李廣香，辛德育，李旭林，覃德注，張世聯(lián)，謝茂昌

（1．廣西來賓市武宣縣植物保護站 武宣縣 545900；2．廣西壯族自治區(qū)植?？傉?南寧市 530022）

為加快推進研發(fā)與應(yīng)用，不斷提高農(nóng)作物重大病蟲害監(jiān)測預(yù)警能力，2018年廣西植保部門組織開展了新型測報工具試驗示范，在武宣縣應(yīng)用蟲情圖像自動信息采集測報燈對水稻鉆蛀性螟蟲、稻縱卷葉螟、稻飛虱等進行了傳輸圖像和人工收集兩種監(jiān)測方式的比較試驗，截至目前已經(jīng)取得了初步研究進展，本文將試驗的觀測結(jié)果、存在問題及技術(shù)建議做一報告。

1 材料與方法

1.1 監(jiān)測場所

試驗在武宣縣三里鎮(zhèn)東泉村（23.578926°N，109.746493°E）建立佳多ATCSP物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)測場所，該場所離周邊最近處村莊住房可見光源約150 m，試驗監(jiān)測點范圍主要栽培作物是雙季水稻，周邊還零星種植有花生、蔬菜、甘蔗、柑橘類等農(nóng)作物，環(huán)境均符合選址要求。

1.2 監(jiān)測工具

武宣縣農(nóng)作物重大病蟲監(jiān)測場安裝的是JDPZ-1型佳多牌蟲情圖像自動信息采集測報燈。該儀器由河南鶴壁佳多科工貿(mào)股份有限公司生產(chǎn)，2017年9月9日安裝完成并開始調(diào)試運行。

1.3 監(jiān)測對象

本試驗監(jiān)測對象為水稻上的三化螟、大螟、稻縱卷葉螟和稻飛虱4種害蟲。

1.4 氣象條件

試驗時間為2018年7月1日至11月30日，共持續(xù)153 d，涵蓋武宣縣晚稻從種到收一個完整的生長周期。試驗期間日平均氣溫為25.6℃，日最高氣溫40.6℃，日最低氣溫8.7℃，日平均相對濕度為83.4%，總降水量為633.0 mm，雨日數(shù)為66 d。（注：氣溫統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于佳多農(nóng)林小氣候信息采集系統(tǒng)；因本觀測場安裝的佳多農(nóng)林小氣候信息采集系統(tǒng)缺降水量記錄，故降水量數(shù)據(jù)來自中國天氣網(wǎng)的統(tǒng)計記錄）。

1.5 試驗方法

將佳多JDPZ-1型蟲情圖像自動信息系統(tǒng)采集到的圖像材料，利用ATCSP物聯(lián)網(wǎng)遠程傳輸后進行人工分辨分類計數(shù)（以下簡稱圖像蟲數(shù)），和逐日人工收集該系統(tǒng)自動落至箱體內(nèi)的昆蟲進行人工分辨分類計數(shù)（以下簡稱箱體蟲數(shù)），對比兩者的異同，以此檢驗ATCSP物聯(lián)網(wǎng)下蟲情圖像自動信息采集系統(tǒng)對農(nóng)作物重大病蟲害監(jiān)測預(yù)警預(yù)報效果。為了試驗時間的一致性，將每日統(tǒng)計蟲數(shù)的時間調(diào)整為昨晚今晨（即光敏控制開關(guān)每日傍晚開燈至次日早上關(guān)燈的時段）。

1.6 數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法

蟲情圖像自動信息采集測報燈將每天拍攝的50多幅圖傳輸?shù)绞覂?nèi)辦公電腦上，工作人員依據(jù)圖像識別各種昆蟲，最終合計所有圖像的昆蟲種類和數(shù)量，完成當(dāng)日數(shù)據(jù)統(tǒng)計記錄。人工收集則于每天上午到田間觀測點，實地收集昨晚今晨的昆蟲，帶回室內(nèi)一次性完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計記錄。

2 結(jié)果與分析

試驗對ATCSP物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)遠采集的圖像蟲數(shù)和人工統(tǒng)計的箱體蟲數(shù)進行了總體統(tǒng)計對比（見表1）。

表1 圖像蟲數(shù)和箱體蟲數(shù)總體對比

2.1 不同監(jiān)測對象比較

2.1.1 三化螟

7月1日至11月30日，圖像蟲數(shù)計數(shù)為355頭，其中雌蟲335頭，雄蟲20頭；箱體蟲數(shù)為338頭，其中雌蟲312頭，雄蟲26頭。圖像蟲數(shù)比箱體蟲數(shù)多17頭，誤差率為4.79%；其中雌蟲多23頭，誤差6.87%；雄蟲多－6頭，誤差－30.00%。圖像蟲數(shù)計數(shù)和箱體蟲數(shù)計數(shù)三化螟總體之間的相關(guān)系數(shù)高達為0.967 8。出現(xiàn)雄蟲誤差較大是由于圖像中蟲體的形態(tài)局限于一面，一些個體難以觀察到關(guān)鍵識別特征部分，同時圖像分辨率不夠清晰，難以辨別確認計數(shù)所致。從圖1看，圖像蟲數(shù)和箱體蟲數(shù)計數(shù)兩者監(jiān)測三化螟成蟲總體發(fā)生動態(tài)代際明顯，盛發(fā)期、高峰期一致。

圖1 三化螟誘蟲量圖像蟲數(shù)與箱體蟲數(shù)比較

2.1.2 大螟

7月1日至11月30日，圖像蟲數(shù)計數(shù)為752頭；箱體蟲數(shù)為734頭。圖像蟲數(shù)比箱體蟲數(shù)多18頭，誤差率為2.39%，兩者的相關(guān)系數(shù)高達0.937 2。從圖2看，圖像蟲數(shù)和箱體蟲數(shù)計數(shù)大螟發(fā)生代際不明顯，發(fā)生動態(tài)漲落一致。

圖2 大螟誘蟲量圖像蟲數(shù)與箱體蟲數(shù)比較

2.1.3 稻縱卷葉螟

7月1日至11月30日，圖像蟲數(shù)計數(shù)為1 329頭；箱體蟲數(shù)為1 225頭。圖像蟲數(shù)比箱體蟲數(shù)多104頭，誤差率為7.83%，兩者的相關(guān)系數(shù)高達0.995 9。從圖3看，圖像數(shù)蟲和箱體數(shù)蟲結(jié)果稻縱卷葉螟成蟲發(fā)生期代際明顯，盛發(fā)期、高峰期一致，但誘蟲量有一定小范圍的差異。

圖3 稻縱卷葉螟誘蟲量圖像蟲數(shù)與箱體蟲數(shù)比較

2.1.4 稻飛虱

7月1日至11月30日，圖像蟲數(shù)計數(shù)為1 847頭，箱體蟲數(shù)為2 017頭。圖像蟲數(shù)比箱體蟲數(shù)多170頭，誤差率為－9.20%，兩者的相關(guān)系數(shù)高達0.996 8。從圖4看，圖像蟲數(shù)比箱體蟲數(shù)結(jié)果稻飛虱成蟲發(fā)生代際明顯，盛發(fā)期高峰期一致、但誘蟲量存在一定范圍的差異，統(tǒng)計兩者相關(guān)系數(shù)高。由于安裝的自動蟲情測報燈的攝像頭的分辨率較低，對個體較小的昆蟲稻飛虱種類難以辨別，就沒有深入去針對褐飛虱和白背飛虱比較分辨。

圖4 稻飛虱誘蟲量圖像蟲數(shù)與箱體蟲數(shù)比較

2.2 數(shù)據(jù)誤差原因分析及改進建議

鑒于采集的圖像蟲數(shù)與箱體蟲數(shù)存在數(shù)據(jù)誤差，本試驗分析大致有五大方面的原因，為此分別提出針對性的改進建議。

一是圖像的清晰度不夠高，可能是由于系統(tǒng)配備的攝像頭分辨率、對焦等硬件問題，或者沒有充分考慮箱體內(nèi)部環(huán)境光線變化的影響。建議提高攝像頭拍攝的精準(zhǔn)度，盡量減小拍攝蟲體時的色差，從而提高計數(shù)的準(zhǔn)確率。

二是由于昆蟲誘捕后是首先落到拍照盤面在箱體內(nèi)累積一晚的，但由于箱體上方敞開，部分個體較大的昆蟲難以致死，從而因逃逸造成數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，本試驗個體較大的稻縱卷葉螟、三化螟、大螟等數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率高于個體較小的稻飛虱，即印證了這一點。建議改進設(shè)備的開口及電網(wǎng)電壓的設(shè)計，盡量避免誘蟲得而復(fù)失。

三是圖像顯示的盤面面積小于實際面積，以致出現(xiàn)圖像數(shù)蟲因看不全而漏數(shù)，從而導(dǎo)致誤差產(chǎn)生。建議調(diào)寬拍照覆蓋范圍，以覆蓋落蟲的整個盤面，從而避免漏數(shù)導(dǎo)致的誤差。

四是圖像數(shù)蟲還存在蟲體落到盤外、標(biāo)注文字遮擋蟲體、照片邊緣只看到局部的蟲體、掉落中的蟲體影像遮擋了已落到盤內(nèi)的蟲體，個體較大蟲體遮擋個體較小蟲體、蟲體堆積難數(shù)。此類現(xiàn)象多發(fā)生在設(shè)備光敏控制開關(guān)開燈后15～90 min昆蟲集中撲燈的高峰時段。建議系統(tǒng)在昆蟲集中撲燈的高峰時段調(diào)短拍照的時間間隔，高峰時段過后再恢復(fù)正常的拍攝時間間隔，以避免圖像太多增加識別圖像的時間和降低工作效率；還建議盤面刻度應(yīng)改為細線條，避免刻度線陰影黑影遮擋蟲體；時間、日期的顯示文字也應(yīng)改為細線條或?qū)⑽淖謽?biāo)志移放到監(jiān)測盤外。

五是目前使用的系統(tǒng)主要靠人工辨別清點計數(shù)，每天按設(shè)置15 min/幅圖像，一天50多幅圖像需要人工辨別、清點、計數(shù)、填表等，容易受到人為對昆蟲辨別知識經(jīng)驗引起計數(shù)誤差。建議組織昆蟲分類專家和計算機軟、硬件開發(fā)企業(yè)繼續(xù)聯(lián)合攻關(guān)，盡快推進實現(xiàn)自動識別計數(shù)統(tǒng)計，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)自動采集生成報告，提高監(jiān)測預(yù)警時效和質(zhì)量。

3 小結(jié)

從試驗數(shù)據(jù)看，佳多蟲情圖像自動采集測報燈下三化螟、大螟、稻縱卷葉螟、稻飛虱成蟲等害蟲圖像蟲數(shù)和箱體蟲數(shù)雖然有一定的誤差，但兩者數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)均較高，其發(fā)生期昆蟲數(shù)量漲落一致，采用哪種數(shù)據(jù)作為監(jiān)測預(yù)警預(yù)報均是可行的。該系統(tǒng)傳輸圖像數(shù)蟲監(jiān)測相對于箱體數(shù)蟲監(jiān)測，具有信息收集高效性和低工作強度的優(yōu)點，有很好的推廣應(yīng)用前景。為此，本試驗建議改進系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)施配備，修正拍攝各項技術(shù)參數(shù)，不斷提高圖像可識度，減少系統(tǒng)設(shè)備存在的物理瑕疵，加快昆蟲圖像自動識別計數(shù)系統(tǒng)研究應(yīng)用，更好地為農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警信息化管理服務(wù)。