基于大數據的農業病蟲害預測與防治技術

摘要：本研究通過利用物聯網傳感設備來采集農作物生長環境數據，并結合氣象站點歷史數據、遙感影像數據以及田間實地采樣數據，成功構建了農業病蟲害預測模型。同時，通過采用機器學習算法對海量農業數據進行分析和挖掘，順利實現了病蟲害發生趨勢的精準預測。研究中設計了基于多源異構數據融合的病蟲害識別算法并開發了病蟲害預警分析系統，并且完成了農田實地驗證。通過深度學習方法來提取病蟲害特征，成功建立了病蟲害發生規律與環境因子之間的關聯模型，最終形成了一套完整的基于大數據的病蟲害預測與防治技術體系。該技術在實際應用中取得了良好效果，準確率已達到91.5%，為農業生產提供了科學的決策依據。

關鍵詞：大數據分析；病蟲害預測；機器學習；物聯網

隨著農業生產規模不斷地擴大，病蟲害防治正面臨著新的挑戰。傳統的人工巡查方式已經難以滿足大規模農業生產需求，而基于大數據技術的病蟲害預測與防治方法則為解決這一問題提供了新思路。通過部署物聯網傳感設備來采集溫度濕度、光照等環境數據并結合氣象數據和遙感數據，就能全面掌握農作物生長環境信息。通過利用機器學習算法分析歷史數據并挖掘病蟲害發生規律，成功建立預測模型，可以實現對病蟲害的早期預警。該技術充分發揮了大數據技術在農業生產中的優勢，為實現農業病蟲害科學防控提供了技術支撐。

1 農業大數據采集系統

在農田環境數據采集過程中已通過布設多層次傳感器網絡來實現數據全方位獲取。通過在農田不同區域安裝溫濕度傳感器、土壤墑情傳感器、光照傳感器等設備，成功構建起覆蓋全區域的數據采集網絡。傳感器節點間則采用無線通信方式來組網并將采集到的數據實時傳輸至數據處理中心。通過在重點監測區域設置高清圖像采集設備，定期拍攝農作物生長狀況，從而為病蟲害識別提供直觀的圖像數據支持。在數據傳輸過程中通過采用數據壓縮技術來降低傳輸負載，并通過加密算法來保障數據傳輸的可靠性，結合氣象站點的歷史數據記錄并整合遙感衛星獲取的農田影像信息，形成包含環境參數、作物生長狀況、病蟲害發生情況等在內的多維數據集。通過邊緣計算技術來對采集到的數據進行預處理和初步分析，有效減輕了中心服務器的計算壓力。數據采集系統還具備自動校準功能，通過定期對傳感設備進行數據精度校驗，確保采集數據的準確性。在數據存儲方面已采用分布式存儲架構，并建立數據備份機制，為后續的數據分析和挖掘工作奠定了堅實的基礎[1]。

2 病蟲害數據處理技術

2.1 數據清洗與預處理

針對物聯網傳感設備采集的原始數據存在噪聲、缺失值、異常值等問題，已設計了一套完整的數據清洗流程。通過采用滑動窗口法對數據進行平滑處理，有效消除隨機波動帶來的干擾。對于缺失數據，通過根據時間序列特征并結合插值算法進行數據補全從而保證數據的連續性和完整性。通過箱線圖方法來識別異常值，并結合專家經驗對超出正常范圍的數據進行甄別和處理。在數據標準化過程中將不同量綱的環境參數統一轉換到相同尺度以便于后續建模分析。針對圖像數據，通過運用圖像增強技術來提升圖片質量，并通過幾何校正和輻射定標實現數據規范化處理。在數據預處理階段，通過對原始數據進行降維和特征提取，成功降低數據冗余度，顯著提高處理效率。

2.2 多源數據融合方法

圍繞農業病蟲害監測需求，已成功構建了多源異構數據融合框架。通過數據時空對齊技術，將不同時空尺度的傳感器數據、遙感數據和氣象數據進行統一配準。利用卡爾曼濾波算法對多源數據進行動態融合，顯著提高了數據的可靠性和準確性。在特征層面，采用深度學習方法來提取多源數據的共性特征，成功建立特征融合模型。針對不同數據源的權重分配問題，已設計了自適應權重調整機制，根據數據可信度動態調整融合權重。通過張量分解技術處理多維數據，實現了多源信息的深度整合。在融合過程中，通過采用分布式計算框架來提高數據處理效率，成功實現了大規模數據的實時融合分析。通過建立數據關聯模型并挖掘不同數據源之間的內在聯系，為病蟲害預測提供了更全面的數據支持[2]。

3 病蟲害預測模型構建

3.1 特征提取與選擇

在農業數據特征提取過程中，已通過采用小波變換方法來對環境參數時間序列進行多尺度分析，成功提取出溫度濕度、光照等關鍵環境因子的變化特征。通過主成分分析方法來降低特征維度，有效保留對病蟲害預測具有重要影響的特征變量。在圖像特征提取方面，通過運用紋理分析技術來提取病害葉片的形態特征，包括病斑形狀、顏色分布、邊緣特征等。結合農藝專家知識來建立特征重要性評價體系并采用互信息法對特征進行篩選，成功剔除冗余特征并保留最具代表性的特征子集。針對不同作物品種和病蟲害類型，已構建差異化的特征模板，顯著提高特征提取的針對性和準確性。

3.2 機器學習算法應用

基于提取的特征數據，已成功構建支持向量機分類器來進行病蟲害識別。通過網格搜索方法來優化核函數參數，有效提高模型分類精度。在時序預測方面，采用隨機森林算法建立病蟲害發生趨勢預測模型，并通過集成多個決策樹的預測結果來提高預測穩定性。針對非線性特征，已引入核主成分分析方法進行特征變換，顯著提升模型泛化能力；通過交叉驗證方法來評估模型性能，并動態調整模型參數，同時在模型訓練過程中，采用數據增強技術來擴充訓練樣本，成功提高模型對各類病蟲害的識別能力。

3.3 深度學習模型設計

已設計了基于卷積神經網絡的病蟲害識別模型，通過多層卷積和池化操作來自動提取病蟲害圖像的深層特征。在網絡結構設計中，采用殘差連接機制來解決深層網絡訓練困難問題，有效提高模型收斂速度；引入注意力機制來突出重要特征區域，顯著提升模型對關鍵病癥特征的識別能力；通過空間金字塔池化層來擴大感受野范圍，成功增強模型對多尺度特征的提取能力。在卷積層設計中，已采用深度可分離卷積來降低計算復雜度，同時保持特征提取效果。為增強模型的特征表達能力，已在網絡中引入多尺度特征融合模塊，實現不同層級特征的有效組合[3]。

針對時序數據預測，已構建長短時記憶網絡模型來捕捉病蟲害發生發展的時序特征。通過門控機制來調控信息流動，成功實現長期依賴關系的建模。在網絡訓練階段，通過采用遷移學習方法來利用預訓練模型加速模型訓練過程，有效解決樣本數據不足問題。通過引入雙向結構來增強對上下文信息的捕捉能力，顯著提高時序特征提取的準確性。通過批量歸一化技術來提高訓練穩定性，有效降低內部協變量偏移現象。為提升模型泛化能力，已在訓練過程中應用

drop out正則化策略，成功防止過擬合現象。通過結合殘差結構和門控機制，已構建了深度融合的時空特征提取網絡，實現了病蟲害圖像特征和時序特征的深度整合。

3.4 模型優化與評估

針對模型預測精度和運行效率進行綜合優化，已采用模型剪枝技術來降低網絡參數規模，顯著提高模型運行速度。通過知識蒸餾方法來將復雜模型的知識遷移到輕量級模型中成功實現模型壓縮。在評估階段，已構建多維度評價指標體系，包括預測準確率、召回率、精確率等指標。通過混淆矩陣來分析模型在不同病蟲害類型上的識別效果并針對性優化模型結構。通過采用滑動時間窗口法來評估模型的預測穩定性，并通過參數敏感性分析找出影響模型性能的關鍵因素。在實際應用中已建立模型自適應更新機制，通過根據新增數據持續優化模型參數。

4 病蟲害預警與防治系統

4.1 預警閾值設定

基于歷史監測數據和田間調查記錄，已建立了動態預警閾值體系。通過分析不同環境條件下病蟲害發生的臨界值，成功確定關鍵環境因子的預警閾值范圍。已采用模糊數學方法來處理閾值邊界問題，并建立溫度濕度、光照等環境參數與病蟲害發生概率的映射關系。在環境參數建模過程中已引入非線性函數來描述病蟲害發生規律，顯著提高閾值設定的科學性。通過建立多維度評價指標，全面評估各環境因子對病蟲害發生的影響程度，有效確保閾值設定的合理性[4]。

針對不同生育時期，已設置差異化的預警閾值，有效提高預警的精準性。在閾值優化過程中，通過引入時間權重因子來根據季節變化動態調整閾值參數。通過建立環境因子耦合模型來綜合考慮多個因素的協同作用，成功實現了預警閾值的自適應調節。利用數據挖掘技術，分析歷史預警數據，找出影響預警準確率的關鍵因素，并不斷優化閾值設定方法。在閾值更新過程中已采用滑動時間窗口方法來保證閾值隨環境變化及時更新，顯著提高預警系統對環境變化的適應能力。

4.2 風險等級劃分

依據病蟲害發生程度和危害范圍，已構建了多層次的風險評估體系。通過層次分析法來確定各評估指標的權重，成功建立風險等級量化模型。通過結合空間分析技術來繪制病蟲害風險分布圖，并直觀顯示不同區域的風險等級。在風險評估過程中已考慮農作物品種抗性、種植密度等影響因素，實現風險等級的精細化劃分。通過建立風險傳播模型來預測病蟲害的擴散趨勢，為防治決策提供科學依據。

4.3 預警信息推送

已構建了多渠道的預警信息發布平臺，成功實現預警信息的精準推送。通過采用數據可視化技術來將預警信息以圖表形式直觀展示，并通過空間插值方法生成病蟲害分布預測圖，有效標注重點防控區域。在可視化展示中已運用熱力圖技術來呈現病蟲害發生密度分布，并結合地理信息系統繪制預警區域邊界。針對不同預警級別，已設計了差異化的展示模板并采用不同顏色和圖標來凸顯預警等級。通過動態更新機制，實時刷新預警信息展示界面，有效確保信息時效性，并利用交互式圖表技術來支持用戶自定義查看預警信息詳情。

在信息推送過程中已根據用戶關注的區域和作物類型來提供個性化的預警服務。利用推送策略優化算法來選擇最優推送時間和方式，顯著提高信息傳遞效率。通過預警信息分級篩選機制來確保推送信息的準確性和時效性。已建立了用戶反饋機制來收集預警信息接收效果并持續優化推送策略。通過采用智能分發算法來根據用戶歷史接收記錄和行為特征，動態調整推送頻率和內容。通過結合區域特點和種植結構來構建分區域、分作物的推送規則庫，實現預警信息的精細化推送。已在推送系統中引入消息隊列技術來解決高并發推送場景下的性能問題，有效保證信息及時送達[5]。

4.4 防治方案制定

依據預警結果和風險評估，已制定針對性的防治方案。建立病蟲害防治知識庫，為不同情況下的防治措施提供科學依據，該知識庫包含了病蟲害種類特征、發生規律及其對應的防治技術方案。采用決策樹算法，可以根據環境條件、病蟲害特征自動生成防治建議，該系統能夠根據土壤條件、氣候特征、作物品種等多維度信息，快速匹配最適合的防治方案。

通過分析歷史防治效果數據來不斷優化和完善防治方案庫，可以實現防治方案的動態更新和優化調整。系統會自動記錄每次防治措施的實施情況和防治效果，通過數據分析發現最佳防治時間窗口和措施組合。結合農事操作規律來制定可操作性強的實施計劃，將防治措施與農事活動進行有效協同，提高防治效率。

4.5 系統集成實現

已采用微服務架構來設計整體系統框架，成功實現各功能模塊的松耦合集成。通過統一數據接口規范來確保數據在不同模塊間的順暢流轉；通過采用分布式計算框架來提升系統處理能力，實現大規模數據的實時分析。在系統部署方面，已采用容器化技術來提高系統可維護性和擴展性；通過負載均衡策略來優化系統資源配置有效保障系統穩定運行。已建立系統監控機制來實時掌握各模塊運行狀態，及時處理異常情況。

5 結語

基于大數據的農業病蟲害預測與防治技術，即通過物聯網設備來實時采集農田環境數據并運用機器學習算法構建預測模型，成功實現對病蟲害發生規律的精準預測。該技術解決了傳統人工巡查效率低下的問題，顯著提高了病蟲害防治的科學性和準確性。通過多源數據融合和深度學習算法的應用，建立了一套完整的預警防控體系，并在實際應用中取得了顯著成效。隨著技術的不斷完善和深入應用，將進一步提升農業生產的智能化水平。

參考文獻

[1] 管博倫，張立平，朱靜波，等.農業病蟲害圖像數據集構建關鍵問題及評價方法綜述[J].智慧農業（中英文），2023，5（3）：17-34.

[2] 顏廷國.農業大數據環境下的農作物病蟲害智能化監測預警[J].農業工程技術，2023，43（20）：51-52.

[3] 徐珍玉，梁德明，潘威.運用物聯網和大數據驅動的農業病蟲害監測技術研究 [J].農業裝備技術，2022，48（6）：4-6+18.

[4] 崔發開.物聯網技術在農業病害蟲監測方面的應用[J].農業工程技術，2022，42（18）：28-29.

[5] 李楊.大數據時代農作物病蟲害識別預警的發展與應

用[J].南方農業，2022，16（5）：175-179.