小麥病蟲害防治體系中智能監測技術應用與構建綜合防控體系

小麥是我國重要糧食作物之一，在農業現代化不斷發展進程里，智能生產技術在病蟲害監控與防治方面得到了普遍應用，應用這些技術使病蟲害防治效果大幅提高，同時獲得了更穩定的生產效益。本文依據生產實踐并深入探究小麥病蟲害防控中的現代化技術，文章聚焦實時監測土壤主要指標，為病蟲害早期預警提供科學依據。土壤傳感監控技術的使用，讓病蟲害識別更加精準高效和增強防治工作以及對圖像辨識技術，借助大數據分析可預測病蟲害發生趨勢，為制定科學防控策略打下堅實基礎，還可以精確繪制病蟲害發生區域，優化防控資源配置，保證防治措施及時有效，地理信息系統的綜合運用分析，能夠明確土壤傳感監控、圖像辨識技術、數據模型預警以及地理信息系統等現代化技術的具體應用。目的是為進一步提升小麥種植品質、保障糧食安全生產給予理論支撐與實踐指導。

一、埔橋區大澤鄉鎮小麥種植情況

埽橋區大澤鄉是小麥栽培的主要地帶，近年來栽培規模不斷擴張使病蟲害監測與防治工作面臨空前挑戰，該區域的小麥栽培主要病害是紋枯病、赤霉病、莖基腐病等和多種蟲害麥蜘蛛、蚜蟲等害蟲威脅。在農業現代化持續發展進程中，大澤鄉采取創新舉措，引入了“空天地”一體化監測體系。植保無人機和地面傳感設備協同作業，構建起全天候動態監測網絡，從而大幅提高病蟲害監測效率和精確度，尤其“一噴三防\"植保體系的引入給該鄉農作物保護帶來革命性變化，這一體系有防蟲害、防病害、防干熱風三重防護機制并與傳統統防統治策略，無縫銜接形成更全面高效的農作物保護體系，農民能利用智能監控平臺實時精準分析農作物生長狀況，并借助大數據技術預測病蟲害發展趨勢，制定更具針對性和科學性的防治方案，物聯網和人工智能相結合的技術革新，有著精準可靠時效性，推動小麥植保體系走向數字化防控新階段，運用這種技術既能有效提升農作物產量和品質又能減少農藥用量減輕對環境的污染，達成農業生產的可持續發展。大澤鄉的創新實踐給其他地區提供了寶貴經驗，展現出現代農業技術在病蟲害防治方面的巨大潛力和廣闊前景。

二、小麥傳統病蟲害防治方法短板

農業生態系統的平衡正被化學農藥的廣泛使用嚴重破壞。農藥制劑里常見的有機磷、擬除蟲菊酯這類有毒化合物在殺滅目標生物之時，會使非目標生物大量死亡，從而讓農田生物多樣性急劇下降。這種化學干預，還會直接改變土壤理化性質，并抑制土壤酶活性進而使農作物的光合作用效率與營養積累水平降低。長期過量使用農藥還會打破土壤微生態平衡，導致固氮菌、解磷菌等有益微生物群落結構失衡、土壤團粒結構遭到破壞、有機質分解，最終出現不可逆的土壤退化現象。傳統農藥使用方式在效率和人力上沖突明顯，人工背負式噴霧作業強度大且效率低、施藥精準度不夠，容易產生雙重問題，即藥液濃度或施用量不足時，難以形成有效防治屏障。過度噴施不但造成 30%～40% 的農藥浪費，還會誘發病蟲害抗藥性，形成防治成本遞增而防治效果遞減的惡性循環。

三、小麥種植智能病蟲害監測與防治價值

1、信息監測技術提高病蟲害防治成效

現代農業信息監測技術是不可或缺的技術，在提升病蟲害監測精度、優化資源配置、強化防治決策等方面有著顯著優勢。農業工作者整合傳感器網絡、遙感探測、地理信息系統協同作業模式構建全天候立體監測體系，傳感器技術靠分布式部署的智能感知節點持續獲取空氣、溫濕度、土壤情、降水強度等。多維環境參數為病蟲害預警打造數字化基座，這些精準的環境參數揭示微氣候與病蟲害爆發的內在聯系，促使防治方案從經驗判斷轉向數據驅動。遙感技術有高空監測優勢，通過多光譜特征捕捉和空間分辨率優化能識別百畝級農田病蟲害熱點區域，其監測能力、投放從粗放覆蓋變為精準靶向治理，再結合地理信息系統構建的三維動態模型，種植者可模擬蟲害遷移路徑以數據優化防治策略配置，最終構建完整閉環體系。

2、智能監控技術助力科學制定小麥病蟲害防治

在小麥病蟲害防治領域，智能化監測技術的運用使信息采集的質量和效率實現了提升，構建的實時監測網絡使生產者能精準捕捉多維度動態數據，為解析病蟲害的演變軌跡、預測其流行趨勢給予數字化支持，智能化監測可供種植戶構建病蟲害分布模型，并用智能學習算法解析發生規律，從而生成可視化預警圖譜，數據驅動的決策模式讓防控策略有了靶向性特征，智能配藥系統和精準施藥裝備協同應用能有效阻斷病蟲害擴散鏈條，使植保作業從被動應對變為主動防御，能效得以升級。

3、小麥智能病蟲害監測發揮小麥種植環境效益

小麥智能病蟲害監測技術開創了植保管理新范式，實現作業效率的幾何級躍升與化學藥劑的精準調控，構建起生態友好型農業防護體系。該技術依托高精度遙感識別與空間定位，構建病蟲害三維熱力圖，使種植者能夠實施網格化靶向治理。這種靶向防控模式不僅規避了全域施藥造成的面源污染，更有效維護了農田生物多樣性和土壤微生態平衡。通過物聯網感知矩陣與智能分析平臺，系統實時解析溫濕度、病原菌基數及天敵種群等18項生態指標，生成涵蓋生物誘控、生態調控、激光滅殺等技術的立體防治方案，將病蟲害防控精度提升至厘米級。安徽省全域植保升級工程中，部署的復合翼無人機集群搭載高光譜成像儀與激光雷達，構建起\"空天地”一體化監測網絡。飛行平臺通過深度學習算法解譯病蟲害特征圖譜，智能調度植保無人機執行矢量噴灑作業，藥液霧化粒徑與沉積密度實現動態優化。項目數據表明，靶區施藥量較傳統模式下降 67.8% ，益蟲種群保有量提升42.3% ，開創了產量增益與生態保育協同發展的智慧農業新模態。

四、小麥種植智能病蟲害監測與防治措施

1、信息技術監測與識別病蟲害

依托無人機平臺搭載多光譜成像系統，對麥田開展周期性航拍任務。通過高幀瀕影像傳感器精準捕捉小麥冠層色澤演變及葉面紋理細微變化，基于深度學習框架進行影像解析，實時判別葉片褪綠斑塊、菌絲附著等病蟲害初期表征。同步實施從近紅外光至中紅外光的多譜段光譜掃描，針對不同病原體侵染導致的葉綠素含量異常、細胞結構損傷等生理變化，構建光譜反射率特征數據庫。構建多源數據融合分析模型，集成卷積神經網絡與支持向量機算法，實現病蟲害特征識別能力的持續進化。通過部署物聯網傳感矩陣，實時獲取冠層溫濕度梯度、土壤電導率等20余項生物環境參數，結合時序遙感數據構建多維決策模型，最終形成診斷準確率達 98.7% 的智能監測系統。

2、智能施藥技術

安徽省埽橋區大澤鄉鎮麥田里，糧食種植大戶們積極采用智能施藥技術并借助無人植保機群組，從而根本性革新傳統施藥方式，一系列先進技術的應用，帶來農業生產效率和精準度顯著提升。作為空中無人植保機，裝備著高精度霧化噴嘴陣列和智能飛行控制系統，能實時采集麥田作物郁閉度、農田生態參數，憑借這些數據可自主微調藥劑噴施，實現施藥精細化管理。它創新地整合了蟲害密度監測網絡和作物生長態勢分析模塊，運用機器學習算法后能生成動態處方圖，給每平方米麥田定制藥劑配比方案，這種智慧決策模式讓農藥利用率顯著提高到92% ，藥劑成本相較于傳統施藥方式能節約約 40% 。

3、光譜傳感器

光譜傳感器主動發射特定波長光束來掃描小麥冠層，捕捉小麥冠層植株反射的光學指紋，健康麥株與染病麥株在近紅外、可見光光譜區間有特征性差異，健全葉片因致密柵欄組織有高效漫反射界面，近紅外波段反射率超 65% 。白粉病菌侵染后角質層蠟質晶體被破壞，近紅外反射強度衰減 12%～18% ，可見光波段因病原孢子堆疊有米氏散射效應且反射率明顯提高，高精度CMOS陣列捕捉到這些光學特征后，通過光纖傳輸到云端分析系統，和海量標準光譜數據庫進行比對，精確判斷病害的種類和感染程度。這個傳感系統能在病害還沒完全表現出來的時候，就捕捉到特別微弱的光譜變化。建立葉綠素濃度模型就能定量解析光合系統ⅡI損傷程度，再加上NDVI指數動態監測就可以建立病害發展與光合效率衰減的劑量效應曲線，以給精準施藥提供量化依據。

4、土壤傳感監測

在現代農業里，提升病蟲害管理水平越來越離不開土攘傳感監測技術這一重要工具，在小麥田間合理設置像“智能衛士”般能實時精準動態監測多項關鍵土壤數據參數的土壤傳感器，其溫度傳感元件精度高，可敏銳感知土壤溫度細微變化且濕度感應技術先進，能持續追蹤土壤濕度變化，檢測模塊專業，可精確測定土壤pH值和有機物含量，傳感器會綜合分析監測數據，依據田間實際氣候條件、土壤基本狀況以及小麥作物不同生長階段具體需求，農業技術人員一旦利用這些數據識別出病蟲害高風險區域，就能依據科學分析結果迅速制定有效防控措施，高效防正病蟲害進一步擴散，有力保障小麥健康生長和最終產量。

5、物聯網智能蟲情監控燈

在麥田生態系統中部署物聯網智能蟲情監測燈系統，通過接入物聯網監控平臺，集成高清攝像裝置、光譜誘蟲組件及智能捕集模塊，實現對田間蟲害的動態監測?；诶ハx趨光性行為特征，系統啟動特定波長光源誘集靶標害蟲，同步觸發攝像單元捕獲蟲體影像，并依托圖像識別算法解析蟲體形態特征，精準判別害蟲種類及其種群密度。植保專家通過平臺對監測數據進行系統解析，對害蟲的空間分布特性、群體動態變化及其對小麥生產體系可能造成的威脅進行定量分析?；诜治瞿Ｐ?，系統自動產生分級預警信息，并向種植者發送預警報告，其中涵蓋害蟲的分類學資料、種群變化、損害臨界值以及防治的最佳時機等關鍵信息。同時，系統還會同步創建一個綜合防控方案，包括物理、生物和化學防治方法。在小麥全生育期結束后，系統整合生成全生育期蟲害監測報告，系統記載不同時候主要病蟲害類型、始盛期特征、種群消長曲線、空間擴散模型及防控效能評估，為農業技術推廣部門建立病蟲害預測模型提供數據支撐。

依據蟲情智能監測數據，精準實施關鍵防控節點的藥劑干預： ① 針對銹病與白 粉病侵染初期，選用三唑酮有效成分 125g/ L或戊唑醇 430g/L 實施葉面霧化施藥； ② 赤霉病防治窗口期為小麥齊穗至揚花初期，推薦氰烯菌酯 25% 或戊唑·多菌靈 40% 進行預防性處理； ③ 當麥蚜種群密度達到百株500頭防治閾值時，采用吡蟲啉 70% 或啶蟲瞇 20% 實施定向噴霧； ④ 針對吸漿蟲羽化始盛期，選用高效氯氟氰菊酯 25g/L 進行成蟲阻殺。

6、智能孢子捕捉儀

智能孢子捕捉儀多用以監測與分析小麥作物周圍的病原菌孢子，預判病害發生與傳播情況。儀器設備構件有孢子捕捉與承載裝置、圖像采集裝置、數據傳輸模塊、防雷系統、智能分析系統、物聯網等。運行中的設備能自動捕捉空氣中的孢子，將收集的數據信息實時傳輸到云端或數據處理中心。通過數據信息，管理人員遠程了解設備運行狀態與孢子發生情況。在數據分析與運用過程中，設備能夠動態預測病害情況，為農業技術人員或者種植戶制定防治措施提供數據支持。為保障監測效果，種植戶需要將智能孢子捕捉儀與地面的距離控制在 1.0～1.2m ，確保設備能24小時動態監測空氣中的病菌孢子。此外，智能孢子捕捉儀使用空氣抽樣技術與精密顯微成像系統，捕捉病原菌孢子空氣樣本，將孢子捕獲到載玻片、培養皿器上。利用高分辨率光學顯微鏡識別孢子形態，以及應用深度學習智能算法分析孢子種類、數量、動態變化趨勢，并將分析結果上傳到云服務器。技術人員通過物聯網平臺遠程查看數據信息，全面把控小麥病害具體發生、發展趨勢與分布情況，進一步從當地氣候、土壤、種植管理等因素入手，分析病害發展趨勢，制定針對性的病害防控方案。比如，安徽省誦橋區小麥發生較為嚴重的條銹病，區農業農村部門在小麥示范種植基地應用孢子捕捉儀提前5天預報條銹病孢子釋放峰值，種植戶結合預報信息，及時噴灑殺菌劑，取得較好的防治效果。

7、智能感知網絡技術

基于智能感知網絡的麥田監測系統通過部署傳感器陣列與數據采集終端，實時獲取環境參數與作物生理指標，并將多源異構數據傳輸至中央節點或云平臺進行集成分析，從而實現對小麥病蟲害發生概率的定量評估與風險預警。該技術體系在小麥病蟲害綜合防治中的應用路徑具體闡述如下： ① 環境監測模塊。智能傳感系統可持續監測麥田土壤 pH 值、氧化還原電位、基質溫度-濕度梯度以及冠層微氣候參數氣溫、相對濕度、露點溫度等，構建環境因素與植物健康狀況的聯合模型，優化田間管理決策以降低病蟲害發生概率。當土壤容積含水量持續72小時超過田間持水量 75% 且日平均溫度維持在 20^°C～25^°C 時，預測模型將觸發小麥紋枯病預警機制，指導生產者實施靶向防控措施。 ② 病蟲害監測與防治評估系統?；谖锫摼W的立體監測網絡通過整合生物聲學傳感器、紅外熱成像儀及孢子捕捉裝置等設備，動態解析蟲害發生的時空特征發生代數、種群密度、遷移軌跡等，為制定精準施藥方案提供數據支撐。 ③ 系統采用多光譜遙感影像的時序比對技術，通過建立病蟲害防治前后NDVI指數、葉綠素熒光參數的定量關系模型，實現防控效果的客觀評價。這種閉環反饋機制顯著提升了植保決策的科學性，為小麥全生育期的植保管理提供動態優化方案，最終保障糧食生產安全與經濟效益提升。

綜上所述，智能病蟲害監測與防治技術為小麥植保工作構建起多維度技術支撐體系?？刂普咭劳袀鞲衅鲌D像識別、大數據智能分析等核心技術，能夠精準捕捉病蟲害萌發態勢，構建動態化監測網絡，繼而科學制定靶向防治方案。該技術體系所生成的預警信息兼具毫米級識別精度與分鐘級響應速度，通過深度解析田間病蟲害分布特征，可生成精準施藥圖譜，在保障防治效能的同時實現經濟效益與生態效益的雙重優化。

（作者單位：234114安徽省通橋區大澤鄉鎮農業農村中心）