智慧农业研学虫情在线监测方案
时间：2025-05-06
涉川
一、方案介绍
本方案面向智慧农业研学场景，构建虫情在线监测系统，集成4G通信、图像识别、AI分析、可视化展示等技术，实现害虫诱捕、图像识别、远程监控和智能预警全流程数字化，为农业研学实践提供互动式、可视化的教学工具，同时服务于虫害防控和农业管理需求。
二、监测目标
本系统旨在实现如下目标：
-
实时监控作物虫害发生情况。
-
准确识别常见农业害虫种类与数量变化。
-
为研学课程提供直观的数据展示与互动体验。
-
提供虫情预警，辅助科学防控。
-
构建农田生态变化长期监测平台。
三、需求分析
在农业研学教学过程中，学生与教师均需获取现场可感知、可观测的虫情数据。传统人工观察方式效率低、准确性差，不适合现代数字农业展示需求。因此，需部署一套具有诱捕识别功能、远程可查看、平台支持教学互动的虫情监测系统。该系统应具备良好的通信能力（如4G），可独立部署，支持长期无人值守工作。
四、监测方法
虫情监测采用以下几种方式：
一是使用性诱剂和特定波长光源双重诱捕，提高虫体进入概率；
二是通过AI图像识别技术，定时拍摄图像后上传分析，实现虫体识别与计数；
三是配套环境监测设备，获取温湿度、雨量等气象因子，辅助虫情发生条件判断。
一是使用性诱剂和特定波长光源双重诱捕，提高虫体进入概率；
二是通过AI图像识别技术，定时拍摄图像后上传分析，实现虫体识别与计数；
三是配套环境监测设备，获取温湿度、雨量等气象因子，辅助虫情发生条件判断。
五、应用原理
系统通过诱捕模块吸引害虫进入监测终端，摄像头自动拍摄虫体图像后，通过4G网络上传至云平台。平台利用AI算法识别虫体种类、计数数量，并结合历史数据和环境参数进行分析，形成趋势报告和预警信息，供管理者或研学师生使用和参考。
六、功能特点
本方案具备以下特点：
具备诱捕、图像采集、AI识别、远程传输、数据展示与预警一体化功能；
支持全天候自动运行，无需人工干预；
系统平台支持按天、周、月查看虫情变化趋势；
可扩展温湿度等环境监测模块；
适配研学需求，可进行学生分组账号管理和课程绑定。
具备诱捕、图像采集、AI识别、远程传输、数据展示与预警一体化功能；
支持全天候自动运行，无需人工干预；
系统平台支持按天、周、月查看虫情变化趋势；
可扩展温湿度等环境监测模块；
适配研学需求，可进行学生分组账号管理和课程绑定。
七、硬件清单
本系统主要包括以下设备：
-
智能虫情监测终端，内含诱捕装置、控制系统；
-
AI识别相机，支持自动聚焦、高清成像；
-
温湿度传感器，可实时监测环境参数；
-
太阳能供电模块，支持长期离网供电；
-
4G无线通讯模块，用于数据远程传输；
-
云端数据管理平台，提供数据存储、分析、展示功能。
八、硬件参数（量程、精度）
温度传感器测量范围为-40至80摄氏度，精度为±0.3摄氏度；
湿度传感器测量范围为0至100%相对湿度，精度为±3%；
摄像头为800万像素，支持夜间红外补光，AI识别准确率可达90%以上；
诱捕光源采用360-400纳米波长紫外光，适用于夜蛾类、甲虫类等虫体吸引；
4G模块支持国内移动、联通、电信等多网络制式，支持远程升级与设备远程重启。
湿度传感器测量范围为0至100%相对湿度，精度为±3%；
摄像头为800万像素，支持夜间红外补光，AI识别准确率可达90%以上；
诱捕光源采用360-400纳米波长紫外光，适用于夜蛾类、甲虫类等虫体吸引；
4G模块支持国内移动、联通、电信等多网络制式，支持远程升级与设备远程重启。
九、方案实现
在研学基地的作物种植区域，根据虫害发生区域布置虫情监测终端，设置每日自动拍照和数据上传时间段。平台管理员或教师通过网页或移动端查看实时图像和识别结果，并将虫情变化趋势用于教学分析和记录。系统提供的多图表分析和导出功能，可为研学报告撰写提供数据依据。
十、数据分析
系统自动对图像进行虫体识别，统计数量并记录时间、环境参数等信息。平台可生成折线图、柱状图和热力图等形式的虫情趋势展示，支持按虫种、日期、区域进行筛选查询。学生可根据监测数据观察虫害高发期、活动规律等内容，提高对农业生态的认知。
十一、预警决策
根据虫口密度阈值设定，系统可自动推送虫情预警信息，通过短信、微信、平台通知等方式提醒相关人员。结合历史数据和当前环境参数，平台还可给出科学建议，如是否启动物理防控、是否安排防虫教学实验等，提升决策及时性与教学实效。
十二、方案优点
系统部署灵活，适合各种户外农田环境；
通过可视化图像提升教学互动性和直观性；
AI识别提高虫情分析效率，节约人力；
平台功能齐全，数据可导出用于教学和科研；
通信模块支持远程维护和状态监控，保障系统稳定运行。
通过可视化图像提升教学互动性和直观性；
AI识别提高虫情分析效率，节约人力；
平台功能齐全，数据可导出用于教学和科研；
通信模块支持远程维护和状态监控，保障系统稳定运行。
十三、应用领域
该方案适用于农业研学营地、农科中小学实训田块、农业职业院校实验农场、现代农业示范园、植保科普基地等多种场景，是农业教育与数字农业融合的典型案例之一。
十四、效益分析
教育效益方面，该系统能够提升研学活动的专业性与互动性，帮助学生理解农业病虫害监测原理；
管理效益方面，可减少人工巡视成本，实时掌握虫害发展动态；
经济效益方面，提升虫害防控效率，减少作物损失和药剂浪费；
科研效益方面，提供虫情变化的原始数据，为学术研究和课程开发提供基础。
管理效益方面，可减少人工巡视成本，实时掌握虫害发展动态；
经济效益方面，提升虫害防控效率，减少作物损失和药剂浪费；
科研效益方面，提供虫情变化的原始数据，为学术研究和课程开发提供基础。
十五、国标规范
本方案参考以下国家标准与行业规范：
《农业病虫害监测系统通用技术要求》（GB/T 27405-2023）；
《农业信息分类与代码》（GB/T 31715-2015）；
《农业智能传感器通用规范》（NY/T 3310-2018）；
《农业物联网通用技术架构》（GB/T 22240-2023）等。
《农业病虫害监测系统通用技术要求》（GB/T 27405-2023）；
《农业信息分类与代码》（GB/T 31715-2015）；
《农业智能传感器通用规范》（NY/T 3310-2018）；
《农业物联网通用技术架构》（GB/T 22240-2023）等。
十六、参考文献
农业害虫生态与预测预报，中国农业出版社；
智慧农业技术原理与应用，华中农业大学出版社；
农业物联网应用白皮书，工业和信息化部电子信息司；
FAO Pest Surveillance and Management Strategy国际指南等。
智慧农业技术原理与应用，华中农业大学出版社；
农业物联网应用白皮书，工业和信息化部电子信息司；
FAO Pest Surveillance and Management Strategy国际指南等。
十七、案例分享
湖南某农科院研学实验基地在教学田块部署3套虫情监测终端，结合平台开展虫情观察课程。系统实现了棉铃虫、斜纹夜蛾等多种主要害虫的图像识别与趋势追踪，学生通过平台跟踪虫情变化，撰写研学报告，基地因此被评为省级农业教育信息化示范单位。
上一篇：光伏农业在线一体化方案