人工智能助力農業病蟲害智能監測與預警體系構建

摘要：在農業發展中，病蟲害嚴重威脅農作物生產，傳統監測預警方式效率低、準確性差，且無法滿足當前農業生長發育的需求。本文聚焦人工智能助力農業病蟲害智能監測與預警體系構建，闡述體系架構設計，涵蓋數據采集、傳輸、處理、分析及預警發布各層面；探討數據采集與管理、模型構建與優化的具體方式，以期為農業病蟲害防控提供有力支持，推動農業智能化發展。

關鍵詞：人工智能；農業；病蟲害；智能監測；預警體系

農業作為全球經濟的根基，關乎糧食安全與社會穩定。然而，農業病蟲害長期以來對農作物產量和質量構成嚴重威脅。據聯合國糧農組織統計，全球每年因病蟲害導致的糧食減產高達20%～40%，傳統的病蟲害監測預警方式，主要依賴人工實地巡查和經驗判斷，在面對復雜多變的病蟲害時，難以滿足現代農業發展的需求。在全球積極推進農業可持續發展、保障糧食安全的大背景下，深入研究人工智能在農業病蟲害智能監測與預警體系中的應用具有重要的現實意義。

1 當前農業病蟲害監測預警體系存在的不足

當前農業病蟲害監測預警體系主要依賴人工調查與經驗判斷，人工調查時，工作人員需在田間逐塊排查，過程繁瑣且耗時久，導致監測效率低下。經驗判斷受限于個人知識儲備和過往經歷，在面對復雜多變的病蟲害情況時，準確性難以保障，而且人工調查周期長，難以及時捕捉病蟲害的突發變化，影響預警的及時性。同時，大量人工投入使得人力成本居高不下，有限的人力也決定了監測范圍無法全面覆蓋，存在諸多監測盲區，難以滿足現代農業對病蟲害監測預警的需求[1]。

2 基于人工智能的農業病蟲害智能監測與預警體系構建

2.1 體系架構設計

2.1.1 數據采集層

在基于人工智能的農業病蟲害智能監測與預警體系的數據采集層，傳感器設備的部署極為關鍵。于農田中，依據不同的監測需求合理分布傳感器；溫度傳感器用于精確獲取農田環境溫度，濕度傳感器實時監測土壤和空氣濕度，而用于采集病蟲害圖像的設備則安裝在能夠清晰捕捉農作物植株狀態的位置。

數據采集頻率與范圍設定需科學規劃。采集頻率依據病蟲害的發生規律、農作物生長階段以及環境變化特點確定，對于病蟲害高發期或環境變化劇烈時，適當提高采集頻率，以獲取更及時的數據；在病蟲害低發期或環境穩定階段，可降低頻率以優化資源利用。采集范圍涵蓋不同區域的農田，包括邊緣地塊和中心區域，同時兼顧不同品種農作物種植區，確保采集數據具有全面性和代表性。

2.1.2 傳輸層

在基于人工智能的農業病蟲害智能監測與預警體系的傳輸層，需審慎抉擇有線與無線傳輸技術。LoRa作為低功耗廣域網無線通信技術，具有遠距離傳輸、低功耗、抗干擾能力強的特點，適用于農田環境中遠距離、對傳輸速率要求相對不高的數據傳輸場景，可有效滿足偏遠區域傳感器數據的回傳需求。5G技術則憑借高速率、低時延、大連接的特性，在需要實時傳輸高清病蟲害圖像或大量數據的場景中優勢明顯，能夠為智能分析層及時提供豐富準確的數據支持。

為保障數據傳輸的安全性與穩定性，要構建一系列保障機制。在安全性方面，采用加密技術對傳輸數據進行加密處理，使數據在傳輸過程中以密文形式存在，防止數據被竊取或篡改。針對穩定性，運用冗余備份技術，當一條傳輸鏈路出現故障時，備用鏈路能夠迅速接替工作，確保數據傳輸不間斷[2]。

2.1.3 數據處理層

在數據處理層，數據預處理環節對保障數據質量非常重要；去噪方面，常用濾波算法對采集到的數據進行處理，如采用高斯濾波可有效去除數據中的高斯白噪聲，中值濾波則對椒鹽噪聲有良好的抑制效果，以此提高數據的純凈度；而歸一化通常會使用最小-最大歸一化方法，將數據映射到特定區間，如[0，1]，使不同特征數據具有相同的尺度，避免因數據量級差異影響后續處理效果。

數據特征提取技術是挖掘數據價值的重要步驟，像主成分分析（PCA），通過線性變換將原始數據投影到少數幾個主成分上，在保留數據主要信息的同時降低數據維度，減少計算量。在病蟲害監測預警體系中，數據特征提取能從海量的原始數據中提煉出與病蟲害相關的關鍵信息，為后續智能分析提供有力支持，提升病蟲害識別與預測的準確性。

2.1.4 智能分析層

在智能分析層，機器學習與深度學習模型發揮著關鍵作用，機器學習中的決策樹模型，基于病蟲害數據特征構建樹形決策結構，依據不同屬性進行分類判斷，從而識別病蟲害類型；支持向量機則通過尋找最優分類超平面，有效區分健康與患病農作物數據，對病蟲害進行精準分類。深度學習的卷積神經網絡在病蟲害圖像分析方面表現卓越，能夠自動學習圖像中的復雜特征，準確識別病蟲害的種類和嚴重程度[3]。

智能分析的決策邏輯與判斷依據緊密關聯，其依據已訓練好的模型對數據處理層傳來的數據進行分析。先對病蟲害相關數據進行特征匹配，與模型中存儲的病蟲害特征模式相對比，根據匹配程度和預設的閾值來判斷病蟲害是否發生。

2.1.5 預警發布層

預警發布層中，不同發布渠道各具特點，短信發布渠道具有即時性強、覆蓋面廣的優勢，能快速將預警信息發送至農戶手機，不受網絡環境限制，但字數受限且無法展示復雜內容。App推送可提供豐富的圖文信息，支持用戶交互，便于農戶獲取詳細的病蟲害防治建議和歷史預警記錄，但依賴用戶安裝App和網絡連接。網站公告則適合發布較為全面、系統的預警信息，可長期保存且便于查詢，不過需要農戶主動訪問網站查看。

預警信息格式與內容設計非常重要，格式上，應簡潔明了，突出關鍵信息，如病蟲害名稱、發生區域、危害程度等。內容設計需涵蓋病蟲害基本情況、可能造成的危害、推薦防治措施等，防治措施要明確具體，包括用藥種類、用量、施藥時間與方法等，確保農戶能依據預警信息及時、準確地開展病蟲害防治工作。

2.2 數據采集與管理

2.2.1 數據采集渠道規劃

在數據采集與管理的規劃中，田間傳感器網絡布局與覆蓋范圍的規劃是基礎。根據農田的地形地貌、農作物種植分布情況，合理部署傳感器節點。對于面積較大的連片農田，采用網格化布局，確保傳感器能均勻覆蓋，避免出現監測盲區。在一些地形復雜或病蟲害高發區域，適當增加傳感器密度，提高監測精度。

人工采集數據在特定場景下不可或缺。在農作物生長關鍵節點，當傳感器無法準確獲取某些特殊數據時，需進行人工采集。其流程為，工作人員依據預先制定的標準規范，使用專業工具進行樣本采集。如采集病蟲害樣本時，選取具有代表性的植株部位，記錄詳細的位置信息。外部數據接入渠道主要依靠與相關部門的合作。

2.2.2 數據采集方法選擇

在構建基于人工智能的農業病蟲害智能監測與預警體系時，數據采集方法的選擇對體系運行效果起著重要作用。對于圖像數據采集，采用高清攝像頭結合圖像采集卡的技術，依據病蟲害監測需求設定拍攝參數，利用自動聚焦和圖像防抖功能獲取清晰、穩定的農作物植株圖像，以便后續分析病蟲害的特征。

自動化采集與人工采集協同作業，可充分發揮兩者優勢。在日常監測中，自動化采集設備持續收集數據，保障數據的連續性和實時性。在特殊情況，如設備故障、復雜環境干擾或需要獲取更精準數據時，人工采集作為補充手段介入。人工采集時，嚴格按照既定標準規范操作，采集后及時錄入系統，與自動化采集數據整合，為后續分析提供全面、準確的數

據支持。

2.2.3 數據質量控制

在基于人工智能的農業病蟲害智能監測與預警體系的數據采集與管理中，數據質量控制措施是確保體系有效運行的關鍵。數據準確性校驗通過對比校驗和閾值校驗來實現。對比校驗是將多個數據源獲取的同一類型數據進行對比，若數據差異超出允許范圍，則進行標記和核查；閾值校驗則依據病蟲害相關數據的正常范圍設定閾值，當采集數據超出閾值時，判定為異常數據，觸發進一步核實流程，以此保障數據準確性。

數據完整性保障依賴于缺失值處理策略，對于少量缺失值，可采用均值、中位數填充法，利用同類數據的集中趨勢進行填補；若缺失數據較多，則依據時間序列模型或機器學習算法進行預測填充，如使用線性回歸模型根據相關數據特征預測缺失值[4]。

2.2.4 數據存儲方案

在設計數據存儲方案時，數據庫選型非常重要，關系型數據庫以結構化表格形式存儲數據，具備強大的事務處理能力和數據一致性保障，適合存儲具有明確關系和結構化特點的數據，如病蟲害監測的歷史紀錄、防治措施標準等。非關系型數據庫則能靈活處理半結構化和非結構化數據，擴展性強、讀寫性能高，對于圖像、文本等類型的病蟲害描述數據存儲更為合適。

數據存儲結構設計方面，表結構需根據數據類別進行合理規劃，確保數據完整性和關聯性。對于不同類型數據采用數據分區策略，按時間、地域等維度對數據進行劃分存儲，提高查詢效率。在數據存儲安全性與備份策略上，運用加密技術對敏感數據加密存儲，設置嚴格用戶權限管理訪問。定期全量與增量備份數據，異地存儲備份文件，防止數據丟失，確保數據的安全性和可恢復性。

2.2.5 數據清洗流程

數據清洗流程與技術是保障數據質量的重要環節，異常值識別與處理方面，基于統計分析的方法，通過計算數據的均值、標準差等統計量，設定合理的閾值范圍，超出該范圍的數據被視為異常值。例如使用3σ原則，若數據偏離均值超過3倍標準差，則標記為異常。基于機器學習算法的方法，如孤立森林算法，通過構建樹模型來識別那些在數據空間中孤立分布的數據點，將其判定為異常值。對于識別出的異常值，根據實際情況可選擇刪除、修正或用合理估計值替代。

重復數據刪除技術也是數據清洗的重要部分。通常采用哈希函數計算數據的哈希值，對哈希值相同的數據進行進一步比對，若數據完全一致則判定為重復數據。利用布隆過濾器可快速判斷數據是否可能重復，減少不必要的精確比對，提高刪除效率。

2.3 模型構建與優化

2.3.1 人工智能模型選型

人工智能模型選型需綜合考量多方面因素，卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）對圖像數據具有強大的處理能力，它通過卷積層、池化層和全連接層自動提取圖像的特征，能夠精準識別病蟲害的類型、嚴重程度等信息，在基于圖像監測病蟲害的場景中優勢顯著，例如對農作物葉片上的病斑、害蟲形態的識別。

循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）及其變體（如 LSTM、GRU）擅長處理時間序列數據，可挖掘病蟲害發生發展的時間規律，預測其未來趨勢。在監測具有周期性或隨時間變化明顯的病蟲害時，如某些害蟲的季節性爆發，RNN 能夠有效利用歷史數據進行趨勢預測。與 CNN 相比，RNN 側重于時間維度的信息處理，而 CNN 更專注于圖像空間特征提取，應根據本地病蟲害監測預警的數據特點和實際需求，合理選擇適配的模型類型[5]。

2.3.2 模型構建流程

在構建適用于農業病蟲害監測預警的人工智能模型時，模型結構搭建是關鍵步驟。網絡層數的設定需權衡模型的復雜度與計算資源。對于簡單的病蟲害分類任務，較淺的網絡層（如3～5層的卷積神經網絡）可能足以提取關鍵特征；而對于復雜的病蟲害預測任務，可能需要更深的網絡（如10層以上的深度學習網絡）來捕捉深層次特征，但層數過多易引發梯度消失或梯度爆炸問題。

模型初始化中的權重初始化方法對模型訓練效果影響重大。常用的隨機初始化方法，如高斯初始化，依據高斯分布隨機生成權重值，為模型訓練提供起始點。但這種方法可能導致神經元飽和或梯度不穩定。Xavier初始化則根據輸入和輸出的維度自適應調整權重，使信號在網絡中更有效地傳播，有助于加快收斂速度和提高訓練穩定性。

2.3.3 模型訓練參數調整策略

在模型訓練過程中，學習率、迭代次數等訓練參數的調整對模型性能影響關鍵。學習率決定參數更新步長，調整時可先設定較大初始值，若訓練初期損失下降迅速則適當調小，防止訓練過程錯過最優解；若訓練不穩定、損失波動大則大幅減小學習率。迭代次數設定可依據經驗或前期試驗確定初始值，訓練中觀察損失曲線，若曲線趨于平穩且不再下降，即便未達設定迭代次數也可停止訓練，避免過擬合。

根據訓練效果動態調整參數的機制至關重要。構建監控指標體系，以損失函數值、準確率等為指標。訓練時定期評估模型，若損失在連續若干輪訓練中下降緩慢，需按一定比例減少學習率；若準確率不再提升且損失開始上升，可能是過擬合，應停止增加迭代次數，或調整其他參數（如正則化系數）。

3 結語

綜上所述，人工智能在農業病蟲害智能監測與預警體系構建中發揮著關鍵作用，通過機器學習、計算機視覺和物聯網技術的協同應用，實現了病蟲害數據的高效采集、精準分析與及時預警，構建的體系架構各層級緊密配合，保障了數據的質量和系統的穩定運行。未來應加強跨領域合作，持續優化技術，降低成本，推動人工智能在農業病蟲害監測預警領域更廣泛、更深入的應用，助力農業可持續發展。

參考文獻

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[3] 張晨光，詹有松，許新新，等.數字化賦能農作物病蟲害監測預警體系的建設[J].浙江農業科學，2022，63（5）：1082-1087.

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[5] 巫琴仙.水稻重大病蟲害跨境跨區域監測預警體系的構建與應用分析[J].南方農業，2021，15（11）：29-30.