信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)在小麥病蟲害防治預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

摘 要：伴隨著我國的快速發(fā)展，我國的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)也在加速進(jìn)行著調(diào)整，在國內(nèi)許多地方，小麥的生產(chǎn)都得到了比較快速的發(fā)展，產(chǎn)生了大量優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、高效的小麥，大大提升了小麥的數(shù)量和品質(zhì)。然而，害蟲一直是限制我國小麥生產(chǎn)和品質(zhì)提升的主要原因。要針對(duì)各種優(yōu)質(zhì)小麥的種類和特點(diǎn)，采取相應(yīng)的病害防控措施，農(nóng)民要在做好預(yù)報(bào)的同時(shí)，根據(jù)防控指數(shù)，有目的地對(duì)各種類型的小麥進(jìn)行防控。為有效地防治小麥的病害，防止病害的發(fā)生和擴(kuò)散，努力提升優(yōu)質(zhì)小麥的商業(yè)性，使小麥的優(yōu)質(zhì)、高效與高產(chǎn)，進(jìn)而增加農(nóng)戶的收入。

關(guān)鍵詞：信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)；小麥病蟲害；防治預(yù)報(bào)；應(yīng)用

前言：

及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行麥田病害的監(jiān)控與預(yù)報(bào)，可以有效防止其暴發(fā)危害的前提。傳統(tǒng)的病害主要是通過目視觀測(cè)，或是在野外進(jìn)行現(xiàn)場的固定捕獲，這些都是憑借著人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行的，具有一定的滯后性、主觀性以及很高的精度，這些都不能與大規(guī)模的病害進(jìn)行有效的預(yù)報(bào)相匹配。比如，在華北和東北地區(qū)，草原螟二代成蟲又一次大規(guī)模爆發(fā)，造成范圍廣泛，危害嚴(yán)重，且歷時(shí)較久。蟲害預(yù)報(bào)是一個(gè)長期的過程，通常分為三個(gè)時(shí)期，即經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)、試驗(yàn)預(yù)報(bào)和統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)。常規(guī)的病蟲害預(yù)報(bào)，不但在收集到的數(shù)據(jù)上依靠人的主觀觀測(cè)，而且在進(jìn)行病害預(yù)報(bào)時(shí)，還常常依靠經(jīng)驗(yàn)，造成了病害預(yù)報(bào)精度較差，且信息非常落后，這極大地制約了對(duì)病害的精確預(yù)報(bào)，制約著我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展。

1信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)在小麥病蟲害防治預(yù)報(bào)中的應(yīng)用價(jià)值

信息監(jiān)控技術(shù)是集現(xiàn)代技術(shù)和通信技術(shù)于一體的綜合體，目前較為發(fā)達(dá)的科技，包括大數(shù)據(jù)技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)，它們的使用涵蓋了人類的生產(chǎn)和生活的各個(gè)領(lǐng)域，例如，氣候環(huán)境監(jiān)控和農(nóng)業(yè)等。在當(dāng)今的現(xiàn)代化的發(fā)展過程中，信息監(jiān)控技術(shù)和農(nóng)業(yè)的關(guān)系越來越密切，特別是在對(duì)小麥的病蟲害進(jìn)行預(yù)防和預(yù)測(cè)方面，信息監(jiān)控技術(shù)起到了很大的幫助。在中國北部，小麥?zhǔn)且环N重要的糧食，在生產(chǎn)上有著較大的優(yōu)點(diǎn)，在生產(chǎn)上也有著較大的發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑫r(shí)，利用信息監(jiān)控技術(shù)，可以有效地防止病害的發(fā)生，為我國的可持續(xù)發(fā)展和中國的食物安全奠定基礎(chǔ)。如今，在中國的東方，已經(jīng)是一個(gè)信息發(fā)達(dá)的地方，信息監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)成為了一種常規(guī)技術(shù)，農(nóng)民們只要利用信息監(jiān)控和軟件，就可以隨時(shí)監(jiān)控到自己的麥田，如果發(fā)現(xiàn)了什么病害，就會(huì)發(fā)出警告，這樣可以大大降低病害對(duì)麥田的影響，確保農(nóng)民們的利益[1]。

2基于信息技術(shù)的病蟲害分析預(yù)測(cè)

2.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害分析預(yù)測(cè)

將錯(cuò)誤后傳遞的方法應(yīng)用到了 ANN中，適合于進(jìn)行復(fù)雜的模型分類與模型預(yù)報(bào)。一個(gè)有代表性的 ANN由三個(gè)組成，分別是輸入層、隱含層和輸出層。ANN在不同的層次上，每一層次上的神經(jīng)元結(jié)點(diǎn)都是獨(dú)立的，而鄰近層次上的神經(jīng)元結(jié)點(diǎn)則是由權(quán)重的連結(jié)來完成的。病蟲害發(fā)生過程中，各種因素（如物理化學(xué)因素、生態(tài)因素等）交互作用對(duì)害蟲發(fā)生發(fā)展的作用并非呈直線，這使得利用常規(guī)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法難以建立數(shù)學(xué)模型。但是，對(duì)于解決復(fù)雜的問題，利用人工神經(jīng)元來模仿人類的大腦思考結(jié)構(gòu)，它所具備的強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和容錯(cuò)能力，是非常實(shí)用的。比如，靳然等利用運(yùn)城市芮城縣1980-2006年的小麥蚜蟲的最大數(shù)量以及相關(guān)的天氣因素，構(gòu)建了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)2007-2011年的小麥蚜蟲的最大數(shù)量進(jìn)行了預(yù)報(bào)，其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度達(dá)到96.09；Klem等利用天氣、土壤氣溫構(gòu)建了大頭菜害蟲的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其精度可達(dá)97%；采用 PCA方法獲取的主組分譜，并與隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合，對(duì)稻干尖線蟲和稻縱卷葉蛾進(jìn)行了分類，分類精度為95.65%。

2.2 基于支持向量機(jī)（SVM）的病蟲害分析預(yù)測(cè)

支持向量機(jī)（SVM）以 VC維度為主要研究對(duì)象，利用有限的樣本數(shù)據(jù)，使其具有更強(qiáng)的推廣性能。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是利用一個(gè)最小二乘的方法將一個(gè)數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，然后在該數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上尋找一個(gè)最優(yōu)化的分類器，從而將原始數(shù)據(jù)集上的一個(gè)數(shù)據(jù)集上的一個(gè)非線性數(shù)據(jù)集，并將其轉(zhuǎn)換成一個(gè)線性數(shù)據(jù)集。在支持向量機(jī)面臨著一個(gè)線性不可分離的問題時(shí)，我們將利用一個(gè)核函數(shù)將一個(gè)低維型的非線性變量轉(zhuǎn)換為一個(gè)在高維型的線性可分離，再利用該方法在一個(gè)高的維度上實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性可分離的問題，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的線性不分離的問題。常用的核函數(shù)有：線性核函數(shù)，多項(xiàng)式核函數(shù)， Gauss核函數(shù)， sigmoid核函數(shù)。由于核函數(shù)的差異，造成了計(jì)算工作量的差異，從而造成了難以處理的問題。支持向量機(jī)通過構(gòu)造高維的結(jié)構(gòu)危險(xiǎn)度來構(gòu)建最優(yōu)切面，從而保證支持向量機(jī)是一種整體最優(yōu)切面，避免了可能出現(xiàn)的“局部極小”問題，從而保證了所有危險(xiǎn)度有一個(gè)“門限”。比如，楊昊諭等人利用支持向量機(jī)（SVM）與發(fā)光光譜法（FDT）相融合構(gòu)建的黃瓜病害診斷模式，在利用光滑法（Savitzky-golay，簡稱 SG）一階微數(shù)轉(zhuǎn)換（FDT）與主成分（PCA）法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后，再利用支持向量機(jī)（SVM）在對(duì)黃瓜病害進(jìn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)警時(shí)，其準(zhǔn)確性可達(dá)98.3%；Mokhtar等利用支持向量機(jī)的差異化核聚類方法對(duì)正常的西紅柿葉進(jìn)行了紋理特征提取，其準(zhǔn)確率可達(dá)99.83%[2]。

2.3基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的病蟲害預(yù)測(cè)應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)指的是處在不同的條件下的終端和設(shè)備，比如：智能傳感器、移動(dòng)終端、視頻音頻監(jiān)控設(shè)備、數(shù)控系統(tǒng)和貼有無線電技術(shù)的各種商品等。物聯(lián)網(wǎng)可以用無線（或有線）短距離（或長距離）通信網(wǎng)絡(luò)來完成互聯(lián)互通，并在互聯(lián)網(wǎng)的條件下提供在線監(jiān)測(cè)、定位追溯、指揮調(diào)度、安全防范和決策支持等一系列的服務(wù)。在蟲害預(yù)報(bào)中，傳感器可以連續(xù)監(jiān)測(cè)溫度、濕度、光照等環(huán)境，從而達(dá)到對(duì)作物的監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行害蟲防治的目的。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)利用傳感器、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了信息從人與人到物與物的傳遞，從而極大地增強(qiáng)了我們國家的智能農(nóng)業(yè)發(fā)展。并且，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集到的數(shù)據(jù)，無論是在量上，還是在維上，都有了很大的提升，這將極大地提高未來的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和準(zhǔn)確性。構(gòu)建出一個(gè)作物物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，在培育溫室大棚蔬菜的時(shí)候，利用攝像機(jī)和傳感器來對(duì)蔬菜進(jìn)行有效地檢測(cè)、監(jiān)控和調(diào)節(jié)，從而有效地降低了病害對(duì)蔬菜的危害，從而提升了對(duì)溫室病害的環(huán)境識(shí)別和病害的預(yù)警的綜合診斷能力。張恩迪等人在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，研制出了一套能夠?qū)r(nóng)田環(huán)境信息進(jìn)行自動(dòng)化收集，對(duì)害蟲數(shù)量進(jìn)行k-means聚類，通過對(duì)害蟲數(shù)量的判別，利用卵形度來區(qū)分害蟲數(shù)量，從而達(dá)到對(duì)害蟲信息進(jìn)行抽取并進(jìn)行自動(dòng)化控制的目的；羅世亮等人利用“物聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)，開發(fā)出了一套能夠自動(dòng)進(jìn)行“自動(dòng)辨識(shí)”的“自動(dòng)控制”技術(shù)，并對(duì)其進(jìn)行了分析。房亞群等人以“智慧監(jiān)測(cè)”技術(shù)為基礎(chǔ)，成功實(shí)現(xiàn)了“果樹果樹”的自動(dòng)化精準(zhǔn)施肥工程；鄧曉璐等人利用“物聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)，建立了我國北方地區(qū)的“寒地”玉米大斑病害的早期預(yù)報(bào)體系；傅英華建立了“三位一體”的“感知、傳輸、數(shù)據(jù)分析”體系，可有效地對(duì)農(nóng)作物病害進(jìn)行早期準(zhǔn)確的檢測(cè)與診斷[3]。

2.4基于圖像處理的病蟲害診斷

圖像處理是把圖像訊息轉(zhuǎn)換成數(shù)碼訊息，然后利用電腦技術(shù)來進(jìn)行運(yùn)算與處理的一種方法。隨著科技的發(fā)展，影像技術(shù)已逐步取代了人類對(duì)影像的認(rèn)知。隨著圖像處理技術(shù)在機(jī)械視覺和計(jì)算機(jī)視覺中的持續(xù)運(yùn)用，對(duì)病害進(jìn)行智能識(shí)別，已經(jīng)可以獲得非常高的精度。為了能夠在病害的早期進(jìn)行病害的分類，對(duì)病害的早期進(jìn)行分類，進(jìn)行正確地分類，可以為我們及時(shí)地制定相應(yīng)的對(duì)策，控制病害的擴(kuò)散，帶來了巨大的好處。圖像的劃分是圖像的第一個(gè)步驟，它是對(duì)圖像進(jìn)行劃分，把圖像劃分成一個(gè)子區(qū)，也就是圖像的結(jié)構(gòu)，顏色，文字等各個(gè)子區(qū)。其中，對(duì)圖象進(jìn)行了特征值提取，建立了一個(gè)分類器等步驟。傳統(tǒng)的基于門限劃分、邊緣檢測(cè)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)以及基于模糊聚類的算法都是基于門限劃分的。影像的影像特性抽取分為影像特性的表達(dá)與影像特性的抽取兩個(gè)步驟，這兩個(gè)步驟直接關(guān)系到影像的識(shí)別效果與準(zhǔn)確度。所謂的“特性”，就是給進(jìn)行了圖像劃分后的圖像某些圖像屬性，以量性的描述或表示，所謂的“特性”，就是通過計(jì)算出的特性的子集，將有價(jià)值的信息選擇出來，然后對(duì)其進(jìn)行降維，這對(duì)進(jìn)行對(duì)象的識(shí)別非常有利。根據(jù)具體的特征進(jìn)行提取，可以分為形態(tài)特征提取、顏色特征提取和質(zhì)的特征提取[4]。根據(jù)所抽取的圖像的特點(diǎn)，構(gòu)建分類器，并利用一系列的算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和分類，力爭達(dá)到高精度、穩(wěn)定和快速的圖像分類和識(shí)別。在圖象辨識(shí)技術(shù)不斷進(jìn)步的同時(shí)，圖象處理技術(shù)也在許多其它方面得到了廣泛的運(yùn)用。

3強(qiáng)化信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)在小麥病蟲害防治預(yù)報(bào)中的策略

3.1根據(jù)小麥的特點(diǎn)合理運(yùn)用信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)

雖然種植時(shí)間較長，但一旦受到了病害的危害，不但會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)量下降，還會(huì)對(duì)其質(zhì)量產(chǎn)生一定的影響。所以，為了更好地加強(qiáng)信息化監(jiān)控技術(shù)在小麥病蟲害防控中的運(yùn)用，就必須將其生長特性與病害特性相聯(lián)系，并采用有目的地的監(jiān)控措施與預(yù)防方法。例如，在處理麥田中的病害時(shí)，利用植物保護(hù)無人駕駛飛機(jī)，可以對(duì)各種病害進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。當(dāng)對(duì)紋枯病進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)防時(shí)，主要關(guān)注于防控措施的監(jiān)控和對(duì)小麥長勢(shì)的監(jiān)控。若使用了生物害蟲防控技術(shù)，應(yīng)著重于對(duì)害蟲的天敵種群進(jìn)行監(jiān)控，使其種群保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平。針對(duì)當(dāng)前中國小麥生產(chǎn)現(xiàn)狀，針對(duì)植保無人駕駛飛機(jī)等的遙感信息監(jiān)控技術(shù)還處在探索之中，還沒有形成一套規(guī)范，應(yīng)遵循“因地制宜”的理念，提高無人駕駛飛機(jī)選用的科學(xué)水平，并對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的技術(shù)探索，提高無人駕駛飛機(jī)的數(shù)據(jù)探測(cè)和信息回饋的整體水平，使其能夠更好地應(yīng)用于我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[5]。

3.2強(qiáng)化對(duì)病蟲害信息數(shù)據(jù)庫的建設(shè)

為了更好地提高對(duì)小麥病害防治的科學(xué)性與合理性，除要充分利用信息化監(jiān)測(cè)技術(shù)的及時(shí)性和覆蓋面積大的特點(diǎn)之外，還應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，通過構(gòu)建病害信息數(shù)據(jù)庫來對(duì)其進(jìn)行歸納、分析，從而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病害的多層次防控，并將目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息集成上的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行充分地利用。具體地說，首先，要強(qiáng)化對(duì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建，從而可以完成對(duì)無人機(jī)信息數(shù)據(jù)的集成與分析。然后，利用更加準(zhǔn)確的計(jì)算，可以完成對(duì)數(shù)據(jù)信息的水平和垂直的研判，從而為小麥病害防控方案的設(shè)計(jì)，提供更加充分的數(shù)據(jù)支撐，持續(xù)提高小麥病害防控的科學(xué)性，從而保證小麥每年的產(chǎn)量與質(zhì)量。

3.3 培養(yǎng)專業(yè)的信息化監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)團(tuán)隊(duì)

以小麥為代表的農(nóng)業(yè)，能否實(shí)現(xiàn)對(duì)氣候條件和病蟲害條件的精確預(yù)測(cè)，將極大地提高其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。但是，不管是無人駕駛飛機(jī)的應(yīng)用，或者是對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，都離不開專家的技術(shù)支撐，而目前中國的鄉(xiāng)村卻不存在這個(gè)問題。所以，為了中國的長期發(fā)展，必須要加大科技隊(duì)伍的建設(shè)力度，同時(shí)也要與大學(xué)進(jìn)行緊密的聯(lián)系，開設(shè)相應(yīng)的專業(yè)和課程，以提高科技隊(duì)伍的素質(zhì)。同時(shí)，還應(yīng)加大對(duì)已在基層工作的領(lǐng)導(dǎo)人員的教育力度，使其掌握計(jì)算機(jī)應(yīng)用的基礎(chǔ)知識(shí)。此外，還必須調(diào)動(dòng)鄉(xiāng)村區(qū)域內(nèi)的青年基層農(nóng)業(yè)技術(shù)人才，以提升其薪酬水平，以吸納外來的社會(huì)精英，從而推動(dòng)信息化的監(jiān)控與預(yù)測(cè)隊(duì)伍的建立[6]。

3.4加強(qiáng)病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)的推廣

在小麥病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)的運(yùn)用中，要將各類信息技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和特色相融合，通過集成，建立比較完整的病害監(jiān)控預(yù)警體系。具體而言，首先，要建立微氣象收集設(shè)備與設(shè)施，并在此基礎(chǔ)上與生態(tài)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)相融合，對(duì)小麥生長環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)掌握，然后，要安裝蟲情信息收集裝置，并將預(yù)警預(yù)測(cè)系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)信息管理平臺(tái)連接。最終，利用電腦網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，可以對(duì)小麥的生長狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，并根據(jù)所采集的信息，進(jìn)行深層次的分析，可以對(duì)將來的蟲勢(shì)進(jìn)行預(yù)報(bào)，進(jìn)而可以對(duì)小麥病害進(jìn)行科學(xué)的預(yù)警與防治。從后期的軟件數(shù)據(jù)分析來看，可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，深入地理解地方的氣候特征和土地特征，為有關(guān)工作人員設(shè)定一個(gè)科學(xué)的害蟲預(yù)警指數(shù)，提供一個(gè)可信的數(shù)據(jù)。另外，工作人員還可以對(duì)每年病蟲害的發(fā)病時(shí)間、發(fā)病區(qū)域等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，做出對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)曲線，并對(duì)其各個(gè)方面的影響因素進(jìn)行分析，從而提高其防治方案的科學(xué)性。

4結(jié)束語

在小麥病蟲害防控工作中，利用病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，不但可以協(xié)助各國植保部門從病蟲害、生態(tài)環(huán)境等多個(gè)角度來對(duì)作物的成長狀況展開監(jiān)控，還可以利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來提升病蟲害信息傳遞的時(shí)效性，讓植保工作人員可以對(duì)病蟲害的監(jiān)控和預(yù)警狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)的觀察，并對(duì)農(nóng)田中的作物的成長狀況進(jìn)行及時(shí)的解決，從而減少病蟲害對(duì)作物的影響。此外，在小麥中存在著各種各樣的病害，因此，在每一年，農(nóng)業(yè)種植者都會(huì)在防病治蟲方面，對(duì)其進(jìn)行比較大的精力。但是，在病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)用中，可以對(duì)小麥病害進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)、信息化監(jiān)測(cè)，從而避免出現(xiàn)病害防治時(shí)機(jī)的延誤，避免錯(cuò)誤用藥，避免錯(cuò)誤用藥，從而達(dá)到農(nóng)藥減量增效的目的，從而能夠有效地保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。

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