李　娟，張小斌，薛　皎，黃俊浩，吳　鴻（.浙江農(nóng)林大學(xué)林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江臨安3300；.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所，浙江杭州300）

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基于Lucid多途徑檢索的竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)研建

李娟1，張小斌2，薛皎1，黃俊浩1，吳鴻1
（1.浙江農(nóng)林大學(xué)林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江臨安311300；2.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所，浙江杭州310021）

摘要：竹子是中國亞熱帶地區(qū)重要的經(jīng)濟林木。隨著集約化經(jīng)營的進(jìn)一步深入，竹林害蟲發(fā)生日益嚴(yán)重，威脅著竹筍竹材的產(chǎn)量和品質(zhì)。竹林害蟲種類識別、生物學(xué)及防治等基礎(chǔ)研究成熟，但竹農(nóng)和基層林業(yè)技術(shù)人員對害蟲診斷的專業(yè)知識薄弱，經(jīng)常需要專業(yè)人員鑒定才能實現(xiàn)有效防治。Lucid系統(tǒng)正好提供了鏈接知識與應(yīng)用的良好平臺。通過文獻(xiàn)查閱和野外調(diào)查，共整理48種竹林害蟲的基礎(chǔ)生物學(xué)信息，包括筍期害蟲12種、竹葉害蟲23種、竹枝稈害蟲13種，拍攝或收集824張高清照片，構(gòu)建完成fact sheet fusion害蟲基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，提取“為害時期”“為害部位”“為害竹種”“為害方式”“為害狀”和“害蟲形態(tài)特征”等6個特征組，74個衍生特征，189個特征狀態(tài)和典型照片，采用Lucid ProfessionalⅤ3.5軟件，以多途徑檢索的方式實現(xiàn)遠(yuǎn)程智能診斷，從而為竹林害蟲的及時有效防治提供便捷可靠的信息服務(wù)，促進(jìn)竹產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。圖4表1參29

關(guān)鍵詞：森林保護(hù)學(xué)；竹林害蟲；Lucid軟件；多途徑檢索；智能診斷

竹林是亞熱帶地區(qū)重要的經(jīng)濟林。隨著竹子培育的精細(xì)化和經(jīng)營的集約化，竹林害蟲的種類日益增多，發(fā)生面積進(jìn)一步擴大，為害日趨嚴(yán)重，所造成的經(jīng)濟損失不斷上升，因蟲害造成的損失平均為20% ~30%·a－1［1－6］，竹類害蟲成為限制竹產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。2014年，僅浙江省竹類病蟲害發(fā)生面積1 286.7 hm2，其中僅竹卵圓蝽Hippotiscus dorsalis為害面積為376.0 hm2，一字竹筍象Otidognathus davidis的為害面積達(dá)364.7 hm2［7］。盡管常見竹林害蟲的基礎(chǔ)研究已經(jīng)明確了害蟲種類、發(fā)生為害特點和防治措施等基礎(chǔ)信息［8－11］，但這些知識的表述方式大多過于科學(xué)或單一，不利于竹農(nóng)和基層林業(yè)技術(shù)人員對相關(guān)知識的理解和應(yīng)用，急需專家進(jìn)行現(xiàn)場診斷和科學(xué)的指導(dǎo)［12－13］。近幾年，各種植物病蟲害數(shù)字診斷系統(tǒng)或?qū)＜臆浖簧钊胙芯块_發(fā)并應(yīng)用于生產(chǎn)實踐，為病蟲害防控提供了廣闊的應(yīng)用平臺，為防治農(nóng)林有害生物和減輕經(jīng)濟損失發(fā)揮了有效作用［14－15］。盡管許多系統(tǒng)是通過輸錄、掃描現(xiàn)成的植物病蟲害圖譜等出版物形成的［16］，能得到推廣使用并解決實際問題的產(chǎn)品較少［17］，但對于生產(chǎn)應(yīng)用都是很好的嘗試。Lucid是基于多媒體技術(shù)的多途徑分類檢索和智能診斷系統(tǒng)，由澳大利亞昆士蘭大學(xué)有害生物信息技術(shù)與推廣中心（CPITT）研制［18－19］。目前，該軟件在國內(nèi)外已得到普遍推廣，國際上有“柑橘害蟲”“水稻醫(yī)生”等產(chǎn)品［20－21］，國內(nèi)有“常見農(nóng)林薊馬成蟲分屬分種檢索表”“家蠶種質(zhì)資源可視化檢索系統(tǒng)”等一系列產(chǎn)品［22－23］。在竹林害蟲防治領(lǐng)域，目前尚未有專家系統(tǒng)的研發(fā)。我們采用Lucid開發(fā)軟件，收集整理文字和圖片等多媒體信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建fact sheet fusion（FSF）基礎(chǔ)生物學(xué)信息數(shù)據(jù)庫［24］；以簡單直觀的Lucid多途徑檢索方式，通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷。從而為竹林害蟲的及時有效防治，提供快捷精準(zhǔn)的信息服務(wù)，促進(jìn)竹產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。

1　竹林害蟲基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息的收集與查證

為構(gòu)建基于Lucid多途徑檢索的竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)，我們在原有竹林主要害蟲生物學(xué)數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上，于2013－2014年間對中國竹林主要分布區(qū)，包括浙江、福建、廣東等省份，開展了大量的補充調(diào)查與研究，涉及竹林害蟲78種，拍攝害蟲生態(tài)照片2 000余張，采集害蟲標(biāo)本6 000余號，并完成對全部害蟲標(biāo)本和照片的分類鑒定。

圖1　基于Lucid多途徑檢索的竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)研究技術(shù)路線圖Figure 1 Building of expert diagnosis system for bamboo pests based on Lucid multi-way identification

1.1竹林害蟲基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息的收集

竹林害蟲基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息包括害蟲文字信息和多媒體信息，主要有3個來源：專著和期刊論文、項目團隊的研究成果、基層竹農(nóng)和林業(yè)技術(shù)人員的經(jīng)驗總結(jié)。其中，徐天森的《中國竹子主要害蟲》詳細(xì)介紹了66種主要的竹林害蟲，為數(shù)據(jù)庫建設(shè)提供了大量的基礎(chǔ)資料。

在此基礎(chǔ)上，針對為害較重、生產(chǎn)上難以鑒別的5大類主要害蟲，我們還做了進(jìn)一步的補充研究，涉及4種竹螟蛾：竹織葉野螟Algedonia coclesalis，竹絨野螟Crocidophora evenoralis，竹金黃鐮翅野螟Circobotys aurealis，赭翅雙叉端野螟Eumorphobotys obscuralis；2種小蜂：竹癭廣肩小蜂Aiolomorphus rhopaloides，鋼竹泰廣肩小蜂Tetramesa phyllostachitis；4種夜蛾：竹筍禾夜蛾Oligia vulgaris，淡竹筍夜蛾Apamea kumaso，筍秀夜蛾Apamea apameoides，筍連秀夜蛾Apamea repetita conjuncta；2種金針蟲：溝胸重脊叩甲Chiagosnius sulcicolis，篩胸梳爪叩甲Melanotus cribricollis和4種象蟲：三星竹筍象Otidognathus sp.，一字竹筍象Otidognathus davidis，筍橫錐大象Cyrtotrachelus buqueti，筍直錐大象Cyrtotrachelus thompsoni。通過野外調(diào)查與室內(nèi)飼養(yǎng)相結(jié)合，觀察并明確了害蟲各個時期的形態(tài)鑒別特征和生物學(xué)習(xí)性，并深入探索了害蟲信息素、優(yōu)勢寄生性天敵、微生物制劑等無公害生態(tài)防治策略。

1.2竹林害蟲多媒體信息采集

竹林害蟲多媒體信息收集主要是通過拍攝高分辨率照片和害蟲行為視頻等途徑來完成。高清照片包括為害狀、鑒別特征、生態(tài)照、卵、幼蟲（若蟲）、蛹、成蟲等各蟲態(tài)照片，以及顯微鏡下拍攝的廣肩小蜂等小型害蟲的形態(tài)特征。本數(shù)據(jù)庫共采用高清照片824張，其中項目組拍攝617張，網(wǎng)絡(luò)來源11張，中國林業(yè)科學(xué)研究院亞熱帶林業(yè)研究所徐天森研究員提供196張。此外，還拍攝了54段竹林害蟲行為視頻。

1.3竹林害蟲知識的核實與驗證

對于存疑的竹林害蟲種類，請相關(guān)專家進(jìn)一步鑒定，明確鑒別特征，補充拍攝相關(guān)照片，并通過各地森防部門和基層林技人員核實竹林害蟲發(fā)生為害情況和防治信息。

2　構(gòu)建竹林害蟲fact sheet fusion（FSF）數(shù)據(jù)庫

2.1定義竹林害蟲主題（topics）

定義主題（圖2），即確定每種竹林害蟲圖文信息的主要內(nèi)容。數(shù)據(jù)庫共設(shè)定12個主題，分別是害蟲名稱，害蟲簡介，分類地位（目、科、屬、拉丁學(xué)名、別名等），分布區(qū)域，形態(tài)特征（成蟲、卵、幼蟲、繭、蛹），為害林木，發(fā)生特點，為害狀，為害歷史，天敵種類，防治方法和參考文獻(xiàn)等。

圖2　竹林害蟲fact sheet fusion數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建Figure 2 Building of fact sheet fusion database for bamboo pests

2.2確立竹林害蟲對象（entities）

確立對象（圖2），即確定數(shù)據(jù)庫中竹林害蟲具體種類。經(jīng)過仔細(xì)的篩選、比較和調(diào)查，最終確定竹林主要害蟲48種，其中筍期害蟲12種、竹葉害蟲23種、竹枝稈害蟲13種，涉及6目26科昆蟲，涵蓋了竹子不同受害部位（筍、枝、稈、葉），不同生長時期（筍期、成竹期）的主要害蟲種類。

2.3竹林害蟲數(shù)據(jù)庫的功能與展示

構(gòu)建完成的竹林害蟲數(shù)據(jù)庫生成每種害蟲的事實頁及所有害蟲的索引頁（圖3），用戶通過瀏覽索引頁查看每種害蟲的事實頁，獲取具體害蟲種類的詳細(xì)圖文信息。

圖3　通過瀏覽FSF索引頁查看竹篦舟蛾的事實頁Figure 3　Fact sheet of Besaia goddirca links in fact sheet index

2.4竹林害蟲數(shù)據(jù)庫的更新與維護(hù)

數(shù)據(jù)庫從構(gòu)建開始，到完成乃至投入使用后的全過程，會隨時聽取基層林技人員和竹農(nóng)的反饋信息，及時修正相關(guān)內(nèi)容，以滿足用戶的實際需求。并不斷收集、整理各種資料，添加新的害蟲信息，刪除數(shù)據(jù)庫中的錯誤信息，并通過本地服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新系統(tǒng)內(nèi)容，從而時刻保持?jǐn)?shù)據(jù)庫的新穎、完善和準(zhǔn)確。

3　搭建竹林害蟲Lucid多途徑智能檢索系統(tǒng)

采用Lucid professionalⅤ3.5軟件搭建竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)，后臺制作由其核心組件Lucid builder來完成。

3.1竹林害蟲檢索策略的確定（特征、特征狀態(tài)的選?。?/p>

確定檢索策略：即選取害蟲典型的特征、特征狀態(tài)，探究最佳的檢索途徑。為了方便基層竹農(nóng)的使用，本系統(tǒng)共收錄6大類特征組：即“為害時期”“為害部位”“為害竹種”“為害方式”“為害狀”和“害蟲形態(tài)特征”，并擴展為45個2級特征和29個3級特征，細(xì)化到189個特征狀態(tài)。每個特征狀態(tài)都有文字說明和圖片展示。

以竹螟為例來說明具體特征、特征狀態(tài)選取的依據(jù)和過程。常見竹螟有4種，幼蟲通過結(jié)蟲苞或結(jié)絲幕潛藏2種方式啃食嫩葉，為害嚴(yán)重則可將竹葉全部吃光，竹林成片枯黃致死。雖然竹螟的為害方式比較獨特，但對于竹農(nóng)和基層林業(yè)技術(shù)人員，很難從形態(tài)上區(qū)分為害期竹螟幼蟲的具體種類。通過查閱文獻(xiàn)、野外調(diào)查和觀察飼養(yǎng)相結(jié)合的探究方式，得出竹螟幼蟲最直觀的形態(tài)鑒別特征，即幼蟲前胸黑斑的分布和數(shù)量，并在系統(tǒng)中以高清照片的形式展現(xiàn)。因此，對于竹螟的鑒別，可從系統(tǒng)中的“為害部位”“為害方式”“害蟲形態(tài)特征”這3個特征組所衍生出的特征狀態(tài)進(jìn)行快捷準(zhǔn)確檢索（表1）。

表1　取食竹葉的4種主要竹螟的檢索策略Table 1 Retrieval strategy of four main species of moth feeding on bamboo leaves

Lucid支持連續(xù)或離散的數(shù)字特征狀態(tài)。本系統(tǒng)包含6個數(shù)字特征狀態(tài)，分別是“幼蟲體長”“繭的長度”“成蟲體長”“喙的長度”“卵塊的卵粒數(shù)量”和“觸角節(jié)數(shù)”。其中前4個為連續(xù)的數(shù)字特征狀態(tài)，后2個為離散的數(shù)字特征狀態(tài)。

3.2特征狀態(tài)與對應(yīng)物種的關(guān)聯(lián)

竹林害蟲種類繁多。我們選取的相關(guān)特征狀態(tài)也較豐富，但每種害蟲都有其特有的特征狀態(tài)。在Lucid builder界面需將每種害蟲和它的特征狀態(tài)逐一關(guān)聯(lián)（圖4），包括：①特征狀態(tài)與相應(yīng)照片的關(guān)聯(lián)，確保每個特征狀態(tài)都有高清照片來體現(xiàn)相應(yīng)的害蟲形態(tài)特征或為害狀等內(nèi)容；②害蟲種類與特征狀態(tài)的關(guān)聯(lián)，每種害蟲種類與其特征狀態(tài)一一對應(yīng)；③害蟲種類與其對應(yīng)照片的關(guān)聯(lián)，確保每種害蟲都有典型為害期照片；④害蟲種類與FSF基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫中事實頁的關(guān)聯(lián)，以便于詳細(xì)地了解害蟲相關(guān)信息等。

4　竹林害蟲Lucid自動診斷系統(tǒng)的特色功能：多途徑檢索

搭建完成的竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)，通過Lucid軟件的用戶界面player來完成具體檢索功能。傳統(tǒng)生物學(xué)檢索表多采用二項式或等距式，濃縮了領(lǐng)域?qū)W者對不同生物類群的鑒別知識，但這些檢索表規(guī)定了唯一的檢索途徑，無法跳過或忽略某些暫時不明確的特征［25］。而多途徑檢索克服了這些缺點，使用戶在不具備專業(yè)知識的情況下，可以任意選擇1個或多個熟悉的特征開始檢索，如竹林害蟲的“為害部位”“為害時期”等特征。專業(yè)人士也可以從“害蟲形態(tài)特征”開始檢索。在竹螟幼蟲的鑒定診斷過程中，如果同時選擇特征組“為害部位”的特征狀態(tài)“幼葉”和特征組“為害方式”的特征狀態(tài)“吐絲綴葉潛藏啃食”，則檢索結(jié)果會立刻縮減到2種害蟲，即竹織葉野螟和竹絨野螟。如果只選擇特征組“為害部位”的特征狀態(tài)“幼葉”，則檢索結(jié)果會有21種害蟲之多。用戶經(jīng)過多次選擇即可減少檢索結(jié)果和備選特征，循環(huán)重復(fù)幾次即可獲得準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。

5　展望

采用Lucid軟件，我們搭建了基于多途徑檢索的竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)。本系統(tǒng)的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：其一，針對生產(chǎn)上難以鑒別的竹螟、竹小蜂、竹筍夜蛾、竹筍象蟲和竹筍金針蟲等5大類害蟲，分別以文字和高清照片的形式給出直觀的鑒別特征；其二，通過多途徑檢索方式，使用戶可直接跳過一些不明確的特征，克服了傳統(tǒng)檢索表的缺點；其三，通過提取“為害時期”“為害狀”“為害部位”等多個與害蟲形態(tài)無關(guān)的重要特征進(jìn)行檢索，突破了只見為害不見蟲而無法診斷鑒定的困難；其四，系統(tǒng)收錄文字、圖片、視頻等多媒體信息，并通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷，更加形象生動、方便快捷。

圖4　竹林害蟲Lucid builder界面Figure 4 Lucid builder for bamboo pests

目前，竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)有單機版和網(wǎng)絡(luò)版，使用終端為個人計算機（PC）。但是隨著智能手機應(yīng)用的不斷普及，Lucid軟件已經(jīng)開發(fā)了手機版，并已在美國建成柑橘病害（Citrus diseases）的移動i-Phone版、iPad版［26］，并得到廣泛應(yīng)用。國內(nèi)學(xué)者對以智能手機為終端的植物病蟲害診斷系統(tǒng)進(jìn)行了很多的嘗試，初步開發(fā)了基于Android系統(tǒng)的“植物病蟲害推理診斷系統(tǒng)”“甜玉米病蟲害智能診斷系統(tǒng)”等應(yīng)用［27－29］，這些成果方便了病蟲害信息的及時采集，增強了系統(tǒng)的遠(yuǎn)程診斷功能，但大多還只停留在研究設(shè)計階段，尚未有成熟的產(chǎn)品。因此，我們將在后續(xù)的工作中，采用成熟的Lucid軟件繼續(xù)開發(fā)構(gòu)建竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)的手機版，幫助用戶及時準(zhǔn)確地采集害蟲信息，更快捷得到準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。

此外，在竹林害蟲智能診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，我們還將繼續(xù)通過Lucid軟件搭建竹林病害智能診斷系統(tǒng)、山核桃Carya cathayensis病蟲害智能診斷系統(tǒng)、油茶Camellia oleifera病蟲害智能診斷系統(tǒng)等，集合構(gòu)建亞熱帶經(jīng)濟林病蟲害智能診斷平臺，做到實用性和科學(xué)性的統(tǒng)一，既服務(wù)于基層生產(chǎn)實踐，又服務(wù)于科學(xué)研究領(lǐng)域。

6　參考文獻(xiàn)

［1］吳滄松，唐偉強，陳貴新，等.筍用竹病蟲害發(fā)生與防治的研究［J］.竹子研究匯刊，2000，19（2）：68 - 71.WU Cangsong,TANG Weiqiang,CHEN Guixin,et al.Study on occurence and control of shoot-oriented bamboo pests ［J］.J Bamboo Res,2000,19（2）:68 - 71.

［2］劉軍，周云娥，許岳沖，等.筍用竹病蟲害調(diào)查與研究［J］.竹子研究匯刊，2001，20（2）：72 - 79.LIU Jun,ZHOU Yun’e,XU Yuechong,et al.Investigation and research on bamboo shoot disease and pests［J］.JBamboo Res,2001,20（2）:72 - 79.

［3］許岳沖，周云娥，劉軍，等.筍用竹病蟲害綜合治理示范林建設(shè)［J］.竹子研究匯刊，2002，21（1）：69 - 73.XU Yuechong,ZHOU Yun’e,LIU Jun,et al.Construction on the shoot-oriented bamboo demonstrate stands by integrated pests and diseases control［J］.J Bamboo Res,2002,21（1）:69 - 73.

［4］謝嚴(yán)冰，盧庭高，徐華潮.浙江省筍用竹病蟲害發(fā)生機理及其防治措施［J］.浙江林業(yè)科技，2006，26（5）：53 - 56.XIE Yanbing,LU Tinggao,XU Huachao.Occurrence mechanism and control of pest and diseases in shoot-use bamboo forest in Zhejiang［J］.J Zhejiang For Sci Technol,2006,26（5）:53 - 56.

［5］華正媛，俞阿峰，金有明，等.浙江衡州毛竹林低改后害蟲種群變動分析［J］.世界竹藤通訊，2005，3（1）：43 - 45.HUA Zhengyuan,YU Afeng,JIN Youming,et al.Analysis on insect species in low-yield Moso forest in Quzhou,Zhejiang after transformation［J］.World Bamboo Rat,2005,3（1）:43 - 45.

［6］國家林業(yè)局.2014中國林業(yè)發(fā)展報告：第8次全國森林資源清查報告［M］.北京：中國林業(yè)出版社，2014：18 - 44.

［7］浙江省林業(yè)有害生物防治檢疫局.2014年度浙江省林業(yè)有害生物發(fā)生為害情況統(tǒng)計年報［R］.杭州：浙江省林業(yè)有害生物防治檢疫局，2015.

［8］徐天森.中國竹子主要害蟲［M］.北京：中國林業(yè)出版社，2004：8 - 146.

［9］趙仁友.竹子病蟲害防治彩色圖鑒［M］.北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2006：2 - 150.

［10］胡國良，俞彩珠.2005.竹子病蟲害防治［M］.北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2005：2 - 81.

［11］浙江省林業(yè)廳.圖說竹子病蟲識別與防治［M］.杭州：浙江科學(xué)技術(shù)出版社，2008：1 - 107.

［12］王克如.基于圖像識別的作物病蟲草害診斷研究［D］.北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2005：1 - 10.WANG Keru.Diagnosis of Crop Disease,Insect Pest Weed Based on Image Reeognition［D］.Beijing:Chinese A-cademy of Agricultural Sciences,2005:1 - 10.

［13］謝艷新，潘業(yè)興，孫艷梅.基于ASP.NET的吉林省病蟲害專家診治系統(tǒng)開發(fā)［J］.農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息，2008（6）：16 - 18.XIE Yanxin,PAN Yexing,SUN Yanmei.The development of agricultural pest expert system of Jilin Province based on ASP.NET［J］.Agric Network Inf,2008（6）:16 - 18.

［14］劉任，劉杰，黃建民，等.基于Web的植物病蟲害專家系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用［J］.天津農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，18（3）：95 - 98.LIU Ren,LIU Jie,HUANG Jianmin,et al.Design and application of expert system of plant disease and pests based on Web［J］.Tianjin Agric Sci,2012,18（3）:95 - 98.

［15］王娟，姬蘭柱.害蟲綜合治理專家系統(tǒng)的研究進(jìn)展［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，35（17）：5328 - 5330.WANG Juan,JI Lanzhu.Research progress of expert system in integrated pest management［J］.J Anhui Agric Sci,2007,35（17）:5328 - 5330.

［16］李明遠(yuǎn).關(guān)于組建植物病蟲害數(shù)字診斷系統(tǒng)之淺見［J］.植物保護(hù)，2009，35（1）：102 - 103.LI Mingyuan.Some superficial proposals to the construction of digital diagnose system for plant diseases and pests ［J］.Plant Prot,2009,35（1）:102 - 103.

［17］徐志福，李笑，譚金娟.基于Web農(nóng)作物病蟲害數(shù)字圖像診斷輔導(dǎo)站的研發(fā)［J］.浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，31（6）：760 - 764.XU Zhifu,LI Xiao,TAN Jinjuan.Reseach of tutor station by digital image reeognition diagnose for plant diseases and pests based on Web［J］.J Zhejiang Agric Sci,2008,31（6）:760 - 764.

［18］孫冠英，陳學(xué)新，程家安.Lucid:多途徑的分類檢索和診斷專家系統(tǒng)［J］.動物分類學(xué)報,2002，27（4）：871 -875.SUN Guanying,CHEN Xuexin,CHENG Jia’an.Lucid:a multi-way expert system for identification and diagnosis［J］.Acta Zoot Sin,2002,27（4）:871 - 875.

［19］CPITT.Lucid［DB/OL］.http://www.Lucidcentral.org/en-us/home/about Lucid.aspx，2015-01-16.

［20］USDA.Citrus Pests［DB/OL］.http://www.idtools.org/id/citrus/pests/index.php，2015-01-15.

［21］IRRI.Rice Doctor［DB/OL］.http://keys.Lucidcentral.org/keyserver/player.jsp?keyId=70，2015-01-19.

［22］浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院.中國薊馬網(wǎng)：常見農(nóng)林薊馬成蟲分屬分種檢索表［DB/OL］.http://www.thrips.com.cn/species.asp#，2015-01-18.

［23］浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院.家蠶種質(zhì)資源可視化檢索系統(tǒng)［DB/OL］.http://Lucid.insectid.cn:8080/Lucid/player.jsp?keyId= 16，2015-01-18.

［24］張小斌，陳學(xué)新，鄭可峰.Fact sheet fusion:生物多樣性自動化建庫工具［J］.昆蟲分類學(xué)報，2009，31（3）：236 - 240.ZHANG Xiaobin,CHEN Xuexin,ZHENG Kefeng.Fact Sheet Fusion:a tool to build biodiversity information database automatically［J］.Entomotaxonomia,2009,31（3）:236 - 240.

［25］張小斌，陳學(xué)新，程家安.Lucid Phoenix:交互式多媒體網(wǎng)絡(luò)檢索表工具［J］.昆蟲分類學(xué)報，2006，28（3）：231 - 234.ZHANG Xiaobin,CHEN Xuexin,CHENG Jiaan.Lucid phoenix:a tool for building and deploying interactive,multimedia keys through internet［J］.Entomotaxonomia,2006,28（3）:231 - 234.

［26］寧寧，王玉潔，韓寶平.基于Android平臺的植物病蟲害查詢診斷系統(tǒng)的構(gòu)建［J］.北京農(nóng)學(xué)院學(xué)報，2013，38（3）：75 - 77.NING Ning,WANG Yujie,HAN Baoping.Construction of retrieval and diagnose system for plant diseases and pests based on Android［J］.J Beijing Univ Agrci,2013,38（3）:75 - 77.

［27］李健.基于Android的病蟲害推理診斷系統(tǒng)的設(shè)計研究［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，41（11）：5148 - 5150.LI Jian.Research on diagnosis system based on Android for inference for plant diseases and insect pests on crops ［J］.J Anhui Agric Sci,2013,41（11）:5148 - 5150.

［28］程曼，袁洪波，蔡振江.基于智能手機的農(nóng)業(yè)專家咨詢系統(tǒng)設(shè)計［J］.湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，52（15）：3673 -3676.CHENG Man,YUAN Hongbo,CAI Zhenjiang.Design of the agricultural expert consulting system based on smartphone［J］.Hubei Agric Sci,2013,52（15）:3673 - 3676.

［29］楊林楠，郜魯濤，林爾升，等.基于Android系統(tǒng)手機的甜玉米病蟲害智能診斷系統(tǒng)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2012，28（18）：163 - 168.YANG Linnan,GAO Lutao,LIN Ersheng,et al.Intelligent diagnose system of diseases and insect pests in sweet corn based on mobile terminal with Android system［J］.Trans Chin Soc Agric Eng,2012,28（18）:163 - 168.

Building expert diagnosis system for bamboo pests based on Lucid multi-way identification

LI Juan1,ZHANG Xiaobin2,XUE Jiao1,HUANG Junhao1,WU Hong1
（1.School of Forestry and Biotechnology,Zhejiang A &F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China;2.Institute of Digital Agriculture,Zhejiang Academy of Agricultural Sciences,Hangzhou 310021,Zhejiang,China）

Abstract:Bamboo is an economically important forest in subtropical China.With the further intensive bamboo management,bamboo pests have become increasingly serious,posing severe threat to the production and quality of the bamboo plantation.Research on bamboo pests has got a very good understanding of the pest species diagnosis,biology,and pests prevention and control.But bamboo farmers and grass-root agricultural technicians have little knowledge of pests and therefore they need experts to help with diagnosis and then they know how to control the pests.Lucid developed by Queensland University is a excellent software for linking the professional knowledge and technology application.The basic biological information of total 48 bamboo pests was collected via literature review and field investigation,including 12 species feeding on bamboo shoot,23 species feeding on bamboo leaf and 13 species feeding on bamboo stem;824 high-resolution pictures were taken or authorized.All the bamboo pests information was well organized in fact sheet fusion database.Moreover,in order to construct an expert diagnosis system by Lucid professionalⅤ3.5 software,6 characters including the damage period,the damage parts,preferred bamboo species,the way of damage,the damage symptoms and pest morphological characters,74 derivative characters,189 feature statuses and their typical photos were selected.The system provides multi-way retrieving by any familiar pest characters,helps the users for effective identification and di-book=123,ebook=126agnosis of bamboo pests,which is expected to provide useful information for effective control of bamboo pests and promote the healthy development of bamboo industry.［Ch,4 fig.1 tab.29 ref.］

Key words:forest protection;bamboo pests;Lucid software;multi-way retrieval;intelligent diagnosis

作者簡介：李娟，從事竹林害蟲研究。E-mail：15869135022@126.com。通信作者：黃俊浩，副教授，博士，從事昆蟲分類及經(jīng)濟林害蟲研究。E-mail:junhao_huang@hotmail.com

基金項目：國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項重大項目（201304403）

收稿日期：2015-03-16；修回日期：2015-04-28

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2016.01.017

中圖分類號：S763.305

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：2095-0756（2016）01-0122-08