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智能化监测与精准调控在小麦、玉米、病虫害绿色防控中的应用研究

来源:国家规划重点课题数据中心 发布时间:2021-09-22 浏览次数:

一、选题背景与意义

(一)研究背景

小麦和玉米作为我国重要的粮食作物,其产量和质量直接关系到国家的粮食安全和农业经济发展。然而,病虫害一直是影响小麦和玉米生产的重要因素,传统的病虫害防控方法往往依赖于大量的化学农药,这不仅会导致农药残留问题,影响农产品质量安全,还会对生态环境造成破坏。随着信息技术的快速发展,智能化监测与精准调控技术为病虫害绿色防控提供了新的思路和方法。

(二)研究意义

本研究旨在探索智能化监测与精准调控技术在小麦、玉米病虫害绿色防控中的应用,具有重要的理论和实践意义。在理论方面,有助于丰富和完善病虫害绿色防控的理论体系,为相关研究提供新的视角和方法。在实践方面,能够提高病虫害监测的准确性和及时性,实现精准施药,减少化学农药的使用量,降低生产成本,提高农产品质量安全,保护生态环境,促进农业可持续发展。

二、研究目标与内容

(一)研究目标

1. 构建智能化病虫害监测系统本研究旨在研发一套集物联网感知、大数据分析和智能预警于一体的小麦玉米病虫害智能化监测系统。通过部署多光谱传感器、智能虫情测报灯、田间摄像头等智能设备,结合卫星遥感和无人机监测技术,构建"天-空-地"一体化的立体监测网络,实现对病虫害发生发展情况的实时动态监测与精准预警。系统将重点突破传统人工监测的时空局限性,建立覆盖作物全生育期的智能化监测体系,为病虫害防控提供及时、准确的数据支持。

2. 开发精准防控决策模型基于智能化监测系统采集的多源数据,研究将构建融合机器学习算法与农业专家知识的病虫害精准调控模型。模型将综合考虑病虫害发生规律、作物生长状况、气象环境因素等多维变量,通过深度学习算法挖掘病虫害暴发的关键影响因子,建立预测预警指标体系。在此基础上,开发基于决策树和模糊逻辑的防控方案优化算法,实现防治时机、用药剂量和施药方式的精准推荐,形成科学、高效的精准防控技术体系。

3. 评估技术应用效果与推广价值通过设置对照试验区和示范推广区,系统评估智能化监测与精准调控技术在实际生产中的应用效果。重点考察技术体系在病虫害防控效果、农药减量使用、作物产量品质提升等方面的综合表现,分析技术推广的经济效益、生态效益和社会效益。同时,研究技术应用的成本效益比和农民接受度,提出适合不同生产规模和技术条件的推广应用模式,为政府部门制定病虫害绿色防控政策提供科学依据和技术支撑。

(二)研究内容

1. 智能化监测技术研究

研究适合小麦、玉米病虫害监测的传感器技术,包括图像传感器、气象传感器、昆虫传感器等。

构建智能化监测网络,实现对病虫害发生情况的实时数据采集和传输。

开发基于大数据和人工智能的病虫害识别算法,提高病虫害监测的准确性和效率。

2. 精准调控技术研究

分析小麦、玉米病虫害的发生规律和影响因素,建立病虫害预测模型。

基于智能化监测数据和病虫害预测模型,开发精准调控决策系统,实现对农药施用量、施药时间和施药方式的精准控制。

研究生物防治、物理防治等绿色防控技术与精准调控技术的集成应用,提高病虫害防控效果。

3. 应用效果评估研究

在田间开展智能化监测与精准调控技术的应用试验,设置不同的处理组和对照组。

监测小麦、玉米的生长情况、病虫害发生情况、农药使用量等指标,评估智能化监测与精准调控技术的应用效果。

分析智能化监测与精准调控技术的经济效益、社会效益和生态效益,为推广应用提供科学依据。

三、研究方法与技术路线

(一)研究方法

1. 文献研究法:查阅国内外相关文献,了解智能化监测与精准调控技术在病虫害防控中的研究现状和发展趋势,为课题研究提供理论支持。

2. 实验研究法:在田间设置试验小区,开展智能化监测与精准调控技术的应用试验,通过对比不同处理组和对照组的试验结果,评估技术的应用效果。

3. 数据分析方法:运用统计学方法对智能化监测数据和试验数据进行分析,建立病虫害预测模型和精准调控决策系统。

4. 技术集成方法:将智能化监测技术、精准调控技术、生物防治技术、物理防治技术等进行集成应用,形成一套完整的小麦、玉米病虫害绿色防控技术体系。

(二)技术路线

1. 数据采集:利用传感器网络采集小麦、玉米生长环境信息和病虫害发生情况数据。

2. 数据传输:通过无线通信技术将采集到的数据传输到数据中心。

3. 数据处理与分析:运用大数据和人工智能技术对采集到的数据进行处理和分析,建立病虫害识别算法和预测模型。

4. 决策制定:基于数据分析结果,利用精准调控决策系统制定病虫害防控方案。

5. 防控实施:根据防控方案,采用生物防治、物理防治、精准施药等技术进行病虫害防控。

6. 效果评估:对病虫害防控效果进行监测和评估,根据评估结果调整防控方案。

四、研究进度安排

(一)第一阶段(1-4个月

1. 查阅文献,确定研究方案和技术路线。

2. 完成智能化监测系统的硬件选型和采购。

3. 开展传感器网络的安装和调试工作。

(二)第二阶段(5-8个月

1. 开发基于大数据和人工智能的病虫害识别算法。

2. 建立病虫害预测模型和精准调控决策系统。

3. 在田间开展智能化监测与精准调控技术的应用试验。

(三)第三阶段(9-18个月

1. 对试验数据进行分析和处理,评估智能化监测与精准调控技术的应用效果。

2. 优化病虫害预测模型和精准调控决策系统。

3. 总结研究成果,撰写研究报告和学术论文。

(四)第四阶段(19-23个月

1. 对研究成果进行鉴定和验收。

2. 开展技术推广和应用工作,为农业生产提供技术支持。

预期成果与创新点

(一)预期成果

1. 智能化监测与精准调控技术体系本研究将构建一套完整的小麦、玉米病虫害智能化监测与精准调控技术体系。该体系将整合物联网感知技术、多源数据融合算法和智能决策模型,形成从病虫害早期识别、动态监测到精准防控的闭环技术链条。体系涵盖硬件设备配置标准、数据采集规范、分析预警模型和防控决策流程等核心内容,为农作物病虫害绿色防控提供系统化解决方案。技术体系将编制成详细的操作手册和技术规范,便于在不同生态区域推广应用。

2. 智能决策支持系统平台研究将开发基于云计算架构的病虫害监测与防控决策系统平台。平台集成遥感监测、传感器网络、人工智能识别等核心技术,具备病虫害智能诊断、发生趋势预测、防控方案推荐等核心功能。系统采用模块化设计,包含数据采集模块、智能分析模块、决策支持模块和用户交互模块,支持PC端和移动端多平台访问。平台将建立开放的接口标准,便于与现有农业信息化系统对接,实现数据的互联互通和业务协同。

(二)创新点

1. 多技术融合的智能监测创新本研究创新性地将高光谱成像、声纹识别、深度学习等前沿技术与传统病虫害监测手段相结合,构建多维度的智能监测网络。通过研发专用的病虫害特征提取算法和模式识别模型,实现对病虫害的早期识别和精准诊断。监测系统能够自动区分病虫害种类、评估危害程度,并实时上传监测数据,显著提升监测的时效性和准确性,为科学防控提供数据支撑。

2. 数据驱动的精准防控创新基于海量监测数据,研究将建立病虫害发生预测模型和防控优化模型,实现从"经验防控"向"数据驱动防控"的转变。模型综合考虑作物生长状况、病虫害发生规律、环境条件和防控成本等因素,通过智能算法生成个性化的防控方案。系统可根据不同田块的实际情况,精准推荐防治时机、用药剂量和施药方式,在保证防控效果的前提下,最大限度减少化学农药使用量,推动农药减施增效。

3. 绿色防控技术集成创新研究突破传统单一依赖化学防治的局限,创新性地将生物防治、物理防治等绿色技术与精准用药相结合,构建多技术协同的绿色防控模式。系统将智能识别技术应用于天敌释放、性诱剂设置等生物物理防治措施,实现绿色防控的精准实施。同时,开发防控效果动态评估模块,根据防控效果实时调整技术组合,形成"监测-决策-实施-评估"的闭环管理,全面提升病虫害防控的绿色化水平和综合效益。

、风险分析与应对措施

(一)风险分析

1. 技术风险:智能化监测与精准调控技术尚处于发展阶段,可能存在技术不成熟、可靠性不高等问题,影响课题研究的进度和质量。

2. 自然风险:小麦、玉米生长受自然环境因素影响较大,如气象条件、病虫害突发等,可能导致试验结果出现偏差。

3. 资金风险:课题研究需要一定的资金支持,如果资金不能及时到位,可能影响课题研究的顺利进行。

(二)应对措施

1. 技术风险应对:加强与相关科研机构和企业的合作,引进先进的技术和设备,技术的成熟度和可靠性。同时,加强对技术人员的培训,提高其技术水平和创新能力。

2. 自然风险应对:密切关注气象变化和病虫害发生情况,及时调整试验方案和防控措施。建立应急预案,应对突发自然灾害和病虫害事件

3. 资金风险应对:合理安排经费预算,确保资金的合理使用。积极争取政府和企业的资金支持,拓宽资金来源渠道。