玉米田間主要病害的精準(zhǔn)識別與智能防控技術(shù)研究

玉米是重要的糧食作物之一，其穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)對全球糧食安全具有重大影響。然而，玉米在生長過程中受到多種病害的影響，這些病害不僅降低產(chǎn)量，還影響品質(zhì)，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來巨大經(jīng)濟損失。傳統(tǒng)的病害管理方法多依賴人工經(jīng)驗，存在識別準(zhǔn)確性低、防治不及時等問題。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，利用現(xiàn)代技術(shù)手段進行病害的精準(zhǔn)識別和智能防控成為可能。本研究聚焦于玉米田間主要病害，旨在通過集成創(chuàng)新技術(shù)，提升病害管理的科學(xué)性和有效性，為玉米生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支持。

玉米在生長過程中容易受到多種病害的侵害，這些病害不僅導(dǎo)致產(chǎn)量減少，還會影響玉米的品質(zhì)。因此，如何有效地識別和防治玉米田間病害，一直是農(nóng)業(yè)科研工作者和種植者關(guān)注的問題。傳統(tǒng)的病害識別方法主要依賴人工觀察和經(jīng)驗判斷，這耗時耗力，而且準(zhǔn)確性受到個人經(jīng)驗和知識水平的限制。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，精準(zhǔn)識別技術(shù)能夠通過分析玉米葉片、莖稈等圖像信息，快速準(zhǔn)確地識別出病害種類和嚴(yán)重程度。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的圖像識別系統(tǒng)可以自動檢測和分類玉米的各種病害，提高了識別效率和準(zhǔn)確性，智能防控技術(shù)則是在精準(zhǔn)識別的基礎(chǔ)上，根據(jù)病害發(fā)生的情況和趨勢，制定出科學(xué)合理的防治方案。本研究旨在探索玉米田間主要病害的精準(zhǔn)識別與智能防控技術(shù)，以提高玉米生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率。通過結(jié)合現(xiàn)代信息技術(shù)和植保知識，集病害監(jiān)測、識別和防控于一體的智能系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識別多種玉米病害，并實現(xiàn)實時監(jiān)控與預(yù)警。與常規(guī)管理相比，智能防控技術(shù)提高了病害管理的效率和作物產(chǎn)量，降低了農(nóng)藥使用量，對保障糧食安全和環(huán)境保護具有重要意義。

一、玉米主要病害類型及特征

1、玉米大斑病

又稱條紋病、煤紋病、枯葉病、葉斑病，是玉米主要的葉部病害，先從底部葉片發(fā)生，逐步向上擴展，嚴(yán)重時能遍及全株。發(fā)病葉片上形成大型核狀病斑，初期為水漬狀青灰色或灰綠色小斑點，后期變?yōu)檫吘壈岛稚⒅醒氲稚蚧疑拇蟀?。在潮濕條件下，病斑上有明顯的黑褐色霉層。

2、玉米小斑病

從苗期到成熟期均可發(fā)生，主要危害葉部。初期為褐色水漬狀小點，擴大后成橢圓形或長方形病斑，邊緣有紫色或紅色暈紋圈。該病由真菌引起，病原菌借風(fēng)雨、氣流傳播，發(fā)病適宜溫度為26-29℃，多雨、濕度高的條件下病情迅速擴展。

3、玉米銹病

主要侵害葉片，嚴(yán)重時果穗苞葉和雄花也可發(fā)病。病斑初為不明顯的淡黃色小點，后擴展為圓形至長圓形，黃褐色或褐色，周圍表皮翻起，散出鐵銹色粉末。病原菌以夏孢子輾轉(zhuǎn)傳播、蔓延，高溫、多濕、光照不足條件下易流行。

4、玉米紋枯病

主要危害葉鞘和莖稈，嚴(yán)重時果穗受害。發(fā)病初期在葉鞘上產(chǎn)生暗綠色水漬狀病斑，后合成不規(guī)則大病斑，由下向上擴展。病部長出稠密的白色菌絲體，形成小菌核。病原菌在病殘體或土壤中越冬，播種過密、施氮過多、濕度大時易發(fā)病。

5、玉米莖基腐病

包括青枯型莖腐病和細菌型莖腐病，分別由不同病原菌引起。青枯型莖腐病表現(xiàn)為根系褐色腐爛，莖基部病斑水漬狀，病株枯萎；細菌型莖腐病則在葉梢和葉鞘上出現(xiàn)水漬狀腐爛，病組織軟化，散發(fā)出臭味。

6、玉米絲黑穗病

苗期侵染的系統(tǒng)性病害，一般到穗期才出現(xiàn)典型癥狀，病穗保持原形，部分小花受害變形，不能形成雄蕊，小花基部膨大形成菌癭，破裂后散出黑粉。

二、玉米田間病害對玉米生長的影響

病害不僅直接影響玉米植株的生理健康，還間接影響產(chǎn)量和品質(zhì)，進而對整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)造成不利影響。一方面，病害會破壞玉米植株的正常生理功能。例如，葉斑病會導(dǎo)致葉片出現(xiàn)病斑，減少光合作用的有效面積，影響植株的光合效率。病毒性病害如玉米矮花葉病則會干擾植株的代謝途徑，導(dǎo)致生長遲緩甚至死亡。這些直接的生理影響降低了玉米的生長速度和生物量積累，使植株無法達到其遺傳潛力所決定的產(chǎn)量水平。另一方面，病害還會影響玉米的繁殖能力。玉米穗腐病會直接侵害果穗，導(dǎo)致籽粒腐爛或脫落，嚴(yán)重影響產(chǎn)量。同時，降低玉米種子的質(zhì)量，影響萌發(fā)率和幼苗的活力，增加玉米植株的脆弱性，使其更容易受到其他生物和非生物因素的侵害。例如，受到病害影響的植株更容易被害蟲侵襲，或者在極端天氣條件下更容易發(fā)生倒伏。病害的發(fā)生還會影響玉米田間的微生態(tài)環(huán)境。嚴(yán)重的病害會導(dǎo)致農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中有益生物種群的減少，如天敵昆蟲和土壤微生物，這些生物在維持農(nóng)田生態(tài)平衡和促進植株健康方面起著一定的作用。

三、傳統(tǒng)病害識別與防控方法的局限性

從效率的角度來看，傳統(tǒng)的病害識別通常依賴于人工的觀察和經(jīng)驗判斷。這種方式費時費力，且受到個人經(jīng)驗和知識水平的限制，難以應(yīng)對大面積作物的快速檢測需求。例如，農(nóng)民或植保人員需要親自下田，逐一檢查作物的生長狀況，這不僅消耗大量的時間和勞動力，而且在病害初期往往難以及時發(fā)現(xiàn)問題，錯失了最佳防治時期。同樣，傳統(tǒng)的防控方法如手工噴灑農(nóng)藥，同樣是效率低下且耗費人力的過程。均勻噴灑的難題以及無法精準(zhǔn)針對受影響區(qū)域的問題，進一步降低了化學(xué)藥劑的使用效率，增加了成本支出。在準(zhǔn)確性方面，傳統(tǒng)的病害識別方法由于缺乏科學(xué)的診斷工具和標(biāo)準(zhǔn)化流程，很容易出現(xiàn)誤判或漏判。人眼觀察無法精確區(qū)分病害的種類和嚴(yán)重程度，特別是在病害癥狀相似或者多種病害混合發(fā)生的情況下。而錯誤的診斷會導(dǎo)致不恰當(dāng)?shù)姆揽卮胧┍徊扇?，比如使用不適合的農(nóng)藥，不僅無法有效控制病害，還可加劇藥物殘留問題，影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和安全。在資源消耗方面，在傳統(tǒng)模式下，農(nóng)藥和水資源的大量使用是普遍現(xiàn)象。由于缺乏精準(zhǔn)噴灑設(shè)備，農(nóng)藥往往過量使用，不僅增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，還會引起土壤和水源污染，威脅生態(tài)環(huán)境安全。同時，農(nóng)藥的過度使用還會導(dǎo)致病原體和害蟲抗藥性的增強，進一步加劇農(nóng)業(yè)生態(tài)的惡性循環(huán)，不僅破壞了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中的生物多樣性，還可導(dǎo)致非靶標(biāo)生物的死亡，如益蟲和天敵的減少，這會破壞生態(tài)平衡，降低自然生態(tài)系統(tǒng)對害蟲的控制能力。長遠來看，這種模式不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。盡管傳統(tǒng)方法在某些情況下依然有其適用性和便利性，但為了提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和效率，減少對環(huán)境的負擔(dān)，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)迫切需要更高效、科學(xué)、環(huán)保的病害識別與防控技術(shù)。

四、玉米田間病害精準(zhǔn)識別技術(shù)

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)

通過高清相機或智能手機拍攝的玉米葉片照片，可以利用數(shù)字圖像處理軟件進行詳細的病斑特征提取。這一過程涉及圖像預(yù)處理、特征提取和分類三個關(guān)鍵步驟。圖像預(yù)處理包括去噪、增強和分割，目的是突出病斑區(qū)域并減少背景干擾。接著，通過特征提取算法，如灰度共生矩陣、局部二值模式和色彩矩等，從處理后的圖像中提取出能夠代表病害特征的量化參數(shù)。最后，結(jié)合病害診斷知識庫，采用機器學(xué)習(xí)算法對提取的特征進行分類和識別。數(shù)字圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢在于其非破壞性、高效性和精確性。農(nóng)民和技術(shù)人員可以輕松地在田間獲取圖像數(shù)據(jù)，并通過軟件快速得出診斷結(jié)果。然而，這種方法也存在一些挑戰(zhàn)，圖像質(zhì)量受拍攝條件如光照、角度和距離的影響，會影響識別的準(zhǔn)確性。病斑的多樣性和復(fù)雜性要求處理算法必須具備高度的魯棒性和適應(yīng)性。環(huán)境因素如天氣和季節(jié)變化會對圖像采集和識別效果產(chǎn)生不利影響。

2、基于深度學(xué)習(xí)的識別技術(shù)

這種方法主要依賴于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，如ResNet50和VGG19，它們能夠自動從大量標(biāo)注的病害圖像中學(xué)習(xí)并提取層次化的特征。通過遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強技術(shù)，這些模型能夠進一步提高識別性能，即使在數(shù)據(jù)量有限的情況下也能保持較高的準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢在于其自動化和高準(zhǔn)確性。一旦訓(xùn)練完成，DCNN模型可以快速識別新的病害樣本，無需人工干預(yù)。深度學(xué)習(xí)模型具有很好的泛化能力，能夠處理不同品種和生長條件下的玉米病害。

3、高光譜成像技術(shù)

高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光學(xué)、電子學(xué)、信息處理等領(lǐng)域的技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)地物光譜的窄波段連續(xù)成像。通過搭載在無人機等平臺上的高光譜相機，可以獲取玉米葉片的高清光譜圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。高光譜成像技術(shù)的核心優(yōu)勢在于其超窄波段的光強量化能力，通常包含數(shù)百個波段，這使得它能夠提供比傳統(tǒng)寬波段遙感更多的精細光譜信息。在玉米病害識別中，不同病害的光譜特征表現(xiàn)為波形的變化，這些變化可以在高光譜圖像中被精確捕捉。在病害特征提取階段，可以通過光譜角填圖（SAM）、光譜信息散度（SID）等方法來識別和分類病害。這些方法基于不同病害特有的光譜特征，將正常與受病害影響的玉米葉片區(qū)域區(qū)分開來。

五、玉米病害智能防控技術(shù)

1、病害監(jiān)測傳感器技術(shù)

病害監(jiān)測傳感器技術(shù)主要利用各種類型的傳感器來收集與玉米生長密切相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常包括環(huán)境因素和作物本身的生理參數(shù)。環(huán)境因素的監(jiān)測主要涉及溫濕度、土壤水分、光照強度等，這些因素直接影響玉米的生長狀態(tài)和病害發(fā)生的風(fēng)險。例如，高濕度和適宜的溫度條件往往有利于某些病原菌的生長和傳播，因此，通過監(jiān)測這些環(huán)境參數(shù)，可以及時調(diào)整灌溉和通風(fēng)策略，降低病害發(fā)生的風(fēng)險。除了環(huán)境因素，生理參數(shù)的監(jiān)測涉及葉片溫度、葉綠素含量、莖稈直徑、植株高度等指標(biāo)。葉片溫度的變化可以反映植物的蒸騰速率和水分狀況，而葉綠素含量則直接關(guān)系到光合作用的效率。這些生理參數(shù)的變化往往能夠早期顯示出作物健康狀態(tài)的改變，從而為病害的早期檢測提供線索。在實際應(yīng)用中，病害監(jiān)測傳感器技術(shù)通常需要結(jié)合無線通信技術(shù)和邊緣計算技術(shù)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸和處理。

2、智能防控決策支持系統(tǒng)

智能防控決策支持系統(tǒng)（DSS）集成了數(shù)據(jù)采集、分析預(yù)測和決策制定的全過程，為農(nóng)民和管理者提供科學(xué)、合理的防控建議。這種系統(tǒng)通常由幾個關(guān)鍵模塊構(gòu)成，包括數(shù)據(jù)管理模塊、模型庫、知識庫以及用戶界面。數(shù)據(jù)管理模塊負責(zé)收集來自不同監(jiān)測傳感器的數(shù)據(jù)，如氣候數(shù)據(jù)、土壤狀況、作物生長信息以及通過圖像識別得到的病害發(fā)生情況等。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、整合后，為模型分析和預(yù)測提供輸入。模型庫則包含了多種病害預(yù)測和評估模型。這些模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境條件，運用統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)方法來預(yù)測病害發(fā)生的風(fēng)險以及發(fā)展趨勢。例如，基于氣象數(shù)據(jù)的模型能夠預(yù)測因天氣變化可能加劇的病害類型；而基于圖像識別結(jié)果的模型則能夠及時評估病害的嚴(yán)重程度和分布范圍。知識庫則匯集了領(lǐng)域?qū)＜业闹R和歷史案例，提供關(guān)于病害防控的各種策略和建議。這包括最佳的農(nóng)藥使用時機、施藥方式、劑量，以及非化學(xué)防治的方法，如作物輪作、抗病品種的選擇等。用戶界面是農(nóng)民和管理者與DSS互動的平臺。通過直觀友好的操作界面，用戶可以查看實時數(shù)據(jù)、預(yù)測結(jié)果，并根據(jù)系統(tǒng)的建議制定防控計劃。此外，系統(tǒng)還能夠根據(jù)用戶的反饋進行自我學(xué)習(xí)和調(diào)整，不斷優(yōu)化模型和防控策略。

3、無人機在病害防控中的應(yīng)用

無人機技術(shù)應(yīng)用范圍涵蓋了病害監(jiān)測、精準(zhǔn)施藥、病情評估等多個方面。利用無人機搭載的高分辨率攝像頭和多光譜傳感器，可以高效、準(zhǔn)確地獲取田間作物的生長狀況和病害發(fā)生信息。在病害監(jiān)測方面，無人機能夠覆蓋大面積農(nóng)田，快速獲取作物的高清影像。結(jié)合圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這些影像數(shù)據(jù)可以用來識別作物外觀的變化，及時發(fā)現(xiàn)病害征兆。例如，通過分析作物反射的光譜信息，無人機可以幫助檢測作物營養(yǎng)缺乏或受到病蟲害攻擊的情況。傳統(tǒng)的地面施藥設(shè)備難以均勻覆蓋作物，特別是對于高大作物如玉米。而無人機可以低空飛行，通過精確控制的噴霧系統(tǒng)，將農(nóng)藥直接噴灑到需要處理的作物上，不僅提高了農(nóng)藥的使用效率，減少了農(nóng)藥用量，也降低了環(huán)境污染。除了監(jiān)測和施藥外，無人機還可以用于病害防治后的病情評估。通過定期獲取田間作物的影像，分析病害的發(fā)展?fàn)顩r和防治效果，為后續(xù)的防控措施提供數(shù)據(jù)支持。

4、智能預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)

智能預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)能夠在病害發(fā)生前提供準(zhǔn)確的預(yù)警信息，并在病害發(fā)生時迅速啟動有效的應(yīng)急措施。智能預(yù)警系統(tǒng)依賴于安裝在田間的各種監(jiān)控設(shè)備，如氣象站、土壤探測器以及圖像采集設(shè)備等。這些設(shè)備能夠提供關(guān)于作物生長環(huán)境的實時數(shù)據(jù)，通過無線網(wǎng)絡(luò)，這些數(shù)據(jù)被傳輸至中央處理系統(tǒng)進行分析。在數(shù)據(jù)處理中心，數(shù)據(jù)分析軟件和機器學(xué)習(xí)算法對收集到的信息進行處理和分析。這些算法能夠識別出病害發(fā)生的早期信號，如某些病害特有的光譜反射模式或葉片顏色、形態(tài)的微妙變化。一旦檢測到異常指標(biāo)，系統(tǒng)就會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前環(huán)境條件，運用病害發(fā)展模型來預(yù)測病害的潛在風(fēng)險和發(fā)展趨勢。當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測到某種病害的風(fēng)險超過預(yù)設(shè)閾值時，智能預(yù)警功能將被觸發(fā)。這時，系統(tǒng)會通過手機應(yīng)用、短信或其他通訊方式向農(nóng)民和管理者發(fā)送預(yù)警信息，包括病害類型、可能的影響范圍以及建議的防控措施。與此同時，智能預(yù)警系統(tǒng)還會啟動應(yīng)急響應(yīng)機制，這包括自動調(diào)整灌溉系統(tǒng)以減少過度濕潤的環(huán)境、啟動風(fēng)機以調(diào)節(jié)溫濕度，或是推薦合適的農(nóng)藥和施用時機。在一些高度自動化的農(nóng)場，無人機或自動化噴霧設(shè)備甚至可以在檢測到病害預(yù)警后立即開始作業(yè)，以最快的速度實施防控。

綜上，本研究分析針對玉米田間主要病害的精準(zhǔn)識別與智能防控技術(shù)，提高了病害管理的效率和精確度。這不僅有助于保障玉米產(chǎn)量和品質(zhì)，還能減少農(nóng)藥的過量使用，對環(huán)境保護和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入，玉米病害的智能防控技術(shù)將在更多地區(qū)和作物上得到推廣，為實現(xiàn)全球糧食安全和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化貢獻力量。今后研究的重點方向應(yīng)該繼續(xù)優(yōu)化算法、完善系統(tǒng)功能，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析提升預(yù)警準(zhǔn)確性。

（作者單位：112200遼寧省西豐縣農(nóng)業(yè)綜合行政執(zhí)法隊）