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基于WebGIS的农业病虫害预测预报专家系统刘明辉;沈佐锐;高灵旺;张跃进;王建强;姜玉英【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2009(040)007【摘要】以开源版MapGuide为WebGIS二次开发平台,结合.net技术开发了具有B/S三层网络架构的农业病虫害预测预报专家系统.依循专家经验预测方法构建病虫知识库,知识存放于SQL Server 2000数据表中,病虫害种类按照地理区域划分,各表所包含的病虫害影响因子描述、特征临界值、判别条件组合以及发生等级间构成一种网状模型.系统采用基于知识的前向型推理与基于系统案例推理相结合的方式.用户依据系统的向导式提示以及数据输入规范输入病虫害监测数据,系统将病虫害发生程度以GIS专题图、数据图表及文字等多种方式反馈给用户.实际运行结果表明,该系统操作性强,预测结果可靠直观.【总页数】7页(P180-186)【作者】刘明辉;沈佐锐;高灵旺;张跃进;王建强;姜玉英【作者单位】中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100193;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100193;中国农业大学农学与生物技术学院,北京,100193;全国农业技术推广服务中心,北京,100026;全国农业技术推广服务中心,北京,100026;全国农业技术推广服务中心,北京,100026【正文语种】中文【中图分类】S126;S431.9【相关文献】1.基于WebGIS的森林病虫害预测预报专家系统的设计与应用 [J], 王霓虹;缪天宇;王阿川2.基于Web GIS的吉林省玉米病虫草害诊治专家系统的研究与应用 [J], 姚玉霞;张芸;隋庆茹;刘晓燕;韩智慧3.基于WebGIS的气象预报专家系统 [J], 吴晶4.基于WEBGIS的农业病虫害监测系统 [J], 高琪娟;季小闯;乐毅;张友华;韦东华5.农业病虫害预测预报专家系统平台的开发 [J], 高灵旺;陈继光;于新文;王春荣;胡伯海因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Web的植物保护专家咨询系统的设计与实现作者：张保岩李崴张志武来源：《天津农业科学》2011年第05期摘要：阐述了基于Web的植保专家咨询系统的结构和功能设计，该系统可用于病虫害网上专家远程诊断以及病虫害发生规律、防治方法等资料的查询。
关键词：专家系统；植物保护；查询；诊断中图分类号：S476 文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2011.05.029Design and Realization of Plant Protection Expert Consultation System based on WebZHANG Bao-yan1, LI Wei2, ZHANG Zhi-wu2（1.Tianjin Agricultural Information Centre，Tianjin 300201,China; 2. Tianjin Plant Protecting Station, Tianjin 300061, China）Ａｂｓｔｒａｃｔ: This paper described the structure and function of a Web-based plant protection expert consultation system.The system could be used for diseases and insect pest remote diagnostics. And for consulting data of worm encroaching regulation, prevention and treatment methods.Key words: expert system；plant protection；consulting；diagnose计算机技术的飞速发展改变着人类生活的各个方面，没有信息化就没有农业的现代化。
17卷6期2008年12月自 然 灾 害 学 报JOURNAL OF NAT URAL D I S ASTERS Vol .17,No .6Dec .,2008收稿日期:2008-06-21; 修订日期:2008-08-15 基金项目:863项目(2006AA10Z203,2006AA10A307);国家科技支撑计划项目(2006BAD10A01;2007BAH12B02;2007BAD44B06) 作者简介:宫彦萍(1982-),女,硕士研究生,主要从事遥感与地理信息系统研究;通讯作者:黄文江,副研究员,博士,E 2mail:yell owstar 0618@文章编号:100424574(2008)0620036206基于W ebGI S 的作物病虫害监测预报系统构建宫彦萍1,2,黄文江2,潘瑜春2,徐新刚2,刘良云2,王纪华2,阎广建1(1.北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875; 2.国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097)摘要:基于W ebGI S 的主要农作物病虫害预测预报系统,是综合遥感、气象与病虫害模型知识,集成W E BGI S 、数据库、ASP .NET 等技术建立的全国县级尺度的主要作物病虫害预测预报系统。
系统采用B /S (浏览器/服务器)体系结构,达到了在网络平台对空间数据的发布与共享,实现了病虫害预报模型网络化运行和大面积实时的遥感病虫害专题图发布,提高了用户对作物病虫害信息化预测与管理水平,以期达到高效、大面积防治病虫害的目的。
关键词:作物病虫害;预测预报;W ebGI S;遥感专题图;系统设计;系统实现中图分类号:TP7;S431 文献标识码:A Con structi on of a W eb G I S 2ba sed foreca st syste m ofcrop d isea ses and pestsG ONG Yan 2p ing1,2,HUANG W en 2jiang 2,P AN Yu 2chun 2,XU Xin 2gang 2,L IU L iang 2yun 2,WANG J i 2hua 2,Y AN Guang 2jian1(1.School of Geography and Re mote Sensing Sciences,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China; 2.Nati onal EngineeringResearch Center for I nf or mati on Technol ogy in Agriculture,Beijing 100097,China )Abstract:The Forecasting Cr op diseases and Pests Syste m intr oduced in this paper was a coutryside counties 2orien 2ted cr op s ’diseases and pests forecasting syste m for med by integrating the knowledge of re mote sensing ,meteor o 2l ogic inf or mati on,models of diseases and insect pests,and utilizing the technol ogies of W ebGI S,database,ASP .NET ,Adop ted the B r owser/Server architecture,this syste m could run the model of forecasting diseases and insect pests on the internet and put out large area re mote sensing the matic map for diseases and pests at the first ti m e,achieve the g oal of p r oviding and sharing diseases and pests inf or mati on .This syste m could effectively i m p r ove the user’s skill in f orecasting and manage ment f or cr op diseases and insect pests,ulti m ately reach the goal of effective p reventi on of cr op diseases and insect pests in large areas .Key words:cr op diseases and pests;forecasting;W ebGI S;re mote sensing i m ages;syste m design;syste m i m p le 2mentati on我国是病虫害多发的国家,其受灾范围广、程度严重已经对我国国民经济,特别是农业生产造成了重大经济损失。
面向智能农业的植物病虫害检测与管理系统设计随着科技的不断发展，智能农业作为一种新兴的农业模式受到了广泛的关注。
而其中，植物病虫害是影响农业生产的重要因素之一。
为了提高农业生产效率和减少农作物损失，设计一种面向智能农业的植物病虫害检测与管理系统具有重要意义。
本文将对这一系统进行详细介绍。
一、系统概述面向智能农业的植物病虫害检测与管理系统是基于现代信息技术和无线传感器网络技术的一种农业技术应用系统。
其主要功能是通过感知装置、数据处理与分析、预测预警等模块，实现对农作物病虫害的实时监测和科学管理，在农业生产过程中起到提高农作物品质和减少农作物损失的作用。
二、系统组成1. 感知装置：该装置用于植物病虫害的检测和监测。
通过在农田布设传感器节点，可以实时采集农田的环境信息，如温度、湿度、光照等，并结合图像传感器、声音传感器等设备，获取植物病虫害的相关信息。
2. 数据处理与分析：该模块主要负责对采集到的数据进行处理与分析。
通过对环境信息和病虫害相关数据的综合分析，可以实现对植物病虫害的识别与判定。
同时，还可以应用数据挖掘和机器学习等技术，提供农作物病虫害的早期预警和监测策略。
3. 预测预警：该模块基于数据分析的结果，利用模型和算法预测农作物病虫害的发生和蔓延趋势，提前预警农民，以便采取相应的管理和防治措施。
预测预警模块还可以利用大数据技术，分析历史数据和气象数据，为农民提供农作物病虫害发生的概率分布图和发生规律，帮助他们做出科学决策。
4. 决策支持：系统还提供一套决策支持系统，帮助农民制定农作物病虫害的管理方案。
决策支持系统可以根据不同的农场和不同的作物特点，提供个性化的管理建议，帮助农民提高农业生产效率和农作物质量。
三、系统特点1. 实时监测：系统利用感知装置和无线传感器网络技术，可以实时监测农田的环境信息和农作物病虫害情况，及时反馈给农民，并提供预警提示。
2. 多级处理与分析：系统通过多级处理与分析，可以对采集到的数据进行多维度的分析与挖掘，提供全面、准确的农作物病虫害信息。
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。
