智能虫情测报灯在烟草种植的应用
时间：2025-04-18
涉川
方案介绍
烟草是我国重要的经济作物之一，其生产过程中的虫害防治管理直接关系到烟叶产量与质量。传统人工诱虫和虫情调查方式存在识别不准、数据滞后、人力成本高等问题。为了实现虫情自动识别、远程实时监控、预警趋势分析和绿色精准防控，本方案引入智能虫情测报灯系统，通过AI图像识别与物联网技术，实现虫情可视化、智能化管理，推动烟草种植管理数字化升级。
监测目标
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实时监测烟草田间发生的斜纹夜蛾、烟青虫、地老虎、烟草潜叶蛾等害虫；
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记录虫害爆发时间、类型、数量变化趋势；
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实现虫情数据的远程查看、分类识别与统计分析；
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为病虫害预测预报、防治时机选择提供数据支撑；
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减少盲目用药次数，提升绿色防控效率。
需求分析
烟草种植过程中病虫害发生具有周期性与爆发性，若不能及时掌握虫情数据，极易造成过防或漏防现象，影响烟叶产量与品质。目前主要存在以下需求痛点：
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缺乏实时虫情感知手段；
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农户依赖经验判断，防治时效差；
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病虫害数据缺乏图像证据与系统分类记录；
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无法实现与烟草局、农业农村部门数据联动；
因此，需构建一套集诱捕、识别、统计、预警、分析、远程管理于一体的智能虫情监测系统。
监测方法
采用安装在田间地头的智能虫情测报灯设备，集诱虫装置、高清成像、AI识别、通信模块于一体，通过色诱、光诱、性诱等多手段诱集害虫。虫体通过粘虫板或接虫盘集中收集，并由摄像头自动拍照上传平台，由AI算法进行图像识别和数量分类统计，结合数据采集终端实现全天候虫情监测。
应用原理
智能虫情测报灯结合多种感知手段与AI分析原理，主要原理如下：
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物理诱捕：利用紫外光源、诱芯气味或黄蓝色粘板诱引田间害虫；
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图像采集：配置高清摄像模块定时对虫体图像进行自动拍照；
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AI识别分析：内置图像识别系统，根据虫体形态特征进行自动分类统计；
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数据上传分析：识别后的数据通过4G传输至虫情监控云平台，生成报表与趋势图；
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远程查看管理：通过网页端或手机小程序实现远程数据查看、记录对比与防控建议提示。
功能特点
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精准诱捕：结合光诱、性诱、色诱，多方式诱集烟草常见害虫；
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AI智能识别：支持烟草类常见虫种自动识别和数量统计；
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远程管理：支持手机APP、PC网页实时查看数据与设备运行状态；
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全天候监测：24小时不间断工作，自动拍照、识别、上传；
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虫情预警：根据虫口密度设定阈值，提前提醒爆发风险；
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绿色防控支撑：为精准用药、减药控害提供数据支持；
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可对接监管平台：支持烟草农业物联网平台数据上传与对接。
硬件清单
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智能虫情测报灯主机
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AI图像识别分析模块
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高清拍照摄像头（1200万像素以上）
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太阳能供电组件 + 蓄电池
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粘虫板/诱芯更换组件
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远程4G通信模块
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数据采集与远程上传主控单元
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防雨不锈钢一体化支架
硬件参数（量程、精度）
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模块
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技术指标
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光源波长
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主波长365nm 紫外灯管
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拍照像素
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≥1200万像素高清摄像头
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图像处理能力
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AI虫体识别准确率 ≥90%，自动计数误差 ≤±5%
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通信方式
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4G全网通/RS485/MQTT，可扩展Lora/NB-IoT
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供电方式
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太阳能+锂电池，阴雨天续航≥7天
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工作环境
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-20℃～+60℃，防护等级IP65
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拍照间隔
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可设定（如每小时一次）
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诱虫面积
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≥360度覆盖，粘虫板可旋转自动翻面清洁
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方案实现
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在烟田中每10~30亩布设1台虫情测报灯，覆盖核心种植区；
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设置诱虫灯的诱捕方式、时间间隔与识别参数；
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实现虫情自动拍照识别，数据上传至云平台；
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用户通过小程序查看当前虫种种类、密度、变化趋势；
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根据识别结果结合专家系统或烟草站建议，形成用药或绿色防控策略；
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可导出报表，支持年终溯源与虫情分析档案构建。
数据分析
平台支持以下分析功能：
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害虫种类分布趋势图（斜纹夜蛾、地老虎等）；
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不同时间段虫情对比分析；
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不同监测点虫情密度地图分布；
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按农事周期输出虫害变化曲线；
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数据自动归档，支持与防治行为关联分析。
预警决策
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平台支持设定虫情爆发预警阈值；
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当某类害虫数量持续升高或突破设定值，系统可自动推送告警；
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支持短信、微信推送提醒给管理人员或烟草站；
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可联动植保建议模块，生成防治建议或用药提醒。
方案优点
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自动化程度高，节省人工，提升监测效率；
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数据可视化，虫情趋势一目了然；
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可实现田间虫情全天候连续记录；
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辅助绿色防控，减少农药使用，符合烟草高质量发展要求；
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系统可拓展，具备与农业物联网平台数据兼容能力；
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部署灵活，适合不同地块规模。
应用领域
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烟草种植主产区示范项目
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烟草种植户及新型农业经营主体
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烟草科研试验基地
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植保站、烟草病虫害监测中心
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智慧农业试点项目配套系统
效益分析
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类型
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效益内容
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生产效益
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有效掌握虫情发生规律，减少盲目用药，提升烟叶产量与品质
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环保效益
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减少农药施用次数，推动绿色防控，保护生态环境
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经济效益
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降低人工巡查成本，提升虫情监测效率，保障优质烟叶供应
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管理效益
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数据留痕、科学决策，提升烟草站病虫害监管与服务水平
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科研效益
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支持虫情数据积累与模型分析，为区域防控提供长期数据基础
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案例分享
在云南某烟区2023年虫情数字化监管项目中，部署智能虫情测报灯120套，系统覆盖面积达到3.6万亩，实现斜纹夜蛾、烟青虫等主要害虫的自动识别与趋势监测。平台自动推送虫情分析报告超过200份，区域病虫害绿色防控率提升38%，被省烟草公司评为“智慧烟草种植示范点”。
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