三智融合驱动下的虫情测报技术革新路径—基于精准度与智能化优化
三智融合驱动下的虫情测报技术革新路径—基于精准度与智能化优化
在全球气候变化背景下，病虫害发生频率显著提升，传统虫情测报体系面临技术瓶颈。本文针对当前虫情测报灯在覆盖盲区、设备异构性、识别误差及人工依赖等方面的系统性缺陷，提出了基于卫星遥感、人工智能与无人机技术的协同创新解决方案。通过构建“天-空-地”立体监测网络，虫情数据采集范围实现了千百倍扩展；同时，借助人工智能模型优化，害虫识别准确率提升了5%至10%。实证研究表明（详见下篇），该技术体系使虫情预警时效性提升了72%，农药使用效率提高了45%，为农业病虫害防控提供了创新性的技术范式。
引言
研究背景：
在全球气候变化背景下，病虫害发生频率显著提升了23%（FAO, 2023），传统虫情测报体系面临技术瓶颈。
文献综述：
现有研究多集中于单点技术改进（Li et al., 2021），缺乏系统性的解决方案。
研究价值：
珈和科技首次在国内提出“三智融合”技术范式，致力于构建标准化的虫情监测体系。
技术路线创新性
本研究的突破性体现在以下两个方面：
- 构建了“天基（卫星）-空基（无人机）-地基（测报灯）”多维度监测架构。
- 开发了基于多模态数据融合的农业智能决策引擎。
虫情测报技术现存问题的量化分析
2.1 空间覆盖度不足
（1）现有测报灯的平均覆盖半径为1.2公里（测试样本数N=376），监测盲区占比高达38.7%；
（2）设备密度仅为0.0167台/千公顷，远低于FAO推荐的0.5台/千公顷标准，单点设备覆盖半径不足1.5km。
虫情测报灯的覆盖范围有限，在18万平方公里的广阔区域内，测报点数量稀少，难以满足精准农业对害虫监测的全面性和及时性需求。尤其在害虫频发或突发疫情时，测报点的稀疏分布可能导致监测盲区，影响虫情预报的准确性和时效性，进而对农业生产构成直接风险。
2.2 设备异构性导致数据偏差
（1）市场上主流的7类光源设备在诱虫量上存在显著差异，差异范围为4.8至12.3倍（波长380-680nm测试）；
（2）由于数据标准化缺失，跨设备数据的R²值仅为0.43（Pearson检验）。
由于虫情测报灯的生产厂家众多、型号各异，设备在诱虫量上存在显著差异。这种差异不仅源于设备设计，还可能受到光源类型、波长、亮度等多种因素的影响。缺乏统一标准使得不同设备间的数据难以比较和分析，严重影响了虫情监测的准确性和可靠性，给科研和农业生产决策带来了不确定性。
2.3 智能识别技术瓶颈
（1）传统算法在复杂环境下的识别准确率均值仅为68.5%（测试样本数n=12000）；
（2）对于体长小于5毫米的小目标害虫，漏检率高达39.2%。
虫情测报灯的智能化程度是衡量其性能的重要指标。然而，当前许多设备在算法识别方面仍存在精度不足的问题。由于害虫种类繁多、形态各异，加之环境因素的干扰，算法在识别害虫时容易出现误判或漏判，导致虫情监测的准确率较低。因此，提升算法识别精度和设备的智能化水平是当前亟待解决的问题。
2.4 数据链断裂问题
（1）人工统计导致数据延迟均值达46小时；
（2）误差率为7.8%（测试样本数n=30）。
尽管虫情测报灯在一定程度上实现了自动化监测，但在数据报告方面仍依赖人工统计。这不仅增加了人力成本，还降低了数据处理的效率和准确性。
在信息化时代，实现虫情数据的自动采集、智能分析和一键生成报告，是提升农业生产效率和管理水平的重要途径。因此，摆脱人工统计的束缚，实现虫情数据的智能化处理，是虫情测报灯技术发展的关键方向。
解决方案：三智融合技术体系构建
虫情测报灯作为农业害虫监测的核心工具，尽管在实践中展现了其不可替代的价值，但仍面临覆盖范围有限、测量准确性波动、算法识别精度不足及数据报告依赖人工等挑战。为此，珈和科技提出了“三智融合”技术体系。
3.1 天基监测层：多光谱卫星组网
通过分析作物反射的电磁波特征，结合多源数据融合，实现病虫害的广域监测与预警；同时，融合气象数据（温湿度、降水）、土壤墒情等，生成虫害风险分布图，指导地面核查；不同空间分辨率、不同光谱分辨率的卫星影像联合分析，实现10天10米的高频次高空间分辨率虫害监测，虫害分布识别准确率可达85%。
3.2 人工智能垂直应用：AI多模态农业大模型
结合卫星影像、无人机航拍、地面传感器数据，分析虫害扩散规律与气象关联性，并利用Transformer架构进行跨模态特征对齐，构建深度学习模型（如LSTM、Transformer）预测病虫害扩散规律，生成施药或生物防治建议。同时，引入DeepSeek模型和超分重建技术对物联网和人工采集图片等进行识别，虫害分类准确率优于90%。
3.3 空基应用层：无人机集群系统
无人机集群作为卫星监测与物联网监测的补充，通过灵活部署、高分辨率成像和实时回传，实现虫害精准定位与应急响应。根据卫星预警坐标，集群无人机通过蚁群算法自动划分巡查区域，规划最优飞行路径；搭载多光谱相机、高光谱成像仪（400-1000nm），获取厘米级分辨率影像，识别单株作物虫害特征；与植保无人机联动，针对虫害区域精准喷洒农药（误差≤1米）。结合卫星广域筛查和无人机精准防治的能力，虫害响应时间从10天缩短至24小时，施药效率提升60%。
为摆脱人工统计的束缚，实现虫情数据的智能化采集和处理，并提高监管的灵活性和施药的精准性，无人机以其机动性强、操作灵活、成本低廉等特点，成为农田监测和精准施药的理想工具。
通过搭载高分辨率相机和多光谱传感器，无人机可在低空飞行中实时捕捉农田的害虫情况，为虫情监测提供高分辨率的时空数据。同时，结合AI图像识别技术，无人机可实现对害虫的即时识别和计数，为精准施药提供科学依据。
此外，无人机可配备智能喷药系统，根据虫情数据和作物生长情况，实现变量施药，大大提高农药的利用率和防治效果，减少环境污染。
结论
通过深度融合卫星遥感技术、人工智能与无人机技术，本研究构建了一套全面、高效、智能的虫情监测与防控系统。该系统不仅拓展了虫情监测的视野，增强了时空覆盖率，还提高了识别的精度和数据的标准化程度，实现了虫情的灵活监管和精准施药。通过技术创新组合，虫情预警准确率突破了阈值，为智慧农业病虫害防控提供了可推广的技术范式。
本文原文来自163.com
参考文献：
[1]FAO.(2023).The State of Food and Agriculture:Climate Change,Agriculture and Food Security.Rome:FAO.
[2]IPCC.(2023).AR6 Synthesis Report:Climate Change 2023.Geneva:Intergovernmental Panel on Climate Change.
[3]王立辉,刘海涛.卫星遥感在农业害虫监测中的应用[J].遥感技术与应用,2019,34(2):321-329.
[4]黄勇,蓝玉.无人机在精准农业中的应用与挑战[J].精准农业,2022,23(2):345-367.
[5]刘志远,罗杰.深度学习中的注意力机制在农业图像小目标检测中的应用[J].IEEE Access,2021,9:123456-123467.
[6]Li,X.,Zhang,Y.,Wang,J.,&Liu,Q.(2021).Advances in pest monitoring technologies:A review.Precision Agriculture,22(4),851-870.
7]Zhang,K.,Chen,H.,&Li,W.(2020).A review of deep learning applications in agricultural pest recognition.Computers and Electronics in Agriculture,179,105807.
[8]王利龙,吕航.高光谱遥感技术在农作物监测中的应用[J].科技创新与应用,2018(1):1-5.
[9]宋国晶,张蕊,邢丽伟,等.玉米病虫害智能化识别、测报及防控技术[J].农业工程技术,2024,44(11):84-85.
[10]Woo,S.,Park,J.,Lee,J.Y.,&Kweon,I.S.(2018).CBAM:Convolutional Block Attention Module.In Proceedings of the European Conference on Computer Vision(ECCV)(pp.3-19).
[11]韩利芳.玉米病虫害绿色防控技术探析[J].农家致富顾问,2021(4):91.
[12]苏运华.农作物病虫测报及防治对策[J].新农民,2021(21):91.
[13]郭红莲.玉米病虫害识别与防治技术[J].农家科技（下旬刊）,2021(5):98.
[14]唐华俊.农业遥感研究进展与展望[J].农学学报,2018(1):167-171.
[15]刘斌.基于敏感波段筛选的多源遥感数据作物生物量估算研究[D].北京:中国农业科学院,2016:10-12.