作和攻克人工調查缺點的有效途徑。

對農作物害蟲數量的快速、精準計數可以及時制定防治策略，以降低農藥投入從而減少成本投入和降低對環境的污染，同時減少作物產量、品質的降低。通過文獻查閱，目前農業上對農作物害蟲數量的計數主要是傳統的人工調研識別和計數、計算機視覺技術和高光譜遙感監測3種方式。依賴于人眼識別害蟲并且統計害蟲數量，雖然具有一定的準確性，但是耗時費力，效率低下，所以目前計算機視覺技術和遙感監測方法為大面積、快速、無損監測害蟲數量提供了新方法。

2.1 傳統方法對蚜蟲數量監測

棉蚜作為群居性昆蟲，其繁殖速率快，且前人研究表明，棉蚜數量的增加將導致產量降低［15］，所以對棉蚜數量進行及時監測尤為重要。根據實地調查可知，棉蚜作為棉花的主要害蟲之一，每年均需要進行農藥防控，且用藥量和防治次數不規范。Tabacian等［16］研究發現，長期大量使用殺蟲劑來控制害蟲，會導致害蟲產生抗藥性。研究表明，可根據單株3葉棉蚜量作為棉蚜的防治指標，但是不同地區的防控指標不一致［17］。噴施農藥是防治蚜蟲的常用措施，而生物防治害蟲的形式有助于降低環境的污染，成年捕食者和3齡期以上的捕食者可以有效減少蚜蟲數量［18］。近年來，棉蚜的發生等級常與氣象條件相關，通過溫度與濕度比建立的新疆東疆發生的預測模型具有較高的準確率，適用于該地區的棉蚜等級預報［19］。研究蟲害的動態監測對生態調控具有實踐意義，通過對蘋果蟲害的結果表明，果園蟲害不同年度的發生規律和危害評價有不同程度的差異，基于每年和常年動態監測可為蘋果蟲害的生態調控提供更準確的信息［20］。在不同溫度下，基于人工數數，對棉蚜和棉長管蚜種間關系的研究表明，溫度不影響棉蚜的空間分布，但對棉長管蚜的空間分布具有影響［21］。通過實地調查建立觀測模型，擬建一個框架，可以較好地估計病蟲害的動態變化特點。基于小麥斑葉病、葡萄霜霉病、香蕉黃斑葉斑病和甘薯象鼻蟲的調查結果，頻率和貝葉斯廣義線性混合模型得到了相似的結果，且這種類型的模型足夠靈活，可以處理不同類型的數據，可用于根據區域調查收集的觀測資料估計疾病和病蟲害的動態［22］。

2.2 基于圖像識別技術的蚜蟲數量監測方法

蚜蟲存在的形態可分為有翅與無翅，蟲體顏色可以分為淺黃色、綠色和深綠色［23］，基于圖像識別技術，為了更加精準地進行蚜蟲種間識別，采用雙樹復小波變換和支持向量機方法具有更高的準確率和較低的時間復雜度，進一步為棉蚜的內部識別奠定基礎［24］。蚜蟲的寄主多樣，對黃瓜蚜蟲的圖像分析可知，采用擴展極小值閾值變換的方法對輸入圖像進行標記，再進行距離變換和分水嶺分割，該算法可以有效地分割黏連重疊的蚜蟲，蟲體的計數準確率高于96.0%，且高于直接計數的80.0%［25］。棉花的生長發育過程中，受多種害蟲危害，不同害蟲造成不同的為害癥狀，及時辨別各種害蟲可以有效地采取對應的植保措施。Yang等［26］與Backoulou等［27］分別利用地面光譜儀對小麥蚜蟲等蟲害監測，并對蟲害造成的脅迫進行了區分。Ji等［28-29］利用MODIS數據對蝗蟲、松鋸蠅等造成的損害進行研究，可估計出蟲害造成的損傷情況，準確率在80%以上。通過對采集的不同棉花害蟲危害葉片的圖像進行分析可知，預處理后的圖像轉換至2G-R-B空間，結合Otsu算法實現色斑分割，先提取色斑圖像R變量、（R + G + B）/3變量的一階矩、二階矩和三階矩為顏色特征，然后提取非色斑圖像拓撲描述子和Hu不變矩為形狀特征，再提取2層雙樹復小波變換的細節圖像均值和方差為紋理特征，最后應用徑向基支持向量機可以實現棉花棉蚜、棉葉螨、棉盲蝽、斜紋夜蛾、煙粉虱等蟲害和正常葉片的識別［30］。在復雜背景下，對獲取的棉蚜危害的數字圖像進行彩色分割和自適應元素及閾值相結合的方法，可以快速進行棉蚜數量計數，準確率大于86.0%［31］。

基于數字圖像識別計數，可快速統計害蟲數量。小型害蟲多是群居性，采集到的數字圖像存在蟲體重疊、黏連嚴重的現象，這將極大的影響蟲體計數的準確性，通過對數字圖像處理技術中連通區域標記方法的深入研究表明，基于正交直線的Snake模型能夠有效地提取較復雜物體的輪廓［32］。對于采集到的農田害蟲圖像，其圖像預處理尤為重要。研究表明，通過小波變換的圖像預處理，可以有效保持原圖特征信息和增強圖像的細節層次，達到圖像的預處理目的［33］。目前在植物上鑒定和計數蚜蟲的方法是一個勞動密集型和耗時的過程。通過對大豆葉片圖像利用圖像處理技術檢測和計數不同大小的大豆蚜蟲進行研究，結果表明利用圖像處理工具箱在MATLAB R2014a軟件中對采集到的圖像進行處理，對蚜蟲進行識別和計數，可以使大多數不同分辨率相機的誤分類率較低，表明該處理方法具有可行性［34］。

2.3 基于遙感技術的蚜害信息監測

遙感技術的出現將極大地便利農業生產估測與評估［35］，地面調查結合遙感技術，可以獲得害蟲的空間分布特征和區域面積大小，為大面積監測蟲害和預測提供依據［36］。研究結果顯示，利用手持式高光譜儀Green Seeker測定棉花冠層光譜，得到植被指數VI-2與有翅蚜數量三次函數擬合效果最好［37］，為基于高光譜遙感技術監測棉蚜發生量提供了依據。對棉花的不同脅迫環境進行正確的分析與判別，對采取正確的對癥下藥管理措施是十分必要的。陳兵等［38］對棉花不同脅迫下的單葉進行光譜分析和定量識別，結果表明光譜技術可實現不同脅迫的診斷。通過對健康和棉蚜侵害的棉花葉片的高光譜成像數據分析，結果表明基于紋理特征向量能有效地實現蚜害棉花葉片的識別，這為棉蚜蟲情的快速識別提供技術支持［39］。棉蚜、棉葉螨是危害棉花葉片的2種主要害蟲，通過地面和衛星遙感數據結合人工實采數據進行分析得知，近紅外波段對棉蚜和棉葉螨的預測效果均較好［40］。通過便攜式高光譜儀的探針，采集蟲害后葉片和健康葉片的光譜信息，可以判別蟲害和健康葉片，并且850 nm是一個重要波段［41］。對受棉蚜、葉蟬和棉薊馬危害的棉花進行光譜監測發現，受害植株的平均VI值相對低于未受害植株；光譜中，紅色譜帶對薊馬和葉蟬的危害敏感，而近紅外譜帶對蚜蟲的危害更敏感；在對蚜蟲的傷害敏感性曲線上，在綠區波谷并不十分明顯，而在550 nm處，薊馬和葉蟬的傷害曲線在綠區有一個明顯的低點；綠紅植被指數（GRVI）對吸蟲危害的鑒別具有敏感性［42］。在350～2 500 nm范圍內，根據蚜害后棉花葉片光譜的歸一化差光譜指數（NDSI）和比例光譜指數（RSI）進行分析，結果表明，敏感譜帶主要在近紅外范圍內，通過降低采樣精度，得到了最佳光譜指數NDSI（R678，R1471）和RSI（R1975，R1904），可用于棉花蚜蟲嚴重程度的評估［43］。

蚜蟲也是小麥的主要害蟲之一，通過便攜式野外光譜儀和人工計數小麥百株蚜量，得出單波段405、835 nm可以監測百株蚜量，且405 nm模型優于835 nm建立的模型［44］。不同作物，基于光譜信息監測蚜蟲數量的特征波段存在不同，在設施黃瓜蚜蟲數量的監測研究發現528和837 nm 2個波段反射率與蚜蟲數量顯著相關，構建的蚜蟲數量模型均達到極顯著［45］。采用可見光/近紅外波段高光譜成像（HSI）結合紋理特征提取技術對大白菜蚜蟲侵染進行檢測，結果顯示，在694和742 nm處的反射率和紋理特征能夠很好地區分蚜蟲侵染樣品和健康樣品，HSI技術在白菜蚜蟲侵染早期檢測中的可行性和應用前景廣闊［46］。蚜蟲危害后，榛子葉片熒光會發生變化，蚜蟲大量寄生會導致Fv/Fm和Y值明顯下降，因此可將其作為榛子品種對蚜蟲敏感性診斷的可靠指標，有助于確定其危害閾值等［47］。通過高光譜技術測定大豆植株在400～1 100 nm范圍內的反射率，結果表明脅迫是植物的特性，且不同的葉片受到不同程度的傷害會產生相同的光譜響應，進一步基于葉片光譜特征的特征提取和選擇方法，結合支持向量機分類器進行分類，采用交叉驗證網格搜索優化SVM參數，并采用十倍交叉驗證進行分類評價，SVM的正確分類率均達到95%［48］，這為高光譜技術監測蟲害技術提供了依據。

3 受棉蚜危害后植株生理指標測定

3.1 基于傳統方法的蟲害脅迫下植物生理指標測定研究

對害蟲蟲情信息的診斷，植株體內的生化物質含量的變化一直都是研究重點。研究表明，基于傳統的化學分析方法得到游離脯氨酸含量與棉蚜數量和蚜害指數呈顯著負相關關系［49］，游離脯氨酸是棉花植株體內重要的抗蚜物質［50］，此外，棉花葉片可溶性糖含量隨著蚜蟲脅迫時間的延長而增加，隨著蚜蟲數量的增加而下降［51］。對不同蚜害等級下的棉花的生理指標變化規律的研究可以更好地制定策略。在棉花蕾期的不同蚜害等級下的研究表明，在棉蚜輕度危害下有利于棉花抵御能力增強，這為防治方針提供了依據［52］。此外，有研究結果顯示：微量元素的添加對棉花抗蟲蚜蟲的生物學性能產生了負面影響，降低了棉花蚜蟲對吡蟲威的抗性［53］，這為作物的肥料的配施管理提供了參考依據。除了寄主植物本身的狀態會影響害蟲的活動，周圍環境也會影響。采用電穿透圖（EPG）方法研究CO2濃度升高對棉蚜取食行為的影響，結果顯示CO2濃度的升高顯著增加棉蚜鮮重、繁殖力和種群豐度，在CO2濃度升高的條件下，棉蚜對較厚的葉片UDE和ST的穿透時間明顯增加［54］。寄主植物的營養狀況直接影響草食動物的生理和昆蟲與植物的相互作用。基于室內化學分析法證明，施鉀可增加小麥植株的茉莉酸含量，從而增強小麥植株的抗蚜能力［55］。對蘋果綠蚜蟲侵害的葉片溫度進行分析發現，蚜蟲改變了葉片表面溫度分布的結構，這為熱紅外技術監測病蟲害早期提供了可能［56-57］。

3.2 基于遙感技術的蚜害脅迫下植物生理監測

隨著高光譜遙感技術的發展、普及，其已較廣泛地應用于農作物病、蟲害信息的獲取、識別，再選擇適合的圖像、數據處理方法，構建出各種情況下的病蟲害預測模型，可為生產一線的科學指導提供有力的科技支撐。

葉色的變化常用來判別葉片健康程度，因此葉綠素吸收帶常作為關鍵監測點，通過對不同葉片的不同顏色變化程度的研究發現，670 nm處的反射率對葉綠素濃度不敏感［58］，這為采用高光譜技術定量監測葉綠素的含量提出了一個新思路。通過對棉蚜危害不同等級的棉花葉片展開光譜分析，得知隨著危害等級加重，葉片的葉綠素b含量增加，而葉綠素a含量、葉綠素總含量及類胡蘿卜素含量減少，并且光譜曲線發生相應變化［59］，也就表明了隨著棉蚜危害時間的延長，葉片色素含量定會發生變化，因此光譜曲線會發生變化。葉綠素含量、密度一直作為作物是否受到脅迫的指示器之一，常常作為棉花研究的重要指標之一?；诿藁ü趯尤~綠素密度以及冠層高光譜反射率，分析葉綠素密度與不同狀態下的光譜數據的相關性，建立棉花冠層葉綠素密度診斷模型，結果表明一階導數形式光譜數據優于原始光譜反射率，且植被指數的估算模型具有較高的精度和穩定性［60］。提高棉花葉綠素含量的估算精度有助于生產上棉花的管理與生長發育的判斷，采用13種植被指數與棉花葉綠素的相關性進行模型構建，結果表明波段優化算法的優化光譜指數RSI能更好地預測棉花葉片葉綠素含量［61］。棉花類胡蘿卜素/葉綠素a比值可作為植被生理生態及物候的監測指標，基于光譜指數和偏最小二乘，Car/Chl a比值的估算精度均最高，這為棉花脅迫遙感監測指標提供了依據［62］。

4 展望

（1）棉蚜發生量的監測模型是棉蚜危害定量監測的基礎，目前國內外對棉蚜危害早期的棉蚜量監測模型的研究較少。國內外科研人員基于光譜技術和生理指標，對不同棉蚜危害等級下棉花后的單葉、冠層監測方面進行了初步研究，但是對棉蚜危害早期的棉花生理指標信息的研究較少，進而使棉田棉蚜的發生信息的獲取產生了滯后，從而影響準確獲得棉田棉蚜真實的發生信息，這為棉蚜危害早期監測的重要性提出了需求。雖然目前在棉蚜的研究中已經明確了棉蚜危害的某些特征與表現，但是對于棉蚜危害監測依然存在一些不足：

①棉蚜的繁殖速率很快，短時間內棉蚜量可急劇增長，此外，有翅蚜具有遷飛的功能，使棉蚜危害區域變幻不定，這些為人工監測帶來難度。因此基于高光譜遙感技術的快速、無損、實時的監測方法成為監測棉蚜量的必要需求，而目前高光譜技術對棉蚜蟲情信息的監測與診斷多應用在高校、科研院所，轉化落實到生產上的較少。

②在棉蚜危害的早期，受棉蚜危害的棉花葉片在外觀上肉眼難以辨別，棉蚜吸食葉片汁液后，葉片結構、色素含量等的變化特點和規律不明確，棉蚜危害早期的診斷指標沒有明確。

③葉片的光譜信息是葉片內色素含量、細胞結構等共同作用下的反饋，冠層光譜信息則涵括植株構造、生長環境等因素，二者具有不同的應用潛力。已有文獻對棉蚜危害后的光譜分析中，較少采用單一生理指標進行光譜分析，并構建蚜害的判別模型。因此，有必要以不同生理指標為變量，篩選特征波段進行不同判別模型的建立，從而確定棉蚜危害早期的無損的最佳判別模型。

（2）棉蚜是群居性害蟲，常常寄居于寄主植株葉片的背面，給精準獲取蚜害信息帶來困難。因此，明確棉蚜對葉片造成的危害指標是目前蚜害診斷的關鍵，有助于解析棉蚜對作物產量、品質的影響。

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