小麦白粉病自动监测预警系统

农作物重大病虫害数字化监测预警系统实现农作物病虫害绿色防控农业中很多农作物产量低都是由于虫害的发生而造成的，夏季是虫害的高发季节，做好虫害的防治工作就显得尤为的重要了，随着信息化技术在农业中的应用，我国病虫害监测技术得到了很大的提升，而目前较先进的代表技术就是农作物重大病虫害数字化监测预警系统，这和以往的病虫害监测技术有很大的区别，农作物重大病虫害数字化监测预警系统是针对于农业中的虫害问题而推出的，对防治害虫有很好的效果。

现在我们就来看看农作物重大病虫害数字化监测预警系统究竟有哪些过人之处？以托普云农生产的农作物重大病虫害数字化监测预警系统为例，简单了解一下农作物重大病虫害数字化监测预警系统有哪些优点：1.托普云农的农作物重大病虫害数字化监测预警系统可以自动采集全自动化病虫害数据信息，既能够采集病虫害发生的地点、时间、温湿度、光照等信息，还可以通过拍摄田间病虫照片，将照片数据采集地点自动生成分布图．从地图上可一目了然地了解病虫害发生分布。

2.重大病虫害数字化监测预警系统采集到的作物生长状况和病虫害情况，可以通过手机短信报警功能可以及时报告给用户，方便用户实时掌握病虫害状况。

3.托普云农的农作物重大病虫害数字化监测预警系统可以多形式展示监测到的数据，能够让数据更为直观，不仅能够展示发生省份统计、发生县数统计，有害生物发生危害基础信息等；同时利用地理信息系统的空间分析展示功能，以点状分农作物布、区域填充、图层叠加、插值图等表现形式，形象、直观地展示有害生物发生分布区域。

4.托普云农的农作物重大病虫害数字化监测预警系统以信息化管理病虫害，简单、方便，而且实现了远程监控和接受报警信息。

5.托普云农的农作物重大病虫害数字化监测预警系统能够进行专家决策，能够根据监测到的病虫害状况自动决策分析预防对策。

农作物重大病虫害数字化监测预警系统通过搭建在田间的智能虫情监测设备，可以无公害诱捕杀虫，绿色环保，同时利用GPRS/3G移动无线网路，定时采集现场图像，自动上传到远端的物联网监控服务平台，工作人员可随时远程了解田间虫情情况与变化，制定防治措施。

文章编号：1673-887X(2023)06-0159-03康县小麦白粉病的发生与防治苏雪慧（康县农业技术推广中心，甘肃康县746500）摘要小麦是康县重要粮食作物，也是带动当地农民增收的重要作物，对保证小麦安全生产意义重大。

小麦栽培时，若管理不当极易发生病虫害，轻则减产，重则绝产无收，影响种植效益，因此做好小麦白粉病防治工作具有重要的现实意义。

文章以康县为例，对小麦白粉病的发生规律、原因、症状与综合防治措施展开了深入探析。

关键词小麦；白粉病；症状；综合防治中图分类号S512.1文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2023.06.057Occurrence and Control of Wheat Powdery MildewSu Xuehui(Kangxian Agricultural Technology Extension Center,Kangxian746500,Gansu,China)Abstract：Wheat is an important grain crop in Kangxian County,and it is also an important crop that drives the local farmers to in‐crease their income,which is of great significance to ensure the safe production of wheat.In wheat cultivation,if the management is not proper,it is very easy to occur diseases and pests,powdery mildew is one of them,light yield,heavy yield no harvest,affecting the planting efficiency,so it is of great practical significance to do a good job in wheat powdery mildew control.Taking Kangxian County as an example,the occurrence rule,causes,symptoms and comprehensive control measures of wheat powdery mildew were analyzed.Key words：wheat,mildew,symptoms,comprehensive control据统计，2022年康县小麦播种面积为4667hm2，小麦种植已成为当地农民收入的重要来源。

面向智能农业的农作物病虫害自动识别与预防系统设计随着科技的不断进步，智能农业已经成为农业生产的重要趋势之一。

农作物的病虫害防治一直是农民们面临的重要问题，而传统的防治方法效果有限且劳动密集。

因此，设计一套面向智能农业的农作物病虫害自动识别与预防系统具有重要意义。

本文旨在介绍这样一套系统的设计理念和实现方法。

1. 系统概述农作物病虫害自动识别与预防系统旨在利用人工智能和物联网技术为农民提供即时准确的农作物病虫害信息，并提供相应的防治措施。

该系统可以通过图像识别、数据采集和分析等方式，实现对农作物病虫害的自动识别与预测，帮助农民及时采取防治措施，减少农作物的损失并提高产量。

2. 图像识别与数据采集系统的核心技术是图像识别与数据采集。

通过使用高分辨率摄像头或无人机配备的相机，系统能够对农田进行实时监控，获取大量的图像信息。

然后，利用深度学习算法和计算机视觉技术，对图像进行分析和识别，从而判断农作物是否受到了病虫害的侵害。

同时，系统还需要结合传感器等设备对农田中的温度、湿度、土壤湿度等重要参数进行实时采集，以提供更全面的数据支持。

3. 数据分析与预测系统收集到的大量图像和数据被送往云端进行进一步的分析和处理。

利用机器学习和数据挖掘等技术，系统可以从海量的数据中提取有价值的信息和模式，并对未来的病虫害发生进行预测。

这些预测结果可以帮助农民制定更加精准的防治方案，提前采取相应措施，防止病虫害进一步蔓延，减少经济损失。

4. 预警与反馈系统在识别到农作物病虫害的同时，可以通过短信、手机应用程序等多种方式及时向农民发送预警信息。

这些信息包括病虫害的种类、严重程度以及推荐的防治措施等。

农民可以根据预警信息及时采取措施，对受害农田进行进一步的检查和处理。

同时，系统还可以根据农民的反馈和实际情况，动态调整预测模型和防治策略，提高系统的准确性和可靠性。

5. 系统的优势与挑战面向智能农业的农作物病虫害自动识别与预防系统具有以下优势：- 自动化：系统能够自动识别病虫害并提供相应的防治方案，降低了农民的劳动强度。

农作物重大病虫害数字化监测预警系统解决方案一、农作物重大病虫害数字化监测预警系统简介概述：在我们的农业种植过程中，病虫害无疑是农业工作者以及相关研究部门最为头疼的一个部分。

同时，若程度较小的病虫害未经良好处理，极有可能会演变成重大病虫灾害。

其中，农作物重大病虫害数字化监测预警系统的出现，无疑为重大病虫灾害的预防做好技术方面的支持。

农作物重大病虫害数字化监测预警系统，在病虫灾害处理领域，可有效进行病虫防控组织化程度和科学化水平等方面的提升。

其中农作物重大病虫害数字化监测预警系统是无疑是实现病虫综合治理、农药减量控害的重要措施，同时也是深入开展“到2020年农药使用量零增长行动”的重要抓手，其中最为值得一提的是，该系统还是转变农业发展方式、实现提质增效的重大举措。

其中，相关部门为确保融合示范工作有力有序开展、取得实效，特此制定该方案。

由托普云农自主研发生产的农作物重大病虫害数字化监测预警系统在进行使用过程中，用户可随时进行园区数据查看。

其中，系统可通过提前的设定，将检测的参数进行远程传输。

用户可通过对设备自动传输回来的数据进行分析，并且进行后续计划的制定。

那么什么是农作物重大病虫害数字化监测预警系统呢？托普云农农作物重大病虫害数字化监测预警系统的功能很强大，所以它的构建也并非只是一件简单的仪器，而是由孢子信息自动捕捉培养系统、病虫害远程监控设备、虫情信息自动采集分析系统、远程小气候信息采集系统、害虫性诱智能测报系统等设备组成，不仅可以做到病害状况的监测，还可以采集虫情信息、农林气象信息，并可以将数据上传至云服务器，用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块，对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策，帮助农业工作者智能管理农田。

我们都知道，像气候变化等现象都会对农作物病害的发生有影响，特别是在秋冬季节，秋冬季气温较常年略高、降水偏少，则有利于蚜虫、红蜘蛛、地下害虫越冬。

小麦病虫害监测与预警系统设计随着全球气候变化和人类活动的影响，农作物的病虫害问题日益突出。

作为全球粮食作物之一，小麦的病虫害对其产量和质量产生了重大影响。

因此，开发一个有效的小麦病虫害监测与预警系统至关重要，可以及时发现病虫害并采取相应的控制措施，最大限度地减少农作物的损失。

一、系统概述小麦病虫害监测与预警系统是一个基于现代信息技术的集数据采集、传输、处理和分析为一体的综合系统。

其主要功能包括：1. 数据采集：通过传感器和其他设备实时监测小麦田间的环境和作物生长状况，如温度、湿度、气候、土壤质量、作物生长速度等。

2. 数据传输：将采集到的数据通过网络传输到数据中心进行集中存储和管理，以确保数据的安全与可靠。

3. 数据处理与分析：对采集到的数据进行处理和分析，利用数据挖掘、机器学习等技术，构建病虫害的预警模型，提供准确的病虫害预警结果。

4. 预警与反馈：根据预警模型的结果，及时向农民、农业部门或相关机构发送预警信息，帮助他们采取相应的农艺措施和病虫害防治措施。

二、系统组成小麦病虫害监测与预警系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据采集设备：包括温湿度传感器、气象站、土壤分析仪等，用于实时监测小麦田间的环境参数和作物生长情况，并将采集到的数据传送至数据中心。

2. 数据传输网络：系统使用互联网或专用通信网络传输数据，确保数据能够及时、稳定地传输到数据中心。

3. 数据中心：数据中心是小麦病虫害监测与预警系统的核心，负责接收、存储和管理采集到的数据，并进行数据处理和分析，生成预警结果。

4. 预警系统：根据数据中心分析得到的预警结果，预警系统将及时发出预警信息，包括病虫害类型、严重程度、预计发生时间等，帮助农民和相关机构制定防控措施。

三、技术支持小麦病虫害监测与预警系统设计需要借助现代信息技术的支持，主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：选择高精度的温湿度传感器、气象站、土壤分析仪等设备，确保采集到的数据准确可靠。

小麦病害监测预警系统设计与实现一、选题背景小麦是我国的重要粮食作物之一，其生产受到多种天气和生物因素的影响。

其中，病害是影响小麦生长的主要因素之一。

小麦病害严重影响着小麦的产量和质量。

因此，开发一套小麦病害监测预警系统，实现对小麦病害的及时监测和预警，对于增加小麦的产量和质量，具有重要的意义和价值。

二、系统概述小麦病害监测预警系统是一种基于物联网、云计算、大数据和人工智能等技术的综合系统。

系统由传感器网络、数据采集设备、云端服务器和移动终端等组成。

其中，传感器网络用于实时采集小麦生长环境相关参数，数据采集设备用于数据传输和存储，云端服务器用于处理和分析数据，移动终端用于提供实时监测结果和预警信息。

三、系统设计1、传感器网络设计传感器网络是小麦病害监测预警系统的核心，其主要作用是采集小麦生长环境的相关参数。

传感器网络内部由多个传感器节点组成，每个传感器节点都可以采集小麦生长环境的温度、湿度、光照等参数。

同时，传感器节点之间可以相互通信，将采集的数据传送至数据采集设备。

2、数据采集设备设计数据采集设备主要作用是对传感器节点采集的数据进行处理和存储。

数据采集设备需要采用高速传输协议，确保数据的稳定传输。

同时，为了保证数据的安全性和完整性，数据采集设备需要采用安全加密技术和数据冗余备份技术。

3、云端服务器设计云端服务器是小麦病害监测预警系统的数据处理和分析中心。

云端服务器可以对采集到的数据进行分析和挖掘，从中提取出有用的信息，并对小麦病害进行判别和预测。

同时，云端服务器还可以对不同的用户提供个性化的服务和推送。

4、移动终端设计移动终端是小麦病害监测预警系统的用户界面和信息推送平台。

移动终端可以通过云端服务器获取实时的监测结果和预警信息，同时还可以与云端服务器进行交互和反馈。

移动终端应具有简单易用、信息及时、安全可靠等特点。

四、系统实现小麦病害监测预警系统的实现，需要涉及到相关的硬件、软件和网络技术。

其中，硬件包括传感器、数据采集器、服务器和移动终端等。

智能农业中的植物病虫害检测及预警系统设计植物病虫害是影响农作物生长和产量的关键因素之一。

随着科技的发展，智能农业技术的应用逐渐成熟，植物病虫害检测和预警系统也变得更加智能和高效。

本文将讨论智能农业中植物病虫害检测及预警系统的设计。

一、系统设计概述植物病虫害检测及预警系统的设计应包括以下基本要点：传感器网络部署、数据采集与处理、病虫害识别算法、预警模型构建和信息推送等。

传感器网络部署通过布置在农田中的传感器实时监测环境数据。

数据采集与处理模块负责收集传感器节点采集的大量数据，并对其进行滤波、去噪、分析和存储。

病虫害识别算法利用机器学习和图像处理技术，对植物病虫害进行自动检测和识别。

预警模型构建模块依据历史数据和环境参数，建立病虫害发生的概率模型，以实现提前预警和合理治理。

信息推送模块将预警信息以各种途径及时传递给农民。

二、传感器网络部署传感器网络是植物病虫害检测及预警系统的核心部分，其用于实时采集农田中的环境参数，包括土壤湿度、温度、光照强度等。

传感器节点的布置应根据具体农田的大小和形状进行合理规划，以保证覆盖面积和数据的准确性。

传感器节点应具备低功耗、稳定性高的特点，以保证系统的持续运行和数据的准确性。

三、数据采集与处理传感器节点实时采集的大量环境数据需要进行滤波、去噪、分析和存储。

滤波和去噪过程可以通过采用经典的滤波算法和数字信号处理技术，对数据进行平滑处理，去除噪声干扰。

分析过程可以利用统计学方法和数据挖掘技术，对数据进行趋势分析、聚类分析和相关性分析。

存储过程则需要设计合理的数据库和数据结构，便于后续的病虫害识别和预警模型构建。

四、病虫害识别算法植物病虫害识别算法是智能农业中的关键技术之一。

常见的病虫害识别算法包括基于图像处理的算法和基于机器学习的算法。

基于图像处理的算法通过提取图像的特征，并基于特征进行分类和识别。

基于机器学习的算法则通过建立训练集和测试集，使用分类算法对植物病虫害进行自动检测和识别。

田间自动小麦病害诊断系统摘要农作物病害是造成世界农业产业减产和经济损失的主要原因。

监测作物的健康状况对于控制疾病的蔓延和实施有效的管理至关重要。

本文提出了一种基于弱监督深层学习框架的田间自动小麦病害诊断系统，即深层多示例学习，在田间仅用图像标注进行图像训练实现了小麦病害识别与病害区域定位的统一。

并应用一个新小麦病害数据库2017（wdd2017）收集验证该系统的有效性。

两种不同的体系结构，即vgg-fcn-vd16和vgg-fcn-s，用5重交叉验证对wdd2017的平均识别率分别可以达到97.95%和95.12%，超过vgg-cnn-vd16和vgg-cnn-s两个传统CNN 框架93.27%和73%的结果，实验结果表明该系统在精度参数相同的条件的识别下优于传统的卷积神经网络架构，同时保持相应的疾病领域的准确定位。

此外，该系统已被打包成一个实时的移动应用程序，为农业疾病诊断提供支持。

关键词：农业病害诊断小麦病害检测弱监督学习深多示例学习完全卷积网络1 引言作物病害诊断对防止疾病的蔓延和保持农业经济的可持续发展具有重要意义。

一般来说，作物病害的诊断是通过目测或显微镜技术手工完成的，证明是耗时的，而且由于主观知觉存在误差的风险。

在这样的背景下，不同的光谱和成像技术已经研究了识别作物病害症状（布拉沃et al.，2004；魔兽et al.，2005；chaerle et al.，2007；belasque et al.，2008；秦等，2009）。

虽然这些技术可以对作物病害做出相对快速的诊断，但它们离不开昂贵而笨重的传感器。

随着计算机视觉技术的发展，关注的是关于图像检测技术对作物病害的生长（Camargo和史米斯，2009；Arivazhagan等，2013；barbedo，2014；Rastogi et al.，2015），它摆脱了时间成本和分子分析设备的束缚（马蒂内利等，2015。

）。

相反，人们只需要普通摄像机和消费级电子存储设备来进行作物病害鉴定。

智能化病虫害监测预警系统摘要：农业病虫害是影响农作物产量和质量的关键性因素，因此对农作物加强系统性的监测，并且指导农民开展合理有效的前期防治就显得很有必要。

为此我们开发了一套以农作物病虫害的预警与防治为核心的陆空结合的智能化病虫害监测预警系统。

该系统通过无人机监测设备精准筛查，地面监测设备提供环境数据辅助配合的方式，系统能够智能动态的分析监测区域作物，对作物的实时苗情、环境动态等进行宏观估测，实现对农作物生长的监测、病虫害的诊断及预测。

关键词：陆空结合；病虫害监测；诊断；预警该系统的由四个部分构成，包括无人机监测设备、地面监测设备、大数据平台和手机APP,搭建了一套全方位、立体化的病虫害监测预警系统。

1.系统总体架构陆空结合的病虫害监测预警系统的总体架构由四层构成，包括感知接入层、网络传输层、数据业务层和智能应用层。

在感知接入层，系统利用多种传感器设备和无人机监测设备采集农作物生长环境数据、生理生化数据以及实现对农田病虫害的视频采集，实现对农田生产环境的实时感知。

网络传输层，主要负责实现信息的传递和通信，将感知接入层获取的信息，安全可靠地传输到数据业务层。

网络传输层包括网络接入和传输数据两个部分，网络接入针对不同的数据来源，采用不同的接入方式。

无人机监测设备采集的数据采用4G/5G移动互联网接入技术；地面监测设备通过多种网络接入方式，如4G/5G、Zigbee等方式接入。

然后通过传输数据网，依托互联网、电信网、广电网、专用网或卫星网，通过各种通信网络与互联网的融合，将感知的各方面信息，随时随地的进行可靠交互和共享，并对应用和感知设备进行身份认证和权限管理。

应用服务层通过大数据平台、APP等为用户提供了环境数据监测、病虫害监测、远程专家诊断等智能监控及管理服务。

数据业务层在大数据中心、云计算引擎和人工智能引擎的平台上，通过数据预处理、数据处理与计算、智能分析三个步骤，得出最终的有效数据结果。

数据预处理阶段是将来自不同业务系统数据通过数据清理、集成、归约和转换四个步骤，提升数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，从而得出高质量的数据。