趙 檳

（陽光農業(yè)相互保險公司建三江中心支公司鴨綠河保險社，黑龍江 佳木斯 154000）

信息技術的廣泛應用，為水稻病害識別與檢測帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)，研究人員通過不斷探索和創(chuàng)新，利用信息技術手段實現了水稻病害的快速檢測，但也有一些不足有待進一步解決。水稻病害識別和檢測方法的研究是一個非常復雜的過程，需要從多個方面的知識與技術進行綜合考慮，需要大量的時間和精力?；谛畔⒓夹g的水稻病害識別與檢測方法作為一種新型手段，可為水稻病害的快速診斷提供有力的技術支持，為實現精準農業(yè)提供可能。

1 水稻病蟲害智能識別與檢測技術概述

隨著我國農業(yè)機械化的發(fā)展，水稻生產全程機械化已成為水稻生產發(fā)展的必然趨勢，如何實現對水稻病蟲害的智能識別與檢測成為未來研究的重點。目前，水稻病蟲害智能識別與檢測技術主要包括圖像處理技術、計算機視覺技術、激光雷達技術以及基于機器學習和深度學習的方法。其中，圖像處理技術是利用計算機對圖像進行處理，識別與檢測水稻病蟲害。計算機視覺技術主要包括基于圖像處理的病蟲害自動識別與檢測方法和基于視覺感知的病蟲害監(jiān)測方法。激光雷達技術是利用激光雷達獲取水稻生長過程中的圖像信息，通過對圖像進行處理提取出所需要的信息，進而對病蟲害進行自動檢測和識別。目前，基于人工智能技術的病蟲害識別和檢測方法主要包括圖像分析法、傳感器法以及機器學習法，其中機器學習法是一種利用人工神經網絡對水稻病害進行自動識別與檢測的方法，如圖1所示。

圖1 水稻病蟲害智能識別與檢測技術

1.1 基于深度學習的水稻病害智能診斷與識別

人工智能技術已經在很多領域得到了廣泛的應用，其中基于深度學習技術的人工智能應用也較為廣泛，在圖像分類、目標檢測等領域也取得了很好的效果。目前，基于深度學習技術的智能診斷與識別方法在農作物病害識別方面的研究較多，但對水稻病害識別的研究較少。利用深度學習技術對不同種類、不同病害類型的水稻進行智能診斷與識別，有助于實現對水稻病害的自動診斷與檢測，同時，還可實現對水稻病害種類的快速鑒別，提高檢測效率。在未來發(fā)展中應重點研究以下幾個方面：（1）加強水稻病蟲害分類數據庫建設。目前我國相關研究大多基于人工采集數據，很難實現大規(guī)模、高質量數據采集，而隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，可以利用大數據、云計算等技術建設水稻病蟲害分類數據庫，提高數據質量；（2）加強深度學習模型在不同病害類型中的應用研究。目前，深度學習模型在農作物病害識別方面已經取得了很好的效果，但在不同種類、不同病害類型中應用研究較少，且在對水稻不同病害進行智能診斷與識別時效果也不盡相同；（3）加強對基于深度學習技術的水稻病害分類模型優(yōu)化。目前，深度學習模型在準確率、精度、模型規(guī)模等方面均優(yōu)于人工方法，因此，可以進一步研究和優(yōu)化基于深度學習技術的水稻病蟲害分類模型。

1.2 天氣對農作物的影響

天氣對農作物的影響主要包括溫度、濕度和光照等。在水稻生長過程中，溫度和濕度會影響水稻的生長狀況，從而影響水稻的產量和品質。溫度過高或過低都會導致水稻病害的發(fā)生。濕度對水稻病害的發(fā)生具有重要作用，尤其是在低溫和高濕的條件下，水稻容易出現病害。光照對于水稻生長同樣具有重要作用，光照不足會導致水稻光合速率降低，植株營養(yǎng)不良，進而影響水稻產量。

同時，在不同的生長階段，天氣對水稻病害的影響也不一樣。在幼苗期、孕穗期和灌漿期等時期，天氣對農作物的影響較大；而在分蘗期、灌漿期等時期，天氣對農作物的影響較小。因此，不同階段不同天氣對農作物產生的影響也不同。

1.3 溫度、濕度和光照

溫度對水稻病害的發(fā)生具有重要影響。當溫度過高時，水稻植株會生長過度，導致葉片徒長、葉片變薄、株高過高，植株的光合效率降低，從而影響水稻產量；當溫度過低時，水稻植株會出現萎蔫甚至死亡。因此，水稻在不同生長階段對溫度的要求也不同。例如，在幼苗期，溫度應保持在25℃左右；在孕穗期和灌漿期，溫度應保持在30℃左右；在拔節(jié)期，溫度應保持在25℃左右。當空氣濕度過大時，會導致水稻葉片腐爛。而對于光照來說，水稻葉片表面的光合色素會隨著光照強度的增加而增加。當光照強度過大時，光合色素含量過高會導致水稻葉片腐爛；當光照強度過小時，光合色素含量過低會導致水稻葉片腐爛。

1.4 不同生長階段天氣對水稻病害的影響

水稻的生長周期一般為3個階段：幼苗期、孕穗期和灌漿期。幼苗期時，水稻生長最旺盛的時期，其生長受溫度影響較大，對環(huán)境的變化較為敏感。此時如果遇到低溫或高溫天氣，都會導致水稻生長受到阻礙，植株出現問題；而在孕穗期和灌漿期時，溫度升高，會促進水稻的生長，從而提高水稻產量。在孕穗期時，溫度和濕度都比較高，此時若遇到低溫或高溫天氣，都會導致水稻病害的發(fā)生；在灌漿期時，溫度升高或降低都會導致水稻出現問題。在分蘗期和灌漿期時，溫度和濕度的影響較?。欢谠兴肫跁r，溫度升高會促進水稻生長，但濕度過大會影響植株生長。

2 存在的不足

目前，信息技術在水稻病蟲害監(jiān)測方面的實際應用不多，且主要是基于人工監(jiān)測，導致其檢測結果不夠精確，無法滿足實際應用需要。因此，信息技術在水稻病蟲害快速識別和檢測方面仍存在以下不足。

2.1 數據采集設備要求高

由于水稻病蟲害具有病害種類多、發(fā)病時間不確定等特點，且人工難以快速準確地獲得病害圖像數據，因此需要對采集到的數據進行預處理。目前，基于信息技術的水稻病蟲害監(jiān)測系統主要使用的是手機、相機等成像設備，這些設備要求較高的穩(wěn)定性和采集速度，并不能滿足實時檢測需求。

2.2 圖像處理算法復雜、操作繁瑣

由于水稻病蟲害具有復雜的幾何結構和種類繁多的病害特征，且其圖像處理算法也較為復雜，導致信息技術在水稻病蟲害快速識別和檢測方面難以實現準確、快速、高精度的目標。

2.3 信息技術在水稻病蟲害監(jiān)測過程中缺少統一標準

雖然目前已有部分研究采用圖像處理技術對水稻病蟲害進行檢測，但由于檢測原理不同，導致其檢測結果存在一定差異。盡管有學者使用圖像處理技術對水稻病害進行了識別和檢測，但由于其處理過程復雜、易受干擾、計算量大等原因，導致其實際應用效果并不理想。

因此，未來應加強信息技術在水稻病蟲害快速識別和檢測方面的研究力度，不斷完善信息技術在水稻病蟲害快速識別和檢測方面的應用體系。

3 建議與對策措施

針對本文前面提及的不足，我們提出以下幾點解決方案：（1）針對水稻病害種類繁多、樣本不足的問題，研究人員可以通過增加數據量來解決。例如，使用遷移學習技術解決數據量不足的問題；（2）針對數據質量不高、數量不足的問題，可以考慮建立水稻病害樣本庫來提高檢測效率，并通過建立病害檢測模型來減少人工干預。例如，基于深度學習的水稻病害檢測方法中存在大量人工標注樣本，如何建立水稻病害檢測模型是未來需要解決的問題；（3）針對機器視覺技術在水稻病害檢測上存在一定的局限性，例如無法判斷病害類型、對特定背景有較高要求等。因此需要結合其他技術手段來解決這些問題。例如，將傳統圖像處理技術與計算機視覺技術相結合用于水稻病害檢測；（4）針對作物生長環(huán)境復雜、非結構化數據較多等問題，研究人員可以考慮采用混合建模方法來解決。例如，在已有圖像處理算法基礎上，引入多種深度學習算法構建新模型；（5）針對作物病害特征信息難以提取、有效特征少等問題，研究人員可以通過分析作物圖像來獲取所需的有效特征信息。例如利用植物生理信息來提取作物病害特征信息。例如，通過分析水稻葉片葉綠素含量、光合速率、氣孔導度等生理指標來提取水稻葉片的葉綠素含量和氣孔導度等生理指標；（6）針對作物病害種類繁多、樣本數量不足等問題，研究人員可以利用圖像處理技術和機器學習方法來解決。例如利用深度學習模型進行水稻病害檢測。

4 技術及未來展望

我國是農業(yè)大國，水稻作為我國重要的糧食作物之一，對我國糧食安全具有重要意義。傳統的人工監(jiān)測方式費時費力且效率低，而基于信息技術的水稻病害快速識別與檢測方法具有成本低、易實現等優(yōu)點，且能夠快速檢測出水稻病害，在農業(yè)生產中具有廣闊的應用前景。隨著人工智能技術的發(fā)展，基于人工智能技術的水稻病害快速識別與檢測方法將進一步發(fā)展。

目前，人工智能技術在水稻病蟲害識別與檢測方面的研究較多，但對基于神經網絡技術進行水稻病蟲害識別和檢測研究較少。因此，在未來發(fā)展中應加強對基于神經網絡技術在水稻病蟲害識別和檢測中應用的研究。一方面，可以利用神經網絡技術構建不同種類水稻病害快速識別和檢測模型，實現對水稻不同病害的快速識別；另一方面，可以進一步利用深度學習方法對不同種類、不同病害類型的水稻進行智能診斷與識別。此外，利用深度學習方法構建的模型在準確率、精度、模型規(guī)模等方面均優(yōu)于人工方法，有利于實現對水稻病蟲害的自動診斷與快速檢測。

4.1 技術發(fā)展

隨著信息技術的快速發(fā)展，水稻病蟲害圖像識別與檢測技術呈現出智能化、自動化、網絡化、數字化等發(fā)展趨勢，主要體現在以下幾個方面：

（1）病蟲害識別與檢測系統：基于機器視覺和傳感器技術的水稻病害圖像識別與檢測系統已在水稻病害診斷和監(jiān)測方面得到應用，但仍存在較大的發(fā)展空間。

（2）深度學習和機器學習算法：利用深度學習和機器學習等算法實現水稻病蟲害圖像識別與檢測是未來的研究熱點，但目前仍處于試驗階段，技術上尚不成熟。

（3）指標設計：為實現對水稻病害的智能診斷和監(jiān)測，需建立多指標融合的病蟲害診斷模型，利用數據分析、機器學習等算法，實現對水稻病害的準確識別。

（4）水稻生產的精準管理：對于受病害影響的水稻，其產量及品質會發(fā)生較大變化，因此研究人員應重點關注這些因素對水稻產量及品質的影響，并針對不同影響因素進行實時監(jiān)測。

4.2 農業(yè)保險的重要性

農業(yè)保險作為農業(yè)風險保障的一種重要形式，是指政府通過立法強制實施的，對因遭受自然災害和意外事故造成損失的農戶提供經濟補償的制度。隨著我國農業(yè)現代化發(fā)展，我國農業(yè)保險業(yè)務規(guī)模也迅速增長，但目前仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。農業(yè)保險制度設計和經營管理問題是當前我國農業(yè)保險面臨的主要問題，也是影響我國農業(yè)保險發(fā)展的重要因素。從國內外經驗看，要想完善農業(yè)保險制度，應在充分考慮國情的基礎上，不斷加強對農戶的宣傳和教育，提高農戶對農業(yè)保險的認識程度和參與意識；同時，政府部門要加大對農業(yè)保險支持力度，加強對基層農業(yè)保險服務機構的建設和管理；另外，還應加強國際合作交流，借鑒國外先進經驗。

我國農業(yè)保險經過多年的發(fā)展，保險種類不斷增多，保險范圍逐步擴大，為我國農業(yè)生產提供了有力的保障。從保險產品看，由傳統的農作物種植、牲畜養(yǎng)殖及家禽養(yǎng)殖等風險保障，發(fā)展到如今涵蓋種植養(yǎng)殖、自然災害、疫病等多種風險保障；從保險模式看，由傳統的政府財政補貼型發(fā)展到現在的政府和市場雙輪驅動模式；從承保標的看，由傳統的糧食作物種植發(fā)展到現在包括生豬、奶牛、水產、蔬菜等多種標的；從保險經營模式看，由傳統的單一模式發(fā)展到現在包括再保險支持型、共保型、分保型等多種經營模式；從組織形式看，由傳統的農戶自發(fā)參與發(fā)展到現在的政府參與引導和社會力量廣泛參與。