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作物病虫害信息感知技术

kumb 感知层 2021-05-04 15:48:06 102 0

农作物病害是影响我国农业生产的主要生物灾害,其类型繁多、灾害性强且影响广泛,是导致农产品减产和品质下降最重要的因素之一,长期以来一直是农业生产难以解决的问题,是制约高产、优质、高效农业持续发展的主导因素之一。据联合国粮食及农业组织(FAO)调查,全世界每年因病虫害引起的粮食减产占粮食总产量的20%〜40%,经济损失达1200亿美元。在我国,每年发生的病虫草害面积达2.36亿hm2/次,每年因此而损失粮食15%左右、棉花20%〜25%、果品蔬菜25%以上。

农作物病害不仅会导致农产品产量和质量的下降,还会因病害防治造成农药等药物的大量施用,从而既增加了农业生产成本又给生态系统带来了负担。就现阶段来看,施用农药在一定程度上虽然可以控制病虫害,降低灾害损失,提高生产效率,但农药的滥用和过度使用给我国生态和生产的长远发展带来不利。农业生产者合理使用农药的意识和观念薄弱,通常仅凭个人经验决定药剂的使用品种和使用量,缺乏科学使用药剂的相关农学知识。这种普遍存在的过度消费化学制剂的现象不仅增加生产成本,而且农药残留于土壤和农产品中,既对环境和生态平衡造成破坏,又危害生态安全和人体健康。

要做到既有效地施用化学制剂以达到防治病虫草害的目的,又能尽量减少施用化学制剂对环境和人体造成的危害。对病害作物进行变量施药是解决问题的最佳方案。变量施药是指根据获取的作物病虫害信息,及时地诊断受害作物的病因及受害程度,因病治宜,因地制宜,按需按量施用化学制剂,既能减少化学制剂的使用,又能达到及时防治的目的。对作物病害状况进行准确、快速、可靠的判断是实施变量施药、有效进行精准病害防治的基础。因此,做到对植物病害的深入探究对于我国乃至全世界农业经济的发展具有十分重要的意义。

目前传统的农作物病害检测方法,如肉眼观察法,统计学方法,基于农业专家系统的作物病害检测和基于化学、分子生物学的检测等依然是实际生产中主流检测方法。

肉眼观察法主要是由有经验的生产者或植保专家基于一定的诊断标准,在田间用肉眼观察获得农作物的病害情况。肉眼观测会被环境、天气、疲劳、情绪等客观和主观因素干扰,且只能在病症显现时进行识别。除此以外人工田间观察的方法效率低下,难以在大范围内开展,且受到观察者自身经验的影响。

统计学方法是对以往的病害发生数据进行统计分析,根据统计学的原理对作物病害的发生进行预测。该方法在精度方面不够高,缺少实效性,并且只适用于在一个很大的地域范围内进行粗略估计,很难对小区甚至单株植物进行正确诊断(鲍一丹,2013)。

农业专家系统是把专家系统应用于农业领域的一项高新技术,它是应用人工智能知识工程的知识表示、推理及知识获取等技术,总结和汇集农业领域的知识、技术和农业专家长期积累的大量宝贵经验,以及通过实验获得的各种资料数据与数学模型,模拟领域专家的决策过程,建造的各种农业智能计算机软件系统。1978年,伊利诺伊大学的植物病理学家和计算机科学家共同幵发的大豆病害诊断专家系统是世界上最早的农业专家系统。我国农业专家系统的研究始于20世纪80年代初,到目前为止已广泛应用的病害专家系统有:苹果、梨病害防治决策支持系统,蔬菜病害综合治理咨询系统,大豆病害诊断专家系统,预测小麦病毒流行专家系统,水稻害虫管理专家系统,稻瘟病综合防治专家系统,玉米病害防治专家系统,安徽省水稻主要病害诊治专家系统,多媒体玉米病害诊治专家系统,农作物病虫害微机测报专家系统等(杨世风等,2009)。

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