信息技術在水稻蟲害預測中的應用現狀與分析

作者簡介：何健璇（1997—），男，碩士，研究方向：農業信息化。

摘 要：蟲害是影響水稻產量的重要因素。隨著現代農業發展，將信息技術用于預測水稻蟲害，可及時準確地預測水稻蟲害的發生趨勢，對制訂害蟲防治策略、減少害蟲造成的損失具有重要意義。為了給信息技術在水稻蟲害預測中的發展提供參考與建議，綜述傳感器技術、大數據分析技術、人工智能技術和無人機技術等在水稻蟲害預測中的發展現狀，并分析信息技術在水稻蟲害預測中面臨的挑戰與問題。

關鍵詞：水稻害蟲；信息技術；蟲害預測

中圖分類號：S435.12 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）1-150-4

DOI：10.19345/j.cnki.xckj.1674-7909.2024.01.037

0 引言

水稻是全球最主要的糧食作物之一。長期以來，蟲害一直是制約水稻生產的重要因素［1］。為了提高水稻的產量和質量，相關科研人員將信息技術逐漸應用于水稻生產中，從而為農業可持續發展提供保障。

傳統的水稻蟲害預測主要基于農業生產經驗、氣象觀測結果和定期進行田間調查［2］。農民通常根據長期的生產經驗，通過觀察植株的生長狀況、害蟲的發生情況等，判斷害蟲對水稻生長可能造成的危害。其中，氣象條件觀測法是通過監測溫度、濕度、降水等氣象因素來推測害蟲的活動情況，定期田間調查法是農業技術人員通過實地走訪來記錄害蟲種類和分布情況。此外，農業技術人員還可利用誘捕器具來吸引和捕獲害蟲，通過統計捕獲的害蟲數量來初步了解害蟲活動情況。傳統水稻蟲害預測法受限于數據處理能力，需要用到大量人力，已無法適應現代農業發展需要。隨著現代信息技術的快速發展，研究人員將信息技術逐漸應用于水稻蟲害預測。

信息技術為水稻蟲害預測提供了新的手段和途徑［3］。利用傳感器技術可實時監測土壤溫濕度和氣象條件［4］，為判斷害蟲繁殖情況提供科學依據；利用大數據分析技術可建立害蟲生態模型［5］，實現對蟲害的精準預測；利用人工智能圖像識別技術可實現對害蟲的自動監測［6］，提高監測效率；利用無人機技術可實現對農田的高效監測［7］，同時為害蟲防治提供更為便捷的手段。然而，信息技術在水稻蟲害預測中的應用也面臨一系列挑戰，包括數據隱私與安全問題、農民信息化素質不足、技術整合與系統互通不足等。為了解決這些問題，需要強化數據隱私保護措施、提高農民信息化素質、加強技術整合與標準制定，并拓展新型技術的應用。

1 信息技術在水稻蟲害預測中的應用

1.1 傳感器技術

傳感器技術在水稻蟲害預測中的作用極為重要。在農田中布設各類傳感器，可實時監測土壤溫濕度、氣象條件等環境參數，并生成農業生產環境數據集，為水稻蟲害預測提供準確的數據。傳感器技術的發展和應用使農民能更加精準地了解農田環境，并及時采取相應措施，從而提高水稻產量。

各類土壤指標監測傳感器可實時監測土壤的溫度、濕度、pH值等關鍵參數［8］，這些信息對了解害蟲的滋生環境及其活動規律起到至關重要的作用。不同害蟲對土壤濕度和溫度的要求不同，而土壤傳感器采集到的數據能幫助農民判斷害蟲何時有可能會成為問題［9］。氣象類傳感器用于采集大氣溫濕度、風速、降水等氣象數據，而這些氣象要素會直接影響害蟲的生命周期、繁殖速率和活動范圍［10］。技術人員可利用氣象傳感器采集到的數據來預測害蟲的變化情況，并提前采取相應的防治措施。圖像類傳感器（如攝像頭）可用于實時監測農田情況，利用圖像識別技術可自動識別和監測水稻田中的害蟲［11］。這種實時監測方式具有高效性和及時性，能幫助農民更快發現蟲害問題，并采取相應的控制措施。

傳感器技術的應用使水稻蟲害預測更加精準和及時，不僅可提高農民對農田狀況的實時掌控能力，有助于從被動防治向主動管理轉變，還可減少對化學農藥的依賴，從而實現農業可持續發展。

1.2 大數據分析技術

大數據分析是信息技術中的一項重要技術，通過對收集的大量農業數據進行分析，建立害蟲的生態模型，并將其用來對蟲害發生趨勢進行預測。

決策支持系統是大數據分析技術的一個應用領域。通過數據挖掘和機器學習，決策支持系統能深度分析各種因素對害蟲活動的影響，并為農民提供個性化防治建議［12］。決策支持系統可隨實時更新數據，能提高害蟲防治決策的準確性和實效性。決策支持系統可利用歷史數據深入分析不同季節和氣象條件下害蟲的活動規律，從而預測害蟲發展趨勢，幫助農民在生產計劃中更好地考慮害蟲因素，并采取預防性控制措施，降低對化學農藥的依賴。

綜上所述，大數據分析可基于全面科學的數據分析和趨勢預測，為農業生產人員提供更準確的害蟲生態信息，從而幫助農民做出更明智、高效的防治決策。這種方法不僅有助于提高農業生產效益，還能降低農業生產對環境造成的影響，推動農業向可持續方向發展。

1.3 人工智能技術

人工智能技術的發展為水稻蟲害預測帶來新的可能。生產人員通過在農田中安裝攝像頭或應用遙感技術，能獲取大量的圖像數據，再結合人工智能中的圖像識別技術［13］，可實現對害蟲的自動識別和監測。采用這種方法不僅能提高對害蟲的監測效率，還能降低對人力的依賴，可使農民及時采取防治措施。這種非侵入的監測方式不僅能提供實時數據，還能減少對農田生態系統造成的破壞。人工智能可通過整合大量農業數據（包括氣象、土壤、作物生長情況等）［14］，構建出綜合性蟲害預測模型；通過數據分析來識別害蟲，并預測出害蟲的遷徙和繁殖趨勢。基于人工智能的決策支持系統能結合實時監測數據和害蟲生態模型［15］，為農民提供智能化防治建議。該系統能通過機器學習不斷優化蟲害預測模型，并根據不同地區、不同環境條件的數據進行訓練，使模型具有更高的準確性和普適性，從而提高農業生產的可持續性。。

人工智能技術的應用不僅提高了蟲害預測的準確性和效率，還為農業生產提供了智能化、可持續的管理手段，有望推動農業向數字化和智能化方向發展。

1.4 無人機技術

無人機技術在農業領域的應用越來越廣泛，尤其是對水稻蟲害的預測。無人機通過配備的高分辨率數碼相機，能快速獲取大范圍的農田圖像，記錄植被狀況、土壤特征等關鍵信息，從而為蟲害預測提供基礎數據［16］。紅外熱成像技術是通過探測植物熱點來揭示害蟲的危害過程，幫助農民在早期發現受害植株。光譜傳感器通過多波段光譜分析來識別植物受害蟲損害的程度，從而提前發現異常區域。無人機可實現實時監測和定位，能在飛行過程中實時獲取農田數據，包括植物病害和蟲害發生情況。這種實時監測有助于農民及時采取防治措施，從而減輕害蟲對作物的損害。通過路徑規劃算法來實現智能飛行，無人機能更高效地覆蓋整個農田，提高數據采集的速度和全面性。此外，無人機采集的光譜、紅外和多光譜傳感器數據還可用于構建三維農田模型，幫助生產者深入了解農田地勢和植被分布情況，為害蟲棲息地的分析提供更全面的視角。

綜上所述，無人機技術通過高效、實時的農田監測，可實現對農田害蟲的快速定位和準確識別，提高對蟲害預測的準確性和時效性，并提供及時的決策支持。

2 信息技術在水稻蟲害預測中應用面臨的挑戰與問題

2.1 農業數據隱私泄露與信息安全

隨著信息技術的廣泛應用，產生的大量的農業數據需要收集和存儲。傳感器、無人機及其他信息采集設備會收集大量與農田狀況有關的數據，包括農民個體的種植策略、土地使用情況等敏感信息。這些數據一旦泄露，可能會產生不正當的競爭行為，甚至對農民個人隱私安全造成威脅［17］。此外，在信息技術應用過程中，通常需要通過網絡將農田數據傳輸至云端或其他數據處理平臺。在數據傳輸過程中，存在數據被黑客竊取的風險，會導致農業生產策略、農田狀況等敏感信息泄露。為了實現更全面的蟲害預測，需要整合多源農業數據，包括土壤、氣象、植被等信息。在整合這些數據過程中，應確保數據的完整性和安全性，防止其被篡改或濫用［18］。農業信息系統通常涉及多個技術供應商，這些供應商可能在數據處理和存儲過程中有一定的控制權，而確保這些供應商有強大的數據安全措施及清晰的數據使用政策是至關重要的。

2.2 技術普及手段欠缺和農民素質低水平

在信息技術應用于水稻蟲害預測過程中，需要農民具備一定的科技素養，但目前農村地區群眾的科技水平普遍較低［19］。此外，購買和維護信息化設備的成本可能會對一些農民造成負擔。傳感器、無人機等設備需要一定的投資，且農民可能會對這些設備的使用效益存在疑慮。因此，降低設備成本、提供補貼或資助政策是促進信息技術普及的關鍵。農民對信息技術的信任程度與相關技術的支持也有關。有可靠的技術支持渠道，并提供定期的設備維護服務，有助于提高農民對相關技術的信任程度，提高其長期應用信息技術的積極性。

2.3 技術整合與系統互通的困難

目前，涉及水稻蟲害預測的信息較為分散，缺乏統一的標準和平臺，導致不同系統之間難以互聯互通，影響信息的共享和傳遞，限制了信息技術在水稻蟲害預測中的綜合應用［20］。不同設備廠商、不同技術提供商可能使用不同的數據格式和標準，導致數據之間難以實現無縫整合。由于缺乏統一的數據標準，設備和監測系統之間的協同工作變得復雜，不同設備和系統可能使用不同的通信協議，從而導致信息傳遞可能會出現問題。由于涉及多個技術模塊，系統整合需要持續的技術支持和維護，缺乏有效的技術支持可能會導致系統故障、數據丟失等問題，采用通用的、互通的通信協議是實現系統整合的基礎。

3 信息技術在水稻蟲害預測中的未來發展方向

3.1 強化農業數據隱私保護措施

未來，在推動信息技術在水稻蟲害預測中的應用時，應重視數據隱私保護，建立健全數據隱私保護法規和制度，采用先進加密技術來確保農業數據安全。同時，應引導相關企業和機構遵循合規原則對數據進行收集和使用。

3.2 提升農民信息化素質

為了能更好地推動信息技術在水稻蟲害預測中的應用，政府、農業科研機構等應加大對農民的培訓力度，提高其應用信息技術的能力。例如，在農村地區建立信息技術應用示范農田，讓農民親身體驗并了解信息技術在農業生產中的應用效果，從而能更直觀地展示技術效益，激發農民的學習興趣；建立農業信息服務中心，為農民提供信息技術咨詢和支持服務，包括定期的培訓、技術咨詢、設備維護等服務，使農民能更好地利用信息技術。

運用上述方法，能使農民更好地適應信息化時代，能使其更有效地利用現代農業技術來提高農業產值、改善自身生活。

3.3 加強技術整合與標準制定

為解決水稻蟲害預測系統中信息互通困難的問題，需要加強技術整合，推動相關技術標準的制定和實施。具體措施包括：建立開放的信息平臺，促進不同系統之間的信息共享和交流，形成一個統一的信息化體系；提供定期培訓、技術支持和維護服務，確保系統能長期穩定運行。采取這些措施可促進信息技術在水稻蟲害預測中的集成應用，確保系統的高效運行和農業信息的準確傳遞。

3.4 拓展新型技術應用

未來，相關科研人員可通過引入更多新型技術，進一步提高水稻蟲害預測的精準度和效率。例如，通過整合無人機和衛星技術來實現更廣泛、實時的農田監測；引入區塊鏈技術，建立去中心化、安全、透明的農業數據存儲和管理系統；建立跨區域的數據共享平臺，促進不同地區之間的信息交流和合作。同時，應注重技術的可持續性，保證其在實際生產中長期有效。

4 結束語

信息技術在水稻蟲害預測中的應用已取得顯著成效，但仍面臨著一系列挑戰和問題。采取加強數據隱私保護、提高農民信息化素質、加強技術整合與標準制定等措施，可進一步推動信息技術在水稻蟲害預測中的應用。總體而言，信息技術在水稻蟲害預測中展現出了強大的發展潛力，對提高農業生產效益和可持續發展具有重要意義。若能解決現有問題，信息技術有望更好地支持開展水稻蟲害預測，為水稻栽培提供科學、高效的管理手段。

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