玉米田間主要病害的精準識別與智能防控技術研究

玉米是重要的糧食作物之一，其穩產高產對全球糧食安全具有重大影響。然而，玉米在生長過程中受到多種病害的影響，這些病害不僅降低產量，還影響品質，給農業生產帶來巨大經濟損失。傳統的病害管理方法多依賴人工經驗，存在識別準確性低、防治不及時等問題。隨著信息技術的快速發展，利用現代技術手段進行病害的精準識別和智能防控成為可能。本研究聚焦于玉米田間主要病害，旨在通過集成創新技術，提升病害管理的科學性和有效性，為玉米生產的可持續發展提供技術支持。

玉米在生長過程中容易受到多種病害的侵害，這些病害不僅導致產量減少，還會影響玉米的品質。因此，如何有效地識別和防治玉米田間病害，一直是農業科研工作者和種植者關注的問題。傳統的病害識別方法主要依賴人工觀察和經驗判斷，這耗時耗力，而且準確性受到個人經驗和知識水平的限制。隨著信息技術的快速發展，精準識別技術能夠通過分析玉米葉片、莖稈等圖像信息，快速準確地識別出病害種類和嚴重程度。例如，利用深度學習算法訓練的圖像識別系統可以自動檢測和分類玉米的各種病害，提高了識別效率和準確性，智能防控技術則是在精準識別的基礎上，根據病害發生的情況和趨勢，制定出科學合理的防治方案。本研究旨在探索玉米田間主要病害的精準識別與智能防控技術，以提高玉米生產的穩定性和效率。通過結合現代信息技術和植保知識，集病害監測、識別和防控于一體的智能系統，能夠準確識別多種玉米病害，并實現實時監控與預警。與常規管理相比，智能防控技術提高了病害管理的效率和作物產量，降低了農藥使用量，對保障糧食安全和環境保護具有重要意義。

一、玉米主要病害類型及特征

1、玉米大斑病

又稱條紋病、煤紋病、枯葉病、葉斑病，是玉米主要的葉部病害，先從底部葉片發生，逐步向上擴展，嚴重時能遍及全株。發病葉片上形成大型核狀病斑，初期為水漬狀青灰色或灰綠色小斑點，后期變為邊緣暗褐色、中央淡褐色或灰色的大斑。在潮濕條件下，病斑上有明顯的黑褐色霉層。

2、玉米小斑病

從苗期到成熟期均可發生，主要危害葉部。初期為褐色水漬狀小點，擴大后成橢圓形或長方形病斑，邊緣有紫色或紅色暈紋圈。該病由真菌引起，病原菌借風雨、氣流傳播，發病適宜溫度為26-29℃，多雨、濕度高的條件下病情迅速擴展。

3、玉米銹病

主要侵害葉片，嚴重時果穗苞葉和雄花也可發病。病斑初為不明顯的淡黃色小點，后擴展為圓形至長圓形，黃褐色或褐色，周圍表皮翻起，散出鐵銹色粉末。病原菌以夏孢子輾轉傳播、蔓延，高溫、多濕、光照不足條件下易流行。

4、玉米紋枯病

主要危害葉鞘和莖稈，嚴重時果穗受害。發病初期在葉鞘上產生暗綠色水漬狀病斑，后合成不規則大病斑，由下向上擴展。病部長出稠密的白色菌絲體，形成小菌核。病原菌在病殘體或土壤中越冬，播種過密、施氮過多、濕度大時易發病。

5、玉米莖基腐病

包括青枯型莖腐病和細菌型莖腐病，分別由不同病原菌引起。青枯型莖腐病表現為根系褐色腐爛，莖基部病斑水漬狀，病株枯萎；細菌型莖腐病則在葉梢和葉鞘上出現水漬狀腐爛，病組織軟化，散發出臭味。

6、玉米絲黑穗病

苗期侵染的系統性病害，一般到穗期才出現典型癥狀，病穗保持原形，部分小花受害變形，不能形成雄蕊，小花基部膨大形成菌癭，破裂后散出黑粉。

二、玉米田間病害對玉米生長的影響

病害不僅直接影響玉米植株的生理健康，還間接影響產量和品質，進而對整個農業生產系統造成不利影響。一方面，病害會破壞玉米植株的正常生理功能。例如，葉斑病會導致葉片出現病斑，減少光合作用的有效面積，影響植株的光合效率。病毒性病害如玉米矮花葉病則會干擾植株的代謝途徑，導致生長遲緩甚至死亡。這些直接的生理影響降低了玉米的生長速度和生物量積累，使植株無法達到其遺傳潛力所決定的產量水平。另一方面，病害還會影響玉米的繁殖能力。玉米穗腐病會直接侵害果穗，導致籽粒腐爛或脫落，嚴重影響產量。同時，降低玉米種子的質量，影響萌發率和幼苗的活力，增加玉米植株的脆弱性，使其更容易受到其他生物和非生物因素的侵害。例如，受到病害影響的植株更容易被害蟲侵襲，或者在極端天氣條件下更容易發生倒伏。病害的發生還會影響玉米田間的微生態環境。嚴重的病害會導致農田生態系統中有益生物種群的減少，如天敵昆蟲和土壤微生物，這些生物在維持農田生態平衡和促進植株健康方面起著一定的作用。

三、傳統病害識別與防控方法的局限性

從效率的角度來看，傳統的病害識別通常依賴于人工的觀察和經驗判斷。這種方式費時費力，且受到個人經驗和知識水平的限制，難以應對大面積作物的快速檢測需求。例如，農民或植保人員需要親自下田，逐一檢查作物的生長狀況，這不僅消耗大量的時間和勞動力，而且在病害初期往往難以及時發現問題，錯失了最佳防治時期。同樣，傳統的防控方法如手工噴灑農藥，同樣是效率低下且耗費人力的過程。均勻噴灑的難題以及無法精準針對受影響區域的問題，進一步降低了化學藥劑的使用效率，增加了成本支出。在準確性方面，傳統的病害識別方法由于缺乏科學的診斷工具和標準化流程，很容易出現誤判或漏判。人眼觀察無法精確區分病害的種類和嚴重程度，特別是在病害癥狀相似或者多種病害混合發生的情況下。而錯誤的診斷會導致不恰當的防控措施被采取，比如使用不適合的農藥，不僅無法有效控制病害，還可加劇藥物殘留問題，影響農產品質量和安全。在資源消耗方面，在傳統模式下，農藥和水資源的大量使用是普遍現象。由于缺乏精準噴灑設備，農藥往往過量使用，不僅增加了農業生產成本，還會引起土壤和水源污染，威脅生態環境安全。同時，農藥的過度使用還會導致病原體和害蟲抗藥性的增強，進一步加劇農業生態的惡性循環，不僅破壞了農田生態系統中的生物多樣性，還可導致非靶標生物的死亡，如益蟲和天敵的減少，這會破壞生態平衡，降低自然生態系統對害蟲的控制能力。長遠來看，這種模式不利于農業的可持續發展。盡管傳統方法在某些情況下依然有其適用性和便利性，但為了提升農業生產的質量和效率，減少對環境的負擔，現代農業生產迫切需要更高效、科學、環保的病害識別與防控技術。

四、玉米田間病害精準識別技術

1、數字圖像處理技術

通過高清相機或智能手機拍攝的玉米葉片照片，可以利用數字圖像處理軟件進行詳細的病斑特征提取。這一過程涉及圖像預處理、特征提取和分類三個關鍵步驟。圖像預處理包括去噪、增強和分割，目的是突出病斑區域并減少背景干擾。接著，通過特征提取算法，如灰度共生矩陣、局部二值模式和色彩矩等，從處理后的圖像中提取出能夠代表病害特征的量化參數。最后，結合病害診斷知識庫，采用機器學習算法對提取的特征進行分類和識別。數字圖像處理技術的優勢在于其非破壞性、高效性和精確性。農民和技術人員可以輕松地在田間獲取圖像數據，并通過軟件快速得出診斷結果。然而，這種方法也存在一些挑戰，圖像質量受拍攝條件如光照、角度和距離的影響，會影響識別的準確性。病斑的多樣性和復雜性要求處理算法必須具備高度的魯棒性和適應性。環境因素如天氣和季節變化會對圖像采集和識別效果產生不利影響。

2、基于深度學習的識別技術

這種方法主要依賴于深度卷積神經網絡（DCNN）模型，如ResNet50和VGG19，它們能夠自動從大量標注的病害圖像中學習并提取層次化的特征。通過遷移學習和數據增強技術，這些模型能夠進一步提高識別性能，即使在數據量有限的情況下也能保持較高的準確率。深度學習方法的優勢在于其自動化和高準確性。一旦訓練完成，DCNN模型可以快速識別新的病害樣本，無需人工干預。深度學習模型具有很好的泛化能力，能夠處理不同品種和生長條件下的玉米病害。

3、高光譜成像技術

高光譜成像技術結合了光學、電子學、信息處理等領域的技術，能夠實現地物光譜的窄波段連續成像。通過搭載在無人機等平臺上的高光譜相機，可以獲取玉米葉片的高清光譜圖像數據，這些數據包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。高光譜成像技術的核心優勢在于其超窄波段的光強量化能力，通常包含數百個波段，這使得它能夠提供比傳統寬波段遙感更多的精細光譜信息。在玉米病害識別中，不同病害的光譜特征表現為波形的變化，這些變化可以在高光譜圖像中被精確捕捉。在病害特征提取階段，可以通過光譜角填圖（SAM）、光譜信息散度（SID）等方法來識別和分類病害。這些方法基于不同病害特有的光譜特征，將正常與受病害影響的玉米葉片區域區分開來。

五、玉米病害智能防控技術

1、病害監測傳感器技術

病害監測傳感器技術主要利用各種類型的傳感器來收集與玉米生長密切相關的數據，這些數據通常包括環境因素和作物本身的生理參數。環境因素的監測主要涉及溫濕度、土壤水分、光照強度等，這些因素直接影響玉米的生長狀態和病害發生的風險。例如，高濕度和適宜的溫度條件往往有利于某些病原菌的生長和傳播，因此，通過監測這些環境參數，可以及時調整灌溉和通風策略，降低病害發生的風險。除了環境因素，生理參數的監測涉及葉片溫度、葉綠素含量、莖稈直徑、植株高度等指標。葉片溫度的變化可以反映植物的蒸騰速率和水分狀況，而葉綠素含量則直接關系到光合作用的效率。這些生理參數的變化往往能夠早期顯示出作物健康狀態的改變，從而為病害的早期檢測提供線索。在實際應用中，病害監測傳感器技術通常需要結合無線通信技術和邊緣計算技術，以實現數據的實時傳輸和處理。

2、智能防控決策支持系統

智能防控決策支持系統（DSS）集成了數據采集、分析預測和決策制定的全過程，為農民和管理者提供科學、合理的防控建議。這種系統通常由幾個關鍵模塊構成，包括數據管理模塊、模型庫、知識庫以及用戶界面。數據管理模塊負責收集來自不同監測傳感器的數據，如氣候數據、土壤狀況、作物生長信息以及通過圖像識別得到的病害發生情況等。這些數據經過清洗、整合后，為模型分析和預測提供輸入。模型庫則包含了多種病害預測和評估模型。這些模型根據歷史數據和當前環境條件，運用統計和機器學習方法來預測病害發生的風險以及發展趨勢。例如，基于氣象數據的模型能夠預測因天氣變化可能加劇的病害類型；而基于圖像識別結果的模型則能夠及時評估病害的嚴重程度和分布范圍。知識庫則匯集了領域專家的知識和歷史案例，提供關于病害防控的各種策略和建議。這包括最佳的農藥使用時機、施藥方式、劑量，以及非化學防治的方法，如作物輪作、抗病品種的選擇等。用戶界面是農民和管理者與DSS互動的平臺。通過直觀友好的操作界面，用戶可以查看實時數據、預測結果，并根據系統的建議制定防控計劃。此外，系統還能夠根據用戶的反饋進行自我學習和調整，不斷優化模型和防控策略。

3、無人機在病害防控中的應用

無人機技術應用范圍涵蓋了病害監測、精準施藥、病情評估等多個方面。利用無人機搭載的高分辨率攝像頭和多光譜傳感器，可以高效、準確地獲取田間作物的生長狀況和病害發生信息。在病害監測方面，無人機能夠覆蓋大面積農田，快速獲取作物的高清影像。結合圖像處理和深度學習技術，這些影像數據可以用來識別作物外觀的變化，及時發現病害征兆。例如，通過分析作物反射的光譜信息，無人機可以幫助檢測作物營養缺乏或受到病蟲害攻擊的情況。傳統的地面施藥設備難以均勻覆蓋作物，特別是對于高大作物如玉米。而無人機可以低空飛行，通過精確控制的噴霧系統，將農藥直接噴灑到需要處理的作物上，不僅提高了農藥的使用效率，減少了農藥用量，也降低了環境污染。除了監測和施藥外，無人機還可以用于病害防治后的病情評估。通過定期獲取田間作物的影像，分析病害的發展狀況和防治效果，為后續的防控措施提供數據支持。

4、智能預警與應急響應

智能預警與應急響應能夠在病害發生前提供準確的預警信息，并在病害發生時迅速啟動有效的應急措施。智能預警系統依賴于安裝在田間的各種監控設備，如氣象站、土壤探測器以及圖像采集設備等。這些設備能夠提供關于作物生長環境的實時數據，通過無線網絡，這些數據被傳輸至中央處理系統進行分析。在數據處理中心，數據分析軟件和機器學習算法對收集到的信息進行處理和分析。這些算法能夠識別出病害發生的早期信號，如某些病害特有的光譜反射模式或葉片顏色、形態的微妙變化。一旦檢測到異常指標，系統就會根據歷史數據和當前環境條件，運用病害發展模型來預測病害的潛在風險和發展趨勢。當系統預測到某種病害的風險超過預設閾值時，智能預警功能將被觸發。這時，系統會通過手機應用、短信或其他通訊方式向農民和管理者發送預警信息，包括病害類型、可能的影響范圍以及建議的防控措施。與此同時，智能預警系統還會啟動應急響應機制，這包括自動調整灌溉系統以減少過度濕潤的環境、啟動風機以調節溫濕度，或是推薦合適的農藥和施用時機。在一些高度自動化的農場，無人機或自動化噴霧設備甚至可以在檢測到病害預警后立即開始作業，以最快的速度實施防控。

綜上，本研究分析針對玉米田間主要病害的精準識別與智能防控技術，提高了病害管理的效率和精確度。這不僅有助于保障玉米產量和品質，還能減少農藥的過量使用，對環境保護和農業可持續發展具有重要意義。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入，玉米病害的智能防控技術將在更多地區和作物上得到推廣，為實現全球糧食安全和農業現代化貢獻力量。今后研究的重點方向應該繼續優化算法、完善系統功能，并結合大數據分析提升預警準確性。

（作者單位：112200遼寧省西豐縣農業綜合行政執法隊）