蟲情監測技術應用

2014年，智慧農業的概念在我國被提出；2016年智慧農業則首次被寫入中央一號文件。伴隨著現代信息技術在農業領域的滲透，如傳感器技術、計算機技術、無線網絡技術等現代技術，紛紛融合進入了傳統農業的各個環節中，推動了傳統農業向信息化、自動化與智能化發展，有效改善了農業發展的綜合性環境，提升了農業生產經營效率。這其中，智慧農業的一個重要組成部分就是蟲情監測技術的應用和實踐。

在農作物的生產過程中，病蟲害預防是促進推動現代生態農業發展重要的一環，嚴重的病蟲害會導致農作物全部絕產，輕則也會影響農作物質量和產量。以往農業生產中，蟲情監測工作多是依靠專業技術人員完成的，往往需要耗費大量的人力、物力和財力，而且無法完全滿足蟲情防控及時提供的需求。

蟲情監測技術的應用是有效防治蟲情的重要手段，蟲情監測系統趨于聯合農作物管理知識，作物圖鑒，蟲情指標等模塊對農作物遠程監測與診斷，提供智能化、自動化的管理決策，是農業技術人員管理農業生產的千里眼和聽診器。這個過程中，人工智能技術在蟲情的信息感知、定量決策、智能控制、可視化遠程診斷、蟲情預警等方面幫助現代農業更高效、更合理地綠色防控蟲害、提高農作物產量和品質、降低生產成本、改善生態環境，幫助現代生態農業可持續發展。

利用光、電、數控技術，以及無線傳輸和物聯網技術，對蟲體進行誘捕、殺蟲、分散、拍照、收集、上傳、識別、自動分析、遠程查看等功能，構建出一套病蟲害生態監測和預警系統。蟲情測報系統主要有誘捕系統、處理系統、拍攝系統、傳輸系統、農業蟲情測報系統組成；無線傳輸系統將數據傳送至云平臺，可隨時掌握蟲情監測情況。

因每種農作物蟲情應用場景不同，通過此種農作物蟲情相關數據的采集及匯聚分析，同時進行指標矢量化、高精度地訓練，從而搭建起此種農作物蟲害監測預警模型。通過建立病蟲害模型數據，利用AI技術手段分析農業病蟲害樣本信息，可針對性地進行物理綠色防控和化學防控，這樣不僅可以減少農藥化學物品對農田環境的污染，提高了農作物的生產質量，還能減輕工作人員的負擔，省時省力。

隨著數字化農業的推進，針對農業病蟲害監測預防會愈加智能化普及，利用物聯網技術，實行遠程AI識別監測蟲害并分析預防，將大大減少人力、物力、財力成本，給農業生產者帶來巨大便利，這也是未來現代農業數字化的一大趨勢表現。

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