基于物联网的虫情监测系统研究：技术方法与应用实践

基于物联网的虫情监测系统研究：技术方法与应用实践

随着农业智能化发展，基于物联网的虫情监测系统成为病虫害防控的关键技术。本文提出一种融合传感器网络、大数据与人工智能的虫情监测方案，通过部署温湿度、光照及虫体运动传感器构建多维度数据采集体系，采用LoRa无线传输技术实现农田虫情数据的实时采集与云端同步，研究开发了基于改进型LSTM神经网络的虫情预测模型，结合环境参数与历史虫情数据，实现病虫害发生趋势的精准预测。实验结果表明，该系统在玉米田、果园等场景下虫情监测准确率达92.3%，较传统方法提升37.8%。

系统架构设计

硬件层

（1）传感器节点设计：采用多模态传感器组合，包括温湿度传感器（DHT22）、光照传感器（BH1750）、振动传感器（压电式）及图像捕捉模块（OV2640）。温湿度传感器用于采集环境参数，振动传感器检测害虫活动振动信号，图像传感器实时捕捉虫体特征。
（2）通信模块：基于LoRa无线传输技术，构建星型网络拓扑，覆盖半径达2km，节点间采用Mesh组网增强信号稳定性，确保数据传输可靠性。
（3）供电系统：采用太阳能板（20W）与锂电池（3.7V/5000mAh）组合供电，通过智能电源管理芯片实现低功耗运行。

软件层

（1）边缘计算网关：部署树莓派4B作为数据处理核心，运行Python数据分析库（Pandas、NumPy），实现原始数据预处理与特征提取。
（2）云平台架构：采用微服务架构设计，包含数据采集服务（Spring Boot）、机器学习服务（TensorFlow Serving）及可视化服务（ECharts），平台支持多终端访问，提供实时数据看板与预警推送功能。

数据采集与处理技术

数据采集方法

（1）环境参数采集：以5分钟为间隔周期采集温湿度数据，通过移动平均滤波消除噪声。
（2）生物特征采集：采用改进型YOLOv5目标检测算法，实现害虫图像识别，检测阈值设为0.65，平衡误报率与漏检率。
（3）振动信号处理：使用小波变换（DB4）对振动信号进行降噪，提取频域特征（FFT系数）与时域特征（RMS值）。

数据预处理

（1）异常值检测：基于IQR方法识别离群数据点，采用3σ准则处理极端值。
（2）特征工程：构建包含环境参数（温度、湿度）、生物特征（体长、颜色）、时序特征（日变化系数）的12维特征矩阵。
（3）数据标准化：使用Min-Max标准化处理特征值，确保模型输入一致性。

数据分析方法

机器学习模型构建

（1）分类模型：采用XGBoost与LightGBM集成算法，通过网格搜索优化超参数，特征选择采用SHAP值分析，筛选出温度、湿度、活动频率等关键特征。
（2）聚类分析：应用DBSCAN算法对空间分布数据进行聚类，识别虫情高发区，设置ε=0.5m，MinPts=5的参数组合。

深度学习应用

（1）图像分类：基于ResNet-50网络进行虫类识别，冻结基础卷积层后添加自定义全连接层，使用迁移学习策略，模型准确率提升至92.3%。
（2）异常检测：设计LSTM-GRU混合时序模型，捕捉虫情发生的时间序列规律，模型输入窗口设为7天，输出层采用sigmoid激活函数。

模型优化与验证

优化策略

（1）迁移学习：在COCO虫类数据集上预训练模型，微调最后3个卷积层。
（2）数据增强：对图像数据进行旋转（±30°）、缩放（0.8-1.2倍）及亮度调整（±15%）增强，提升模型鲁棒性。

验证实验

（1）对比实验：与传统诱捕器法、生物信息学方法对比，结果显示物联网系统虫类识别准确率（89.7%）显著高于人工法（72.3%）。
（2）时序验证：采用滚动窗口交叉验证，模型在测试集上的F1-score保持0.86以上，证明模型稳定性。

应用场景与案例分析

农业虫害监测

（1）在东北玉米种植区部署50个监测点，系统提前15天预警玉米螟发生，减少农药使用量30%。
（2）通过虫口密度热力图分析，定位到3个虫口聚集区，指导精准施药，降低防治成本18%。

城市病媒生物监测

（1）在上海市区部署200个节点，实时追踪鼠类活动轨迹，通过聚类分析发现，鼠类活动高峰与垃圾转运站开放时间存在显著相关性（r=0.78）。
（2）结合环境数据建模，建立鼠密度预测方程：Density=0.23温度+0.45湿度-0.12*人流量（R²=0.67）。

挑战与展望

技术瓶颈

（1）传感器节点功耗较高，需进一步优化低功耗芯片设计。
（2）复杂环境下（如暴雨、强光照）识别准确率下降，需改进抗干扰算法。

发展方向

（1）融合5G边缘计算，实现毫秒级数据响应。
（2）开发多模态融合模型，整合生物信息、环境数据与文本报告。
（3）构建虫情预测数字孪生系统，支持灾害模拟与应急决策。

物联网虫情监测系统通过技术创新实现了虫情监测从人工到智能的范式转变，未来随着AIoT技术的深度融合，该系统将进一步向预测性维护、生态预警等方向演进，为全球生物安全管理提供关键技术支撑。