基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)病蟲害預(yù)測與防治技術(shù)

摘要：本研究通過利用物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備來采集農(nóng)作物生長環(huán)境數(shù)據(jù)，并結(jié)合氣象站點歷史數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)以及田間實地采樣數(shù)據(jù)，成功構(gòu)建了農(nóng)業(yè)病蟲害預(yù)測模型。同時，通過采用機器學(xué)習(xí)算法對海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，順利實現(xiàn)了病蟲害發(fā)生趨勢的精準(zhǔn)預(yù)測。研究中設(shè)計了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的病蟲害識別算法并開發(fā)了病蟲害預(yù)警分析系統(tǒng)，并且完成了農(nóng)田實地驗證。通過深度學(xué)習(xí)方法來提取病蟲害特征，成功建立了病蟲害發(fā)生規(guī)律與環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)模型，最終形成了一套完整的基于大數(shù)據(jù)的病蟲害預(yù)測與防治技術(shù)體系。該技術(shù)在實際應(yīng)用中取得了良好效果，準(zhǔn)確率已達(dá)到91.5%，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了科學(xué)的決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；病蟲害預(yù)測；機器學(xué)習(xí)；物聯(lián)網(wǎng)

隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷地擴大，病蟲害防治正面臨著新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工巡查方式已經(jīng)難以滿足大規(guī)模農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求，而基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的病蟲害預(yù)測與防治方法則為解決這一問題提供了新思路。通過部署物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備來采集溫度濕度、光照等環(huán)境數(shù)據(jù)并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，就能全面掌握農(nóng)作物生長環(huán)境信息。通過利用機器學(xué)習(xí)算法分析歷史數(shù)據(jù)并挖掘病蟲害發(fā)生規(guī)律，成功建立預(yù)測模型，可以實現(xiàn)對病蟲害的早期預(yù)警。該技術(shù)充分發(fā)揮了大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)病蟲害科學(xué)防控提供了技術(shù)支撐。

1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

在農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)采集過程中已通過布設(shè)多層次傳感器網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)全方位獲取。通過在農(nóng)田不同區(qū)域安裝溫濕度傳感器、土壤墑情傳感器、光照傳感器等設(shè)備，成功構(gòu)建起覆蓋全區(qū)域的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點間則采用無線通信方式來組網(wǎng)并將采集到的數(shù)據(jù)實時傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。通過在重點監(jiān)測區(qū)域設(shè)置高清圖像采集設(shè)備，定期拍攝農(nóng)作物生長狀況，從而為病蟲害識別提供直觀的圖像數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)傳輸過程中通過采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來降低傳輸負(fù)載，并通過加密算法來保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕Y(jié)合氣象站點的歷史數(shù)據(jù)記錄并整合遙感衛(wèi)星獲取的農(nóng)田影像信息，形成包含環(huán)境參數(shù)、作物生長狀況、病蟲害發(fā)生情況等在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)集。通過邊緣計算技術(shù)來對采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和初步分析，有效減輕了中心服務(wù)器的計算壓力。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)還具備自動校準(zhǔn)功能，通過定期對傳感設(shè)備進行數(shù)據(jù)精度校驗，確保采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)存儲方面已采用分布式存儲架構(gòu)，并建立數(shù)據(jù)備份機制，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作奠定了堅實的基礎(chǔ)[1]。

2 病蟲害數(shù)據(jù)處理技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

針對物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備采集的原始數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失值、異常值等問題，已設(shè)計了一套完整的數(shù)據(jù)清洗流程。通過采用滑動窗口法對數(shù)據(jù)進行平滑處理，有效消除隨機波動帶來的干擾。對于缺失數(shù)據(jù)，通過根據(jù)時間序列特征并結(jié)合插值算法進行數(shù)據(jù)補全從而保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。通過箱線圖方法來識別異常值，并結(jié)合專家經(jīng)驗對超出正常范圍的數(shù)據(jù)進行甄別和處理。在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中將不同量綱的環(huán)境參數(shù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到相同尺度以便于后續(xù)建模分析。針對圖像數(shù)據(jù)，通過運用圖像增強技術(shù)來提升圖片質(zhì)量，并通過幾何校正和輻射定標(biāo)實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，通過對原始數(shù)據(jù)進行降維和特征提取，成功降低數(shù)據(jù)冗余度，顯著提高處理效率。

2.2 多源數(shù)據(jù)融合方法

圍繞農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測需求，已成功構(gòu)建了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合框架。通過數(shù)據(jù)時空對齊技術(shù)，將不同時空尺度的傳感器數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一配準(zhǔn)。利用卡爾曼濾波算法對多源數(shù)據(jù)進行動態(tài)融合，顯著提高了數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。在特征層面，采用深度學(xué)習(xí)方法來提取多源數(shù)據(jù)的共性特征，成功建立特征融合模型。針對不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重分配問題，已設(shè)計了自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整機制，根據(jù)數(shù)據(jù)可信度動態(tài)調(diào)整融合權(quán)重。通過張量分解技術(shù)處理多維數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了多源信息的深度整合。在融合過程中，通過采用分布式計算框架來提高數(shù)據(jù)處理效率，成功實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時融合分析。通過建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型并挖掘不同數(shù)據(jù)源之間的內(nèi)在聯(lián)系，為病蟲害預(yù)測提供了更全面的數(shù)據(jù)支持[2]。

3 病蟲害預(yù)測模型構(gòu)建

3.1 特征提取與選擇

在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)特征提取過程中，已通過采用小波變換方法來對環(huán)境參數(shù)時間序列進行多尺度分析，成功提取出溫度濕度、光照等關(guān)鍵環(huán)境因子的變化特征。通過主成分分析方法來降低特征維度，有效保留對病蟲害預(yù)測具有重要影響的特征變量。在圖像特征提取方面，通過運用紋理分析技術(shù)來提取病害葉片的形態(tài)特征，包括病斑形狀、顏色分布、邊緣特征等。結(jié)合農(nóng)藝專家知識來建立特征重要性評價體系并采用互信息法對特征進行篩選，成功剔除冗余特征并保留最具代表性的特征子集。針對不同作物品種和病蟲害類型，已構(gòu)建差異化的特征模板，顯著提高特征提取的針對性和準(zhǔn)確性。

3.2 機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用

基于提取的特征數(shù)據(jù)，已成功構(gòu)建支持向量機分類器來進行病蟲害識別。通過網(wǎng)格搜索方法來優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)，有效提高模型分類精度。在時序預(yù)測方面，采用隨機森林算法建立病蟲害發(fā)生趨勢預(yù)測模型，并通過集成多個決策樹的預(yù)測結(jié)果來提高預(yù)測穩(wěn)定性。針對非線性特征，已引入核主成分分析方法進行特征變換，顯著提升模型泛化能力；通過交叉驗證方法來評估模型性能，并動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，同時在模型訓(xùn)練過程中，采用數(shù)據(jù)增強技術(shù)來擴充訓(xùn)練樣本，成功提高模型對各類病蟲害的識別能力。

3.3 深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計

已設(shè)計了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害識別模型，通過多層卷積和池化操作來自動提取病蟲害圖像的深層特征。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中，采用殘差連接機制來解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難問題，有效提高模型收斂速度；引入注意力機制來突出重要特征區(qū)域，顯著提升模型對關(guān)鍵病癥特征的識別能力；通過空間金字塔池化層來擴大感受野范圍，成功增強模型對多尺度特征的提取能力。在卷積層設(shè)計中，已采用深度可分離卷積來降低計算復(fù)雜度，同時保持特征提取效果。為增強模型的特征表達(dá)能力，已在網(wǎng)絡(luò)中引入多尺度特征融合模塊，實現(xiàn)不同層級特征的有效組合[3]。

針對時序數(shù)據(jù)預(yù)測，已構(gòu)建長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型來捕捉病蟲害發(fā)生發(fā)展的時序特征。通過門控機制來調(diào)控信息流動，成功實現(xiàn)長期依賴關(guān)系的建模。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段，通過采用遷移學(xué)習(xí)方法來利用預(yù)訓(xùn)練模型加速模型訓(xùn)練過程，有效解決樣本數(shù)據(jù)不足問題。通過引入雙向結(jié)構(gòu)來增強對上下文信息的捕捉能力，顯著提高時序特征提取的準(zhǔn)確性。通過批量歸一化技術(shù)來提高訓(xùn)練穩(wěn)定性，有效降低內(nèi)部協(xié)變量偏移現(xiàn)象。為提升模型泛化能力，已在訓(xùn)練過程中應(yīng)用

drop out正則化策略，成功防止過擬合現(xiàn)象。通過結(jié)合殘差結(jié)構(gòu)和門控機制，已構(gòu)建了深度融合的時空特征提取網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了病蟲害圖像特征和時序特征的深度整合。

3.4 模型優(yōu)化與評估

針對模型預(yù)測精度和運行效率進行綜合優(yōu)化，已采用模型剪枝技術(shù)來降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)規(guī)模，顯著提高模型運行速度。通過知識蒸餾方法來將復(fù)雜模型的知識遷移到輕量級模型中成功實現(xiàn)模型壓縮。在評估階段，已構(gòu)建多維度評價指標(biāo)體系，包括預(yù)測準(zhǔn)確率、召回率、精確率等指標(biāo)。通過混淆矩陣來分析模型在不同病蟲害類型上的識別效果并針對性優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。通過采用滑動時間窗口法來評估模型的預(yù)測穩(wěn)定性，并通過參數(shù)敏感性分析找出影響模型性能的關(guān)鍵因素。在實際應(yīng)用中已建立模型自適應(yīng)更新機制，通過根據(jù)新增數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)。

4 病蟲害預(yù)警與防治系統(tǒng)

4.1 預(yù)警閾值設(shè)定

基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)和田間調(diào)查記錄，已建立了動態(tài)預(yù)警閾值體系。通過分析不同環(huán)境條件下病蟲害發(fā)生的臨界值，成功確定關(guān)鍵環(huán)境因子的預(yù)警閾值范圍。已采用模糊數(shù)學(xué)方法來處理閾值邊界問題，并建立溫度濕度、光照等環(huán)境參數(shù)與病蟲害發(fā)生概率的映射關(guān)系。在環(huán)境參數(shù)建模過程中已引入非線性函數(shù)來描述病蟲害發(fā)生規(guī)律，顯著提高閾值設(shè)定的科學(xué)性。通過建立多維度評價指標(biāo)，全面評估各環(huán)境因子對病蟲害發(fā)生的影響程度，有效確保閾值設(shè)定的合理性[4]。

針對不同生育時期，已設(shè)置差異化的預(yù)警閾值，有效提高預(yù)警的精準(zhǔn)性。在閾值優(yōu)化過程中，通過引入時間權(quán)重因子來根據(jù)季節(jié)變化動態(tài)調(diào)整閾值參數(shù)。通過建立環(huán)境因子耦合模型來綜合考慮多個因素的協(xié)同作用，成功實現(xiàn)了預(yù)警閾值的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析歷史預(yù)警數(shù)據(jù)，找出影響預(yù)警準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素，并不斷優(yōu)化閾值設(shè)定方法。在閾值更新過程中已采用滑動時間窗口方法來保證閾值隨環(huán)境變化及時更新，顯著提高預(yù)警系統(tǒng)對環(huán)境變化的適應(yīng)能力。

4.2 風(fēng)險等級劃分

依據(jù)病蟲害發(fā)生程度和危害范圍，已構(gòu)建了多層次的風(fēng)險評估體系。通過層次分析法來確定各評估指標(biāo)的權(quán)重，成功建立風(fēng)險等級量化模型。通過結(jié)合空間分析技術(shù)來繪制病蟲害風(fēng)險分布圖，并直觀顯示不同區(qū)域的風(fēng)險等級。在風(fēng)險評估過程中已考慮農(nóng)作物品種抗性、種植密度等影響因素，實現(xiàn)風(fēng)險等級的精細(xì)化劃分。通過建立風(fēng)險傳播模型來預(yù)測病蟲害的擴散趨勢，為防治決策提供科學(xué)依據(jù)。

4.3 預(yù)警信息推送

已構(gòu)建了多渠道的預(yù)警信息發(fā)布平臺，成功實現(xiàn)預(yù)警信息的精準(zhǔn)推送。通過采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來將預(yù)警信息以圖表形式直觀展示，并通過空間插值方法生成病蟲害分布預(yù)測圖，有效標(biāo)注重點防控區(qū)域。在可視化展示中已運用熱力圖技術(shù)來呈現(xiàn)病蟲害發(fā)生密度分布，并結(jié)合地理信息系統(tǒng)繪制預(yù)警區(qū)域邊界。針對不同預(yù)警級別，已設(shè)計了差異化的展示模板并采用不同顏色和圖標(biāo)來凸顯預(yù)警等級。通過動態(tài)更新機制，實時刷新預(yù)警信息展示界面，有效確保信息時效性，并利用交互式圖表技術(shù)來支持用戶自定義查看預(yù)警信息詳情。

在信息推送過程中已根據(jù)用戶關(guān)注的區(qū)域和作物類型來提供個性化的預(yù)警服務(wù)。利用推送策略優(yōu)化算法來選擇最優(yōu)推送時間和方式，顯著提高信息傳遞效率。通過預(yù)警信息分級篩選機制來確保推送信息的準(zhǔn)確性和時效性。已建立了用戶反饋機制來收集預(yù)警信息接收效果并持續(xù)優(yōu)化推送策略。通過采用智能分發(fā)算法來根據(jù)用戶歷史接收記錄和行為特征，動態(tài)調(diào)整推送頻率和內(nèi)容。通過結(jié)合區(qū)域特點和種植結(jié)構(gòu)來構(gòu)建分區(qū)域、分作物的推送規(guī)則庫，實現(xiàn)預(yù)警信息的精細(xì)化推送。已在推送系統(tǒng)中引入消息隊列技術(shù)來解決高并發(fā)推送場景下的性能問題，有效保證信息及時送達(dá)[5]。

4.4 防治方案制定

依據(jù)預(yù)警結(jié)果和風(fēng)險評估，已制定針對性的防治方案。建立病蟲害防治知識庫，為不同情況下的防治措施提供科學(xué)依據(jù)，該知識庫包含了病蟲害種類特征、發(fā)生規(guī)律及其對應(yīng)的防治技術(shù)方案。采用決策樹算法，可以根據(jù)環(huán)境條件、病蟲害特征自動生成防治建議，該系統(tǒng)能夠根據(jù)土壤條件、氣候特征、作物品種等多維度信息，快速匹配最適合的防治方案。

通過分析歷史防治效果數(shù)據(jù)來不斷優(yōu)化和完善防治方案庫，可以實現(xiàn)防治方案的動態(tài)更新和優(yōu)化調(diào)整。系統(tǒng)會自動記錄每次防治措施的實施情況和防治效果，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)最佳防治時間窗口和措施組合。結(jié)合農(nóng)事操作規(guī)律來制定可操作性強的實施計劃，將防治措施與農(nóng)事活動進行有效協(xié)同，提高防治效率。

4.5 系統(tǒng)集成實現(xiàn)

已采用微服務(wù)架構(gòu)來設(shè)計整體系統(tǒng)框架，成功實現(xiàn)各功能模塊的松耦合集成。通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口規(guī)范來確保數(shù)據(jù)在不同模塊間的順暢流轉(zhuǎn)；通過采用分布式計算框架來提升系統(tǒng)處理能力，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時分析。在系統(tǒng)部署方面，已采用容器化技術(shù)來提高系統(tǒng)可維護性和擴展性；通過負(fù)載均衡策略來優(yōu)化系統(tǒng)資源配置有效保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。已建立系統(tǒng)監(jiān)控機制來實時掌握各模塊運行狀態(tài)，及時處理異常情況。

5 結(jié)語

基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)病蟲害預(yù)測與防治技術(shù)，即通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來實時采集農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)并運用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型，成功實現(xiàn)對病蟲害發(fā)生規(guī)律的精準(zhǔn)預(yù)測。該技術(shù)解決了傳統(tǒng)人工巡查效率低下的問題，顯著提高了病蟲害防治的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。通過多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，建立了一套完整的預(yù)警防控體系，并在實際應(yīng)用中取得了顯著成效。隨著技術(shù)的不斷完善和深入應(yīng)用，將進一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平。

參考文獻

[1] 管博倫，張立平，朱靜波，等.農(nóng)業(yè)病蟲害圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建關(guān)鍵問題及評價方法綜述[J].智慧農(nóng)業(yè)（中英文），2023，5（3）：17-34.

[2] 顏廷國.農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的農(nóng)作物病蟲害智能化監(jiān)測預(yù)警[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2023，43（20）：51-52.

[3] 徐珍玉，梁德明，潘威.運用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測技術(shù)研究 [J].農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)，2022，48（6）：4-6+18.

[4] 崔發(fā)開.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)病害蟲監(jiān)測方面的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2022，42（18）：28-29.

[5] 李楊.大數(shù)據(jù)時代農(nóng)作物病蟲害識別預(yù)警的發(fā)展與應(yīng)

用[J].南方農(nóng)業(yè)，2022，16（5）：175-179.