探索物聯網技術在農作物病蟲害監測中的實踐與應用

張 熙，冉一茜

貴州省銅仁市植保植檢站，貴州銅仁 554300

農作物病蟲害是影響農業生產的重要因素之一，傳統的監測方法面臨著工作量大、成本高、效率低等問題。物聯網技術的出現為農作物病蟲害監測帶來了新的機遇和挑戰。物聯網技術以其廣泛的應用和強大的數據處理能力，為農作物病蟲害監測提供了全新的解決方案[1]。通過將傳感器、網絡和云計算等技術相結合，物聯網技術可以實現對農田環境和農作物狀況的實時監測，及時發現病蟲害的跡象，并采取相應的防治措施，為農業生產提供更準確、更高效的農作物病蟲害監測手段，有助于提高農作物的產量和質量。物聯網技術在農作物病蟲害監測中的應用策略包括明晰工作思路、強化技術研究、注重示范及試驗以及加強技術。通過這些應用和策略，物聯網技術可以幫助農民實時監測農田狀況，及時發現病蟲害，并采取相應的防治措施，提高農作物的產量和質量[2-3]。

1 物聯網技術的內涵分析

物聯網(Internet of Things，IOT)主要是通過互聯網將傳統的智能終端設備、嵌入式系統與互聯網相結合，使得各類物品、設備、傳感器等可以相互連接、交流和共享信息，形成一個廣泛的信息網絡。

該技術的主要特點包括以下幾個方面：第一，大規模連接性。物聯網技術可以連接各種各樣的設備，包括傳感器、智能家居設備、醫療設備、公共設施等等，將它們通過互聯網連接起來，形成一個龐大的網絡。第二，實時性。物聯網技術可以快速、實時處理和分析設備傳輸的信息，以便及時發現異常情況和問題。第三，智能化。物聯網技術可以對接各種算法和人工智能技術，通過數據分析、學習、預測和決策，提供更加智能化的服務。第四，安全性。隨著物聯網設備數量不斷增加，系統安全性也越來越受到關注。物聯網技術需要采取多種安全措施，包括數據加密、身份驗證、訪問控制等，以確保物聯網設備的安全性和信息的保密性。第五，開放性。物聯網技術可以在開放式的平臺上實現連接，并且可以通過標準協議進行數據交換，使得不同的設備能夠進行互聯，實現更加高效的信息交互和共享。

2 物聯網技術在農作物病蟲害監測中的作用

物聯網技術在農作物病蟲害監測中起著重要的作用。通過將傳感器網絡和自動化控制技術應用于農業領域，可以實現實時監測和采集農田環境信息，并能夠及時預警和控制農作物病蟲害的發生和蔓延。具體而言，物聯網技術可以采集溫度、濕度、光照強度、二氧化碳濃度、風速等多種農田環境信息，并將這些數據通過網絡傳輸到云端進行處理和分析。利用這些數據，可以開發出病蟲害預警系統，及時掌握農田病蟲害的發展趨勢，并采取相應的防控措施。此外，物聯網技術還可以結合機器學習算法，對農田環境進行分析和建模，從而更加精準地預測和預防農作物病蟲害的發生。這些技術的應用，可以提高農民的生產效率，降低農作物病蟲害的損失，對保障國家糧食安全和農業可持續發展具有重要意義。

3 物聯網技術在農作物病蟲害監測中的具體應用

3.1 遠程監控與控制

通過物聯網技術，可以遠程監測農田的環境狀況和農作物的生長情況。傳感器分布在農田中，可以實時采集溫度、濕度、土壤濕度、光照強度等信息，并通過網絡傳輸到中央服務器[4]。相關人員可以隨時通過智能手機、平板電腦或電腦遠程查看這些數據，了解農田的實時情況。

除了遠程監測，物聯網技術還可以實現遠程控制，使農民能夠及時采取行動。農民可以通過手機等終端設備，遠程控制灌溉系統、噴灌設備、溫室通風系統等。例如，當傳感器監測到土壤濕度過低時，農民可以通過手機遠程啟動灌溉系統，自動給農田補水，保持適宜的濕度。此外，借助無人機進行農田巡視，不僅覆蓋范圍更廣，而且能夠獲取更多的信息，還可以直接利用噴霧功能進行農藥噴灑，防治病蟲害。

3.2 氣象數據自動檢測

田間氣象數據自動檢測系統由多個傳感器組成，通過這些傳感器可以監測溫度、濕度、光照、風速等氣象數據，并實時記錄和上傳數據到云平臺。系統還配備自主診斷功能，當出現故障時，會自動發出警報并通知管理人員進行處理。通過物聯網技術，農場主可以實時了解田間氣象數據的變化情況，包括溫度、濕度、光照、風速等，從而更好地控制氣象條件，以適應不同的農作物的生長需求。同時，系統還可以分析和比對歷史氣象數據，提出相應建議以優化農業生產。

3.3 蟲情自動測報燈

蟲情自動測報燈是一種集智能感知、數據傳輸和分析報告于一身的新型智能設備，可以實現對農田內害蟲發生情況的實時監測。蟲情自動測報燈可通過與物聯網連接，將實時采集到的數據通過網絡傳輸到數據中心，進行數據分析和處理，并通過智能算法的處理和分析，快速判斷出農田內害蟲的種類和數量。一旦發現害蟲密度超過安全標準，智能報警系統就會自動發出警報，提醒農民及時采取相應的防治措施。蟲情自動測報燈采用太陽能供電，在無需外接電源的情況下，可以實現長時間不間斷運行，大大降低了維護和使用成本，同時也降低了對環境的污染[3]。

3.4 性誘監測誘捕器

性誘監測誘捕器是基于昆蟲特定的性信息素和性激素誘導同種異性尋找繁殖伴侶的生物誘捕器。采用這種技術可以誘捕和監測農作物病蟲害昆蟲，為相關農業管理提供科學依據。在實際應用中，設立性誘監測誘捕器可以實時監測、記錄和預警昆蟲種群變化和種類組成。

通過物聯網技術，性誘監測誘捕器的監測效果可以得到進一步優化。通過傳感器實時監測誘捕器內昆蟲的數量和種類信息，并結合云計算技術和人工智能算法，可以獲得更加準確的農作物病蟲害監測結果，同時還可以實現遠程監測和管理。此外，還可以通過移動網絡使得監測信息更加及時和精準。

3.5 固定式孢子捕捉儀

固定式孢子捕捉儀屬于智能設備，能夠在空氣中捕捉多種不同類型的真菌孢子，從而精確掌握作物在不同季節的感染情況。該設備配合物聯網傳感器和云計算技術，可以實時監測田間孢子的數量、類型、分布情況等數據，并通過大數據分析技術對病蟲害的危害程度進行預測和評估。通過使用固定式孢子捕捉儀，農作物的病害監測更加準確、高效，農民能夠采取有針對性的措施進行治療和預防。該技術的應用也可以為農業生產提供更加精準的數據支持，提高農作物產量和質量，并減少農藥和化肥的使用量，實現可持續發展的目標。

4 物聯網技術在農作物病蟲害監測中的應用策略

4.1 明晰工作思路

第一，明確農作物病蟲害的檢測方式和需要監測的因素，如農作物的種類，生長環境以及可能的病蟲害種類等，確定物聯網技術的應用范圍和目標。在農作物種植地域內設立一個物聯網傳感器網絡，收集各種環境數據，如溫度、濕度、氣壓、光照等，并將這些數據傳輸到云計算系統進行分析和處理。通過分析這些數據，及時發現異常情況，并預測可能的病蟲害暴發。

第二，利用圖像識別、機器學習和數據挖掘等技術，分析和處理收集到的數據，識別病蟲害的類型和發生程度。基于數據分析結果，開發預警系統和決策支持工具。預警系統可以及時發出警報，提醒農民病蟲害的風險情況。決策支持工具則可以為農民提供科學的防治建議和作物管理策略[4]。

第三，在應用物聯網技術的農田中，進行現場宣傳和培訓工作。向農民介紹物聯網技術的優勢和使用方法，并提供技術支持和培訓，確保農民能夠正確操作和利用相關設備和系統。不斷收集用戶反饋和監測數據，并進行持續改進和優化。根據不同農業生態環境和病蟲害特點，調整和優化物聯網系統，提升監測和預警的準確性和效果。

4.2 強化技術研究

在物聯網技術的支撐下，農作物病蟲害監測可以實現智能化、無人化。強化技術研究是實現這一目標的關鍵步驟之一。在實際應用中，需要結合不同的物聯網技術手段，如無線傳感器網絡、云計算平臺、物聯網大數據等，進行病蟲害監測數據的采集、傳輸、存儲和分析，最終形成智能化的病蟲害監測系統。

針對不同的農作物和病蟲害種類，可以選擇不同的物聯網技術手段和監測策略。例如：對于棉花的病蟲害，可以采用基于圖像識別技術的智能化監測策略，通過圖像采集、處理和比對等技術手段實現對棉花病蟲害的快速檢測和定位；對于果樹病蟲害監測，可以采用基于光譜特征的技術手段，通過對果樹反射光譜進行檢測和分析，實現對果樹病蟲害的智能診斷和預警等。

此外，發展基于物聯網技術的智能農藥噴施系統，能夠根據病蟲害檢測結果以及作物生長狀態等信息實現農藥的精準噴灑，提高農藥的使用效率，減少對環境的污染。同時，將研究物聯網技術與其他農業技術的集成，如遙感技術、無人機和人工智能等，可以進一步提高農作物病蟲害監測的效果和效率，實現多源數據的融合和分析，同時使其能夠應對不同規模和類型的農田環境。

4.3 注重示范及試驗

第一，選擇具有典型農作物病蟲害問題和代表性農田環境的示范區域[5]。考慮不同農作物類型、地理位置和氣候條件的因素，確保示范的普適性和可推廣性。

第二，建立與農業相關機構、農民合作社和科研機構等的合作伙伴關系，共同開展物聯網技術在農作物病蟲害監測中的試驗與示范工作。合作伙伴的參與能夠提供實際的農田環境和運營經驗，確保技術的可行性和實用性[6]。

第三，在示范區域內部署物聯網設備，如傳感器節點、數據采集器和通信網關等，確保設備的數量和分布能夠充分覆蓋監測區域，并保證數據的可靠性和準確性。同時，關注設備的實施成本和維護成本，以提高技術的可持續性。

第四，利用物聯網設備實時采集農作物病蟲害相關數據，包括環境參數和病蟲害指標等，確保數據采集的完整性和一致性。同時，加強對監測數據的質量控制和質量評估，提高數據的可信度和可用性。

第五，基于采集的數據進行技術驗證和評估。通過與傳統監測方法的對比，評估物聯網技術在農作物病蟲害監測中的效果和優勢。重點關注技術對監測精度、實時性、成本、效益的影響。

第六，總結示范與試驗的經驗和教訓，形成操作手冊和技術指南。推廣經驗可行的應用策略和技術方法，向更多農田區域推廣物聯網技術在農作物病蟲害監測中的應用。鼓勵農民采納物聯網技術，推動農業生產的智能化和可持續發展。

只有在實際生產過程中進行科學的試驗，并進行適當的示范推廣，才能使物聯網技術真正在農業生產中得到應用[7-8]。

4.4 加強對人才的業務技術培訓

第一，技術人員需要具備相關技術知識和技能，包括傳感器、物聯網通信技術、數據處理算法等方面的知識，并了解農業領域的專業知識，包括作物生長和病蟲害的相關情況等，從而更好地為農業生產提供服務。

第二，相關部門應制定詳細的培訓計劃，包括物聯網技術的基礎知識、傳感器的選擇和部署、數據采集與處理等方面的內容，并根據技術人員的現有知識水平和實際需求定制培訓內容，注重實操和案例分析。采用多種培訓方式，如培訓課程、工作坊、研討會和現場實訓等，以滿足不同技術人員的學習需求。同時，結合互動討論、案例演示和實際操作等形式，提高培訓的實效性和參與度。

第三，聘請物聯網技術領域的專家作為培訓講師，或建立專業團隊進行培訓。專家團隊應具備豐富的實踐經驗和教學能力，能夠向技術人員傳授物聯網技術在農作物病蟲害監測中的實際應用知識。培訓過程，應注重實踐環節和案例分析，通過實際操作和具體案例的講解，幫助技術人員深入了解物聯網技術在農作物病蟲害監測中的應用方法和解決方案[9]。此外，可以組織技術人員參觀示范農田，親身體驗物聯網技術的應用效果。培訓結束后，建立跟進機制，持續關注技術人員的學習情況和應用效果。定期評估培訓的成果和效果，并根據反饋意見和實際需求，進行培訓計劃的修訂和優化[10-11]。

通過加強對技術人員的培訓，提升其物聯網技術的理論知識和實踐能力，可以更好地推動物聯網技術在農作物病蟲害監測中的應用。同時，技術人員的專業能力提升也為農民提供了更全面、準確的農作物病蟲害監測服務[12]。

5 結束語

物聯網技術可以大幅提高農作物病蟲害監測效率，降低人力資源成本，提高監測的準確性和精度，有助于預防和控制病蟲害的暴發，有利于為農業生產提供了更精準、高效的保障，同時也為農民提供了更加便捷的農業信息服務。在使用物聯網技術的過程中，也要注意物聯網技術帶來的風險和挑戰，應重點關注數據的保護和安全[13]。同時，物聯網技術也需要不斷跟進和升級，以適應農業生產的變化和發展。