农业科技病害防控测报
时间：2025-06-03
涉川
一、方案介绍
农业病害是影响作物产量和品质的主要因素之一。随着农业现代化和精细化水平的提升，依托4G物联网、图像识别、传感感知与数据分析等新一代信息技术，构建基于农业科技的病害智能测报系统，成为当前高效病害防控的重要方向。本方案通过部署智能监测终端，实时收集田间环境与作物图像信息，利用算法模型进行病害识别与趋势研判，实现“早预警、快处置、少损失”的目标。
农业病害是影响作物产量和品质的主要因素之一。随着农业现代化和精细化水平的提升，依托4G物联网、图像识别、传感感知与数据分析等新一代信息技术，构建基于农业科技的病害智能测报系统，成为当前高效病害防控的重要方向。本方案通过部署智能监测终端，实时收集田间环境与作物图像信息，利用算法模型进行病害识别与趋势研判，实现“早预警、快处置、少损失”的目标。
二、监测目标
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实时监测作物病害发生发展情况；
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动态采集田间小气候、土壤环境等病害诱发因素；
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利用图像识别技术自动识别病斑病症特征；
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形成病害预警模型，提前发出预警信息；
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为病虫害防治提供精准施策支持。
三、需求分析
传统病害防控多依赖人力巡查与经验判断，存在预警滞后、防控粗放、成本高等问题。尤其在大规模种植和高价值作物生产中，迫切需要部署智能化测报系统，实现病害信息早获取、早识别、早干预，提高农业生产稳定性和可持续性。
传统病害防控多依赖人力巡查与经验判断，存在预警滞后、防控粗放、成本高等问题。尤其在大规模种植和高价值作物生产中，迫切需要部署智能化测报系统，实现病害信息早获取、早识别、早干预，提高农业生产稳定性和可持续性。
四、监测方法
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布设具备摄像功能的AI视觉终端，周期性采集作物图像；
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配套部署环境传感器，监测空气温湿度、降雨、土壤温湿度等诱发因子；
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利用图像识别算法分析叶片形状、色斑分布、病斑纹理等特征；
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联合专家库和病害图库进行比对，实现自动识别；
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采集数据经4G通信上传云平台，进行趋势分析和预警发布。
五、应用原理
系统通过融合多源数据进行建模分析，将图像识别与环境数据匹配，识别当前病害种类、级别与扩散风险。病害识别依托深度学习模型，依据叶片变色情况、病斑边缘特征、发病密度等进行智能判断，构建动态监测与预测体系，实现由“经验判断”向“数据驱动”转变。
系统通过融合多源数据进行建模分析，将图像识别与环境数据匹配，识别当前病害种类、级别与扩散风险。病害识别依托深度学习模型，依据叶片变色情况、病斑边缘特征、发病密度等进行智能判断，构建动态监测与预测体系，实现由“经验判断”向“数据驱动”转变。
六、功能特点
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病害图像智能识别，支持多种农作物常见病害库；
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实时采集并传输环境与图像数据，支持远程运维；
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自动生成监测报告与预警信息，提升决策效率；
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具备云端专家诊断与辅助识别功能；
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支持PC端与手机APP端同步查看测报数据与趋势；
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数据可溯源、可导出、可对比分析；
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模块化设计，适配多作物、不同种植环境。
七、硬件清单
包括智能图像采集终端（支持高清或多光谱图像）、环境因子传感器（温湿度、雨量、土壤参数）、病害识别主控模块、4G无线通信模块、太阳能或市电供电系统、防护设备及云平台服务器等。
包括智能图像采集终端（支持高清或多光谱图像）、环境因子传感器（温湿度、雨量、土壤参数）、病害识别主控模块、4G无线通信模块、太阳能或市电供电系统、防护设备及云平台服务器等。
八、硬件参数（量程、精度）
温度量程-40℃85℃，精度±0.3℃；
湿度量程0100%RH，精度±2%；
雨量分辨率0.2mm，累计误差≤±3%；
土壤湿度测量精度±2%；
图像分辨率≥1200万像素，支持多角度拍摄；
4G通信模块支持全网通，具备离线缓存与补传机制。
温度量程-40℃
湿度量程0
雨量分辨率0.2mm，累计误差≤±3%；
土壤湿度测量精度±2%；
图像分辨率≥1200万像素，支持多角度拍摄；
4G通信模块支持全网通，具备离线缓存与补传机制。
九、方案实现
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选取代表性区域或作物种植田块布设监测节点；
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各节点定时自动采集图像与环境数据，通过4G上传云平台；
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云端系统调用AI模型识别病害类型并对发生趋势进行评估；
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系统基于规则引擎自动生成病害分布图与风险报告；
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管理人员可通过手机、网页等平台查看实时数据并接收预警推送；
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支持与植保无人机或农机联动，实现精准防控作业。
十、数据分析
系统内置可视化平台，支持按作物、区域、时间等维度对病害发生情况进行统计与趋势分析；结合气象数据构建病害发生概率模型；支持历史数据对比分析，为病害流行路径追踪与防控策略优化提供依据。
系统内置可视化平台，支持按作物、区域、时间等维度对病害发生情况进行统计与趋势分析；结合气象数据构建病害发生概率模型；支持历史数据对比分析，为病害流行路径追踪与防控策略优化提供依据。
十一、预警决策
通过设置病害识别阈值、诱发条件组合与区域发病率指标，实现自动化分级预警。预警等级分为关注、预警、紧急三级，并可通过短信、微信、APP等方式向相关人员推送。支持专家介入诊断、建议施药时间与种类，科学指导农事活动。
通过设置病害识别阈值、诱发条件组合与区域发病率指标，实现自动化分级预警。预警等级分为关注、预警、紧急三级，并可通过短信、微信、APP等方式向相关人员推送。支持专家介入诊断、建议施药时间与种类，科学指导农事活动。
十二、方案优点
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快速识别病害类型，响应时效高；
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降低人力投入，提升测报效率；
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科学研判发病趋势，提升防控精准性；
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实现标准化、数字化病害数据管理；
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支持多地协同部署，远程统一管理。
十三、应用领域
适用于粮食作物（如小麦、水稻、玉米）、经济作物（如棉花、果蔬、茶叶、中药材）、园艺作物等种植区。广泛应用于农业科技园区、智慧农业示范区、病虫害测报站、农技推广站与植保专业合作组织。
适用于粮食作物（如小麦、水稻、玉米）、经济作物（如棉花、果蔬、茶叶、中药材）、园艺作物等种植区。广泛应用于农业科技园区、智慧农业示范区、病虫害测报站、农技推广站与植保专业合作组织。
十四、效益分析
部署本方案后，可实现对重点病害的提前7天预警，大幅提升防控主动性，降低农药使用量15%以上，提升防控效率30%以上，保障作物产量与质量，减少农业经济损失，提升绿色农业水平，助力农业可持续发展。
部署本方案后，可实现对重点病害的提前7天预警，大幅提升防控主动性，降低农药使用量15%以上，提升防控效率30%以上，保障作物产量与质量，减少农业经济损失，提升绿色农业水平，助力农业可持续发展。
十五、国标规范
建设与运行遵循《GB/T 15796 农作物病虫害测报调查规范》《NY/T 3096 智慧农业通用技术要求》《GB/T 33759 农业遥感监测技术规范》《GB/T 28569 病虫害信息化监测技术要求》等标准。
建设与运行遵循《GB/T 15796 农作物病虫害测报调查规范》《NY/T 3096 智慧农业通用技术要求》《GB/T 33759 农业遥感监测技术规范》《GB/T 28569 病虫害信息化监测技术要求》等标准。
十六、参考文献
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国家农业农村部. 农作物病虫害测报工作指南；
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中国农业大学植保学院. 农业病害图像识别技术研究进展；
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农业农村部农业信息中心. 农业物联网应用发展白皮书。
十七、案例分享
在西南某茶园推广应用本系统后，系统在春季采茶前识别出小叶斑病发病趋势，提前10天进行预警并组织喷施防治，防止病害扩散，单亩茶叶产量提升12%，产品品质等级上升，有效降低病害损失超过30万元，获得当地农业局重点推广。
在西南某茶园推广应用本系统后，系统在春季采茶前识别出小叶斑病发病趋势，提前10天进行预警并组织喷施防治，防止病害扩散，单亩茶叶产量提升12%，产品品质等级上升，有效降低病害损失超过30万元，获得当地农业局重点推广。
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