在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)田害蟲是影響作物產(chǎn)量與質(zhì)量的關鍵因素之一。傳統(tǒng)害蟲監(jiān)測手段效率低、準確性差，難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精準化、智能化的需求。AI圖像識別技術的興起，為農(nóng)田害蟲實時監(jiān)測與植物保護提供了新的解決方案，有望顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學性與可持續(xù)性。

1系統(tǒng)搭建

1.1硬件設備

圖像采集設備：選用工業(yè)級高清攝像頭，其分辨率可達4K甚至更高，能夠清晰捕捉到毫米級別的小型害蟲形態(tài)，如蚜蟲、薊馬等。鏡頭具備超廣角功能，視角范圍超過 120^° ，可減少監(jiān)測盲區(qū)，確保一次拍攝就能覆蓋較大面積的農(nóng)田區(qū)域。考慮到農(nóng)田環(huán)境復雜多變，攝像頭外殼采用堅固耐用的防水、防塵、防腐蝕材料，能適應高溫、高濕、沙塵等惡劣條件。

邊緣計算設備：配備高性能的邊緣計算盒子，其內(nèi)置多核處理器與專業(yè)圖像加速芯片，能夠快速處理攝像頭采集到的大量圖像數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)傳輸設備：為保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)募皶r性與穩(wěn)定性，采用4G/5G無線通信模塊作為主要的數(shù)據(jù)傳輸方式，可適應農(nóng)田偏遠地區(qū)網(wǎng)絡覆蓋不足的情況。同時，配備備用的Wi-Fi模塊，在有Wi-Fi網(wǎng)絡覆蓋的區(qū)域可優(yōu)先使用Wi-Fi進行數(shù)據(jù)傳輸，以降低通信成本。對于一些對數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性要求極高的場景，還可鋪設以太網(wǎng)專線，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

1.2軟件系統(tǒng)

AI圖像識別算法：自主研發(fā)基于深度學習的AI圖像識別算法，該算法以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）為基礎架構(gòu)，經(jīng)過大量農(nóng)田害蟲圖像數(shù)據(jù)的訓練與優(yōu)化。訓練數(shù)據(jù)集包含了常見的數(shù)百種農(nóng)田害蟲，每種害蟲的圖像數(shù)量達到數(shù)萬張，涵蓋了不同生長階段、不同姿態(tài)以及不同環(huán)境背景下的害蟲圖像。通過對這些數(shù)據(jù)的深度學習，算法能夠準確識別害蟲的種類、數(shù)量，并判斷害蟲所處的生長階段。

數(shù)據(jù)管理與存儲模塊：開發(fā)專門的數(shù)據(jù)管理與存儲軟件，用于對監(jiān)測過程中產(chǎn)生的大量圖像數(shù)據(jù)與監(jiān)測結(jié)果數(shù)據(jù)進行有效管理。該模塊采用數(shù)據(jù)庫技術，將圖像數(shù)據(jù)與對應的監(jiān)測信息（如采集時間、地點、作物品種、害蟲種類與數(shù)量等）進行關聯(lián)存儲，方便數(shù)據(jù)的查詢與統(tǒng)計分析。

2實時監(jiān)測流程

2.1圖像采集

按照一定的時間間隔與空間布局，攝像頭自動對農(nóng)田進行全方位圖像采集。在作物生長關鍵時期，如苗期、花期、果期等，適當增加采集頻率，確保能夠及時捕捉害蟲的發(fā)生與發(fā)展動態(tài)。

2.2數(shù)據(jù)處理與分析

將采集到的圖像首先傳輸至邊緣計算設備，進行降噪、增強等預處理操作，以提高圖像質(zhì)量。隨后，利用AI圖像識別算法對圖像中的害蟲進行識別與計數(shù)，分析害蟲的分布情況、密度變化等信息。同時，結(jié)合作物生長信息，如品種、生長階段、種植密度等，對害蟲危害程度進行評估。

2.3監(jiān)測結(jié)果反饋

監(jiān)測結(jié)果通過無線傳輸模塊實時反饋至農(nóng)業(yè)技術人員的終端設備，如手機、平板電腦等。技術人員可隨時隨地查看監(jiān)測數(shù)據(jù)，當害蟲數(shù)量或危害程度超過設定閾值時，系統(tǒng)自動發(fā)出預警信息，提醒技術人員及時采取防治措施。

3植物保護策略

3.1防治策略制定依據(jù)

基于AI圖像識別系統(tǒng)實時監(jiān)測獲取的害蟲種類、數(shù)量、分布范圍及動態(tài)變化數(shù)據(jù)，構(gòu)建害蟲發(fā)生模型。不同害蟲對作物的危害方式和程度各異，如鱗翅目害蟲多以幼蟲啃食葉片、果實，而刺吸式口器害蟲如蚜蟲、葉蟬等，會吸食植物汁液，導致葉片卷曲、生長受阻。通過對害蟲生物學特性和危害規(guī)律的深入研究，結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)，精準判斷害蟲的暴發(fā)趨勢和潛在危害區(qū)域。另外，考慮作物在不同生長時期的抗蟲能力和敏感性。在苗期，作物根系和葉片較為脆弱，對害蟲侵襲的耐受性差，此時需重點防控對幼苗危害大的害蟲，如地老虎、螬等地下害蟲?；ㄆ诤凸谑亲魑锂a(chǎn)量形成的關鍵階段，一些害蟲如食心蟲、果蠅等會直接危害果實，影響產(chǎn)量和品質(zhì)，因此要根據(jù)作物生長階段針對性地調(diào)整防治策略。農(nóng)田生態(tài)環(huán)境包括土壤質(zhì)地、氣候條件、周邊植被等，這些因素會影響害蟲的生存和繁殖。在高溫干旱年份，紅蜘蛛等螨類害蟲易暴發(fā)，因其適宜在干燥環(huán)境下繁殖；而在多雨潮濕環(huán)境中，一些喜濕性害蟲如蝸牛、蛄蝓等可能大量出現(xiàn)。同時，周邊植被情況也會影響害蟲的遷移和擴散，如靠近樹林的農(nóng)田可能更容易受到一些林木害蟲的侵襲。綜合分析這些環(huán)境因素，制定符合當?shù)貙嶋H情況的防治策略。

3.2具體防治措施

物理防治中，可以對誘捕技術進行多樣化應用，比如利用害蟲的趨光性，在農(nóng)田中合理布置太陽能殺蟲燈。殺蟲燈的功率和波長根據(jù)主要害蟲種類進行選擇。針對鱗翅目害蟲，可選用波長為 365～400nm 的黑光燈，其能有效吸引夜蛾、螟蛾等害蟲。燈的安裝高度和間距根據(jù)農(nóng)田面積和害蟲飛行高度來確定，一般每隔30＼～50米安裝一盞，高度為1.5＼～2.5米，確保燈光覆蓋范圍均勻，提高誘捕效果。對于特定害蟲，如小菜蛾、棉鈴蟲等，可以在田間懸掛性誘捕器。性誘捕器內(nèi)放置人工合成的性信息素，模擬雌蟲釋放的氣味，吸引雄蟲前來交配，從而將其捕獲。

還可以通過物理阻隔措施強化防治效果，在蔬菜、花卉等經(jīng)濟作物種植區(qū)域，用防蟲網(wǎng)進行覆蓋。防蟲網(wǎng)的目數(shù)根據(jù)害蟲體型大小進行選擇。對于蚜蟲、薊馬等小型害蟲，可選用40＼～60目的防蟲網(wǎng);對于菜青蟲、小菜蛾等較大型害蟲，選用20＼～30目的防蟲網(wǎng)。當覆蓋防蟲網(wǎng)時，要確保四周密封嚴實，防止害蟲鉆入，為作物生長營造一個相對安全的環(huán)境。在果樹栽培中，對果實進行套袋處理。套袋不僅能防止食心蟲、果蠅等害蟲侵害果實，還能減少農(nóng)藥殘留，提高果實品質(zhì)。套袋材料選擇透氣性好、防水性強的紙袋或塑料袋，根據(jù)果實大小選擇合適規(guī)格的袋子，在果實生理落果后進行套袋，套袋前對果實進行病蟲害防治，確保果實健康。

生物防治方面，主要是對天敵昆蟲的釋放與保護。在農(nóng)田中釋放捕食性昆蟲，如七星瓢蟲、草蛉、捕食螨等。七星瓢蟲主要捕食蚜蟲、介殼蟲等害蟲，可在蚜蟲發(fā)生初期，按照每畝1000＼～2000頭的數(shù)量釋放七星瓢蟲成蟲或幼蟲。草蛉對蚜蟲、粉虱、葉螨等多種害蟲有捕食作用，可通過人工飼養(yǎng)草蛉卵，在害蟲發(fā)生期將卵塊均勻地放置在田間，待卵孵化后，草蛉幼蟲即可捕食害蟲。同時，通過種植蜜源植物、保留田邊雜草等方式，為天敵昆蟲提供棲息和繁殖場所，保護天敵昆蟲種群數(shù)量。另外，可以利用寄生蜂、寄生蠅等寄生性天敵防治害蟲。例如，赤眼蜂可寄生在玉米螟、棉鈴蟲等害蟲的卵內(nèi)，使其不能正常孵化。在害蟲卵期，按照每畝1萬＼～2萬頭的數(shù)量釋放赤眼蜂，可采用掛卵卡的方式，將含有赤眼蜂卵的卵卡懸掛在田間作物葉片背面，讓赤眼蜂自然羽化后尋找害蟲卵寄生。

微生物源農(nóng)藥應用方面，推廣使用蘇云金芽孢桿菌、白僵菌、綠僵菌等微生物源農(nóng)藥。蘇云金芽孢桿菌可產(chǎn)生伴孢晶體毒素，對鱗翅目、雙翅目等多種害蟲具有毒殺作用，可在害蟲低齡幼蟲期，按照產(chǎn)品說明稀釋后進行噴霧防治。白僵菌和綠僵菌能通過昆蟲體表侵入體內(nèi)，導致害蟲死亡，可在高溫高濕季節(jié)，選擇適宜的劑型（如可濕性粉劑、油劑等）進行噴霧或撒施，利用其在適宜環(huán)境下的快速繁殖和侵染能力控制害蟲。使用苦參堿、印楝素等植物源農(nóng)藥?？鄥A對蚜蟲、紅蜘蛛、菜青蟲等害蟲有觸殺和胃毒作用，可在害蟲發(fā)生初期進行噴霧防治，因其來源于植物，在環(huán)境中易分解，對農(nóng)產(chǎn)品和環(huán)境安全。印楝素對多種害蟲具有拒食、驅(qū)避、抑制生長發(fā)育等作用，可用于防治蔬菜、果樹等作物上的害蟲，減少化學農(nóng)藥的使用量。

化學防治方面，要做到農(nóng)藥選擇科學化，根據(jù)監(jiān)測到的害蟲種類和抗藥性情況，精準選擇農(nóng)藥品種。對于對有機磷類農(nóng)藥產(chǎn)生抗性的害蟲，可選用新型的殺蟲劑，如氯蟲苯甲酰胺、溴蟲氟苯雙酰胺等。在選擇農(nóng)藥時，優(yōu)先考慮高效、低毒、低殘留且對天敵昆蟲安全的農(nóng)藥品種。例如，在防治水稻害蟲時，可選用阿維菌素、甲氨基阿維菌素苯甲酸鹽等生物源殺蟲劑，減少對環(huán)境的負面影響。根據(jù)害蟲的生長發(fā)育階段和活動規(guī)律，選擇最佳施藥時機。如防治鉆蛀性害蟲，應在害蟲鉆蛀前施藥；對于夜出性害蟲，選擇在傍晚或夜間施藥，此時害蟲活動頻繁，藥劑接觸機會多。

施藥方式優(yōu)化與減量，高效施藥器械應用，推廣使用新型高效施藥器械，如無人機施藥、靜電噴霧器等。無人機施藥具有作業(yè)效率高、覆蓋均勻、節(jié)省人力等優(yōu)點，可在大面積農(nóng)田中快速完成施藥任務，且能根據(jù)農(nóng)田地形和作物生長情況進行精準變量施藥。靜電噴霧器可使藥劑形成帶靜電的霧滴，增加藥劑在作物表面的附著性和沉積量，提高農(nóng)藥利用率，減少藥劑漂移和浪費。采用農(nóng)藥減量增效技術，如添加農(nóng)藥助劑、推行病蟲害綜合防治等。農(nóng)藥助劑可增強農(nóng)藥的展著性、滲透性和粘附性，提高農(nóng)藥藥效，從而減少農(nóng)藥使用量。同時，通過綜合運用物理、生物和化學防治措施，降低害蟲基數(shù)，減少化學農(nóng)藥的使用次數(shù)和劑量，實現(xiàn)農(nóng)藥減量與害蟲有效防控的雙重目標。

4應用實例與效果

4.1實際應用案例介紹

玉米種植區(qū)的應用：在華北地區(qū)的一片大規(guī)模玉米種植區(qū)，面積達5000畝。種植品種為當?shù)刂髟缘母弋a(chǎn)玉米品種。在種植季開始前，全面部署了基于AI圖像識別的農(nóng)田害蟲實時監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)中的高清攝像頭均勻分布于田間，每隔50米設置一個，確保全面覆蓋。在玉米苗期，AI圖像識別系統(tǒng)監(jiān)測到地老虎幼蟲數(shù)量逐漸上升，密度達到每平方米5＼～8頭。根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，技術人員迅速啟動物理防治措施，在田間布置糖醋液誘捕盆，利用地老虎成蟲對糖醋液的趨性進行誘殺。同時，在幼蟲高發(fā)區(qū)域，采用白僵菌可濕性粉劑進行噴霧防治，施藥面積達1000畝。隨著玉米生長進入拔節(jié)期，系統(tǒng)監(jiān)測到玉米螟蟲的卵塊數(shù)量增加，平均每畝地有20＼～30個卵塊。技術人員隨即釋放赤眼蜂，按照每畝1.5萬頭的數(shù)量，在1500畝玉米田內(nèi)懸掛赤眼蜂卵卡。在玉米抽雄期，又監(jiān)測到蚜蟲大量繁殖，有蚜株率達到 30% 。此時，技術人員選用高效、低毒的吡蟲啉可濕性粉劑，使用無人機進行精準施藥，施藥面積達2000畝。

蔬菜大棚的應用：在華東地區(qū)的一個蔬菜種植基地，擁有50個蔬菜大棚，主要種植黃瓜、番茄、辣椒等蔬菜品種。每個大棚內(nèi)安裝了2＼～3個高清攝像頭，用于實時監(jiān)測害蟲情況。在黃瓜種植大棚中，AI圖像識別系統(tǒng)在苗期發(fā)現(xiàn)了薊馬害蟲，蟲口密度達到每片葉5＼～10頭。技術人員立即采取物理防治措施，在大棚內(nèi)懸掛藍色誘蟲板，每畝懸掛30＼～40塊，有效誘捕了大量薊馬成蟲。同時，針對薊馬若蟲，選用苦參堿水劑進行噴霧防治，確保藥劑均勻覆蓋葉片正反兩面。在番茄生長的花期，系統(tǒng)監(jiān)測到棉鈴蟲幼蟲開始出現(xiàn)，為避免其對番茄花和果實的危害，技術人員在大棚內(nèi)設置性誘捕器，每畝放置4個，專門針對棉鈴蟲雄蟲進行誘捕。此外，還利用蘇云金芽孢桿菌對棉鈴蟲幼蟲進行生物防治，在幼蟲低齡期進行噴霧施藥。在辣椒種植大棚中，針對紅蜘蛛的暴發(fā)，技術人員首先采用捕食螨進行生物防治，在每株辣椒根部附近釋放5＼～10只捕食螨，利用捕食螨對紅蜘蛛的捕食作用控制其種群數(shù)量。同時，結(jié)合使用阿維菌素等生物源殺蟲劑進行輔助防治，確保紅蜘蛛得到有效控制。

4.2效果評估

害蟲防控效果顯著：在玉米種植區(qū)，通過綜合運用多種防治措施，地老虎幼蟲危害率從防治前預計的 30%～40% 降低至 5% 28% ，玉米螟蟲的蟲株率從預計的 25%～35% 降低至 8%～12% ，蚜蟲的有蚜株率控制在 10% 以內(nèi)。在蔬菜大棚中，黃瓜薊馬的蟲口密度降低了 80%～90% ，番茄棉鈴蟲的蟲果率從預計的 20%～30% 降低至 5%～8% ，辣椒紅蜘蛛的螨口密度降低了 70%～80% 。這些數(shù)據(jù)表明，基于AI圖像識別的監(jiān)測系統(tǒng)與相應的植物保護策略相結(jié)合，能夠有效控制害蟲種群數(shù)量，減少害蟲對作物的危害。

作物產(chǎn)量與品質(zhì)提升：在玉米種植區(qū)，經(jīng)過一系列防治措施后，玉米產(chǎn)量較上一年度增加了 15%～20% ，玉米籽粒飽滿度得到提高，容重增加，品質(zhì)明顯提升。在蔬菜大棚中，黃瓜、番茄、辣椒等蔬菜的產(chǎn)量均有不同程度的提高，黃瓜的畸形瓜率降低，番茄的果實大小均勻度得到提高，辣椒的色澤和辣味更加濃郁，蔬菜的商品性顯著增強。以黃瓜為例，產(chǎn)量較未應用該系統(tǒng)時增加了 20%～25% ，優(yōu)質(zhì)果率從 70%～80% 提升至 90%～95% 。

經(jīng)濟效益與環(huán)境效益雙贏：從經(jīng)濟效益來看，在玉米種植區(qū)，雖然前期投入了一定資金用于監(jiān)測系統(tǒng)的搭建和防治措施的實施，但由于產(chǎn)量增加和品質(zhì)提升，扣除成本后，每畝地增收800＼～1000元。在蔬菜大棚中，每個大棚的經(jīng)濟效益增加了3000＼～5000元。從環(huán)境效益方面，由于精準用藥和生物防治、物理防治措施的廣泛應用，化學農(nóng)藥使用量大幅減少。在玉米種植區(qū)，化學農(nóng)藥使用量較以往減少了 30%～40% ，在蔬菜大棚中，化學農(nóng)藥使用量減少了 40%～50% ，有效降低了農(nóng)藥對土壤、水源和空氣的污染，保護了農(nóng)田生態(tài)環(huán)境。

5總結(jié)與展望

本研究表明，基于AI圖像識別的農(nóng)田害蟲實時監(jiān)測系統(tǒng)能夠為植物保護提供準確、及時的信息支持，以此制定的植物保護策略具有顯著的科學性與有效性。未來，隨著AI技術的不斷發(fā)展與完善，該系統(tǒng)有望進一步提高害蟲識別的準確率與監(jiān)測范圍，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全面智能化管理，為保障糧食安全與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻。

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