方案介绍
本方案面向农业种植过程中病虫害早期发现与防控需求，构建以虫情测报仪为核心的4G在线病虫害监测系统。系统集成图像识别、诱虫采集、气象感知、无线通讯与智能分析功能，实现对主要作物虫害种类、数量、时间分布的自动监测与远程上报，辅助开展精准化病害预警和绿色防控策略制定。

监测目标
实时监测农业区域内关键虫害发生动态，自动识别主要虫种、数量和时间分布规律；结合气象与环境数据，预测虫害发展趋势；为病虫害防控提供决策依据，实现精准用药、减药增效。

需求分析
当前病虫害测报方式以人工诱捕统计为主，效率低、主观性强，无法实现大面积、实时、持续监测。尤其在大田种植、果园蔬菜基地中，病害发生具有区域性、季节性、突发性等特点，急需部署一套基于物联网和AI识别技术的病虫害在线感知与信息报送系统。

监测方法
通过在农田、温室、果园等区域布设4G智能虫情测报仪，诱虫板吸引害虫停留并定时拍照，图像上传至云端平台，利用图像识别算法进行种类分类与数量统计；结合温湿度、降水、光照等环境数据综合研判病虫害发生风险。

应用原理
虫情测报仪基于光诱和色诱原理吸引不同类型的害虫，利用高清摄像模组对虫板进行拍摄，图像通过4G模块上传至AI识别平台，识别虫体种类与密度；系统融合时空数据与历史模型，开展虫情趋势预测并生成风险预警报告。

功能特点
支持常见虫种（如二化螟、粘虫、蓟马、白粉虱、蚜虫等）图像识别；可远程调控工作模式（诱虫时间、拍照频率等）；具备虫情图像远程查看、统计报表导出功能；支持4G联网实时上报；设备自动运行，维护简便，适配太阳能供电。

硬件清单
4G智能虫情测报仪（含诱虫光源、虫板、高清摄像头、图像处理模块）；环境监测传感器（温度、湿度、光照、雨量）；太阳能供电系统（光伏板+蓄电池）；数据采集处理终端；远程管理平台。

硬件参数（量程、精度）
拍照分辨率：2000万像素；图像识别准确率：≥90%；虫板更换周期：714天；温度：-4080℃，精度±0.3℃；湿度：0100%，精度±3%RH；光照：0200000Lux，精度±5%；4G通信：支持全网通，断点续传；供电方式：40W太阳能+24Ah蓄电池。

方案实现
在种植区域核心位置均匀布设测报设备，系统每天定时拍照并上传虫情图像，后台自动分析并形成虫种分类统计数据；同时收集环境参数并建模分析；根据虫密度变化趋势、气象条件和历史资料，形成病虫害发展趋势预测结果与防控建议。

数据分析
通过图像识别系统提取各虫种识别结果与密度数据，建立虫种-时间-地点数据库；结合温度、湿度、光照等多因子数据开展回归与时序分析，识别虫害爆发风险区与高频时间段；系统生成虫情热力图、虫情变化趋势图与病害预警图。

预警决策
平台支持设定虫口密度报警阈值，一旦超出即触发自动预警，并推送短信或APP通知相关负责人；结合历史虫情数据与预测模型发布“虫情等级预警”，给出用药建议、适宜防治时间和虫种防控措施；支持导出预警日报、周报、月报。

方案优点
实现虫情监测自动化、识别智能化，摆脱传统人工依赖；4G联网支持远程查看与集中监管，适合大面积部署；图像识别准确率高，虫种数据可追溯；支持平台化管理和多地联动应用；提升防控效率，减少农药施用量，降低生产成本。

应用领域
广泛应用于水稻、小麦、玉米、大豆、马铃薯、蔬菜、果树、茶园等病虫害高发种植区；可用于农业农村局、植保站、农技推广站、农业龙头企业及科研院校虫情监测研究与推广项目。

效益分析
系统部署后虫情识别效率提升10倍以上，监测频率从原来人工月度统计提升至日级或小时级；提前7天发布病虫害预警，有效减少大面积病害爆发；实现精准用药，农药使用量可减少30%~50%；助力绿色农业发展与食品安全保障。

国标规范
GB/T 15796-2011 农作物病虫害调查规范
GB/T 23222-2008 虫情测报灯通用技术条件
NY/T 388-2000 作物病虫害测报与防治技术规范
GB/T 24689.1-2009 农业环境监测技术规范 第1部分：总则
GB/T 32742-2016 农业智能测报设备通用规范

参考文献
《作物虫情自动测报技术研究进展》
《基于图像识别的农业病虫害监测系统设计》
《农业物联网在病虫害防控中的应用分析》
《虫情遥感识别与信息融合预测技术探索》
《中国主要农作物病虫害预测预警体系构建研究》

案例分享
山东寿光蔬菜产业园引入本系统后，实现对棚内外主要虫害（如白粉虱、蓟马、蚜虫等）的24小时智能监控，平台实时推送虫情图像与识别结果，管理者依据平台预警控制防治窗口期开展绿色防控，虫害损失率降低65%，用药次数减少40%以上，大幅提升农产品质量与经济效益。