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新型农业信息技术在云南昭通市病虫害防控中的应用

2026-05-15 11:04:35

本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2025年第9期，目次17

摘要：为破解昭通市丘陵地形下病虫害防控难题，该文集成图像识别（CNN模型）、多光谱遥感与人工智能算法，构建了一套适用于本地的智能防控系统。通过试点应用，发现该系统图像识别准确率达92.5%，较人工提升22.5%；多光谱遥感可实现提前72小时预警，防控效率提升30%；农药施用量减少18%～22%。研究验证了该系统在丘陵复杂地形下的适用性与推广价值，为西南山区病虫害智能防控提供参考。

关键词：农业信息技术；病虫害防控；图像识别；多光谱遥感；昭通市

云南昭通地处滇东北，山地立体气候特征明显，区域内80%耕地为坡度超过15°的丘陵地块。该地区病虫害种类繁多、发生频率高，传统人工巡查与经验识别的防控方式效率低、响应慢，难以适应现代农业发展的需求。依据《云南省数字农业发展三年行动计划（2023—2025）》中“推广山地智能植保技术”的要求，该文集成图像识别、多光谱遥感、物联网与人工智能等技术，构建了一套适配复杂地形和多样作物类型的智能化病虫害防控体系。该体系的应用，不仅能提升病虫害识别精度与施药效率，更为农业绿色可持续发展提供有力支撑[1]。

新型农业信息技术在农作物病虫害检测的应用

当前病虫害防控正由传统粗放型管理向精准化、智能化转型，信息技术在这一过程中起到了关键支撑作用。与以往依赖人工巡视与主观经验判断相比，现代农业信息技术构建了“可视、可测、可溯”的智能检测体系，大幅提升了病虫害识别的时效性、空间分辨率与定量分析水平。该技术体系特别适用于昭通地区大田作物分布广、地形复杂的实际需求。

1.1 图像识别技术助力病害精准识别

在昭通绥江县玉米主产区，植保部门引入基于卷积神经网络（CNN）的图像识别系统，对玉米叶斑病、锈病等常见病害进行精准识别。该系统采用18层ResNet结构，以ReLU为激活函数，训练集包含5000张本地玉米病害图像，覆盖不同发病阶段。通过自建图像库与本地模型训练，病斑识别准确率由人工识别的70%左右提升至92.5%，单块地识别时间缩短约60%。系统同时支持测算病斑比例与叶片受损面积，为后续防控等级划分和变量施药提供数据支持。目前，该系统已在绥江、盐津、镇雄等地试点推广[2]。

1.2 多光谱成像提升早期检测灵敏度

在巧家县高标准农田项目中，农业技术人员利用搭载多光谱相机的无人机对马铃薯晚疫病开展早期识别。多光谱相机含蓝（450 nm）、绿（550 nm）、红（660 nm）、红边（735 nm）四个波段，分辨率为10 cm/pixel，适用于丘陵地块精细监测。监测数据显示，借助归一化差值植被指数（NDVI）与红边指数，可在病害显性症状出现前3～4天识别出潜在染病区块，使防控响应时间提前约72小时。相比传统人工巡查，该方法的识别精度提升了约35%，显著延长了防治窗口期，有效降低了病害扩散风险。

1.3 病虫信息自动监测与边缘计算部署

在鲁甸县实施的“智能诱虫灯+边缘计算”系统中，共布设30套图像式诱虫设备，实时监测烟粉虱、蓟马等虫害高发种类。系统结合YOLOv5网络，使用包含8000张本地虫体图像的训练集进行模型训练，识别准确率达93%以上，平均单日上传虫体图像超200张。边缘计算采用NVIDIA Jetson Nano芯片（算力21 TOPS），实现了虫体图像的本地实时处理，极大降低了网络传输压力。自部署以来，已成功监测13起虫口密度超过预设阈值的事件，均在3小时内完成平台预警并启动区镇联动响应，使田间巡查效率提升约5倍。

1.4 数据融合构建病虫害监测网络

昭阳区在2023年建设完成“病虫害监测微气象网络”，融合叶温、土壤湿度、作物长势图像、历史虫情与气象数据。该网络采用随机森林算法，对气象、虫情数据加权融合（权重分别为0.6和0.4），构建了马铃薯甲虫智能预警模型，可实现未来7天内虫情发生趋势预测，准确率达86%。系统同时具备施药建议与作物敏感期提醒的自动推送功能。该系统与无人机防控平台联动使用后，马铃薯病虫害防控覆盖率提高了26%，农药使用量下降约18%，在提升防治精准性的同时，实现了绿色防控目标[3]。

新型农业信息技术在农作物病虫害防控的应用

在昭通丘陵山区农业场景中，病虫害防控面临地块分散、地形复杂、反应不及时等难题。新型信息技术的应用有效突破了这些制约，实现了从“经验式防治”向“数据驱动式防控”的转型。

2.1 变量施药技术推动精准用药

昭阳区马铃薯种植基地引入变量施药系统后，通过植株健康状态识别与病虫热力图叠加，实现了按需精准控制喷药区域和施药剂量。该系统对病斑密集区施药浓度提高15%，对健康区则采取跳喷避让，农药使用量减少约22%，亩均节约施药成本12元，且有效防控覆盖率提升约30%。在2023年试点田块中，该系统对病害发展的控制率达87%，明显优于传统统一施药模式的72%，兼顾了精准防控与环境友好。

2.2 植保无人机提升空中防控效率

在绥江县中山镇玉米主产区，农业服务中心部署多架智能植保无人机，结合遥感识别图层开展分区防控作业。与传统人工作业相比，单架无人机每日作业面积提升至280亩(1亩=1/15 hm2)，施药均匀性误差控制在±5%，显著低于传统喷杆机±15%的误差水平。2023年夏季玉米螟高发期，绥江使用无人机对1820亩受灾田块开展了3轮集中飞防作业，虫害发生率由15.6%降至2.9%，平均防治时间缩短48小时，大幅提升了响应效率。

2.3 决策模型支持多因子联动防控策略

鲁甸县在2022年引入多因子决策模型系统，通过融合当地虫情历史、气象趋势、作物敏感期等数据，实现了智能化虫情预警与防控建议推送。系统采用随机森林算法构建稻飞虱发生概率预测模型，预测准确率达到88.3%。结合温湿度实时监测数据，系统自动启动灌区风机进行通风换气、引导棚室控湿控温，同步协调诱虫灯与药剂喷洒设备协同作业，实现“预测-干预-反馈”闭环。应用结果显示，番茄灰霉病发病率降低41%，绿色防控覆盖率提升至73%[4]。

2.4 防控平台实现区域联动与远程监管

昭通市农业农村局建设的“昭通市智慧病虫害防控平台”，整合了诱虫数据、施药轨迹与无人机作业信息，构建了多维度的病虫害风险地图。该平台已实现与7个县区农业站点的联网运行，能够统一调度飞防作业与药械资源，形成了“区域统一研判、分区响应调度”的协同防控机制。2023年上半年，平台共发出虫情预警58次，协调防控面积达11.4万亩，有效解决了因信息割裂造成的重复施药与防治遗漏问题，作物平均损失率下降12个百分点。

2.5 信息技术与绿色防控融合发展

在昭阳区部分蔬菜棚室基地，基于虫情识别系统的天敌释放机制被首次试点应用。系统结合虫口密度识别结果与温湿度分析，精准控制瓢虫与草蛉的释放时机，使白粉虱虫口密度在7天内降低46%。同时，平台根据土壤数据，智能推送含有丛枝菌根真菌的生物制剂方案，有效替代了化学药剂使用。示范区土壤微生态显著改善，平均用药次数从每季6次降至3次，兼顾了防控效果与农业绿色转型目标。

经济性与推广价值

按昭通100万亩作物计算，智能防控系统年节约农药成本1200万元（每亩12元），因病害减少实现增产5%（每亩30 kg），增收9000万元，总效益达1.02亿元。单套智能系统（含1台无人机+5套诱虫灯）初期投入8万元，年均维护费5000元，投资回收期约3年。该技术适用于坡度低于25°的地块，对坡度超过25°的陡坡区域需结合地面传感器进行补测。考虑到目前农户智能手机普及率约60%，建议开展设备补贴（如每部手机补贴200元）以提升系统使用率。

结语

新型农业信息技术有效破解了昭通丘陵地形对病虫害防控的制约，其核心创新在于构建了集“图像识别-多光谱预警-AI决策-无人机施药”于一体的山地适配技术体系。实践显示，该体系使识别准确率提升22.5个百分点，防控效率提升30%，农药用量减少18%～22%。未来将开发轻量化模型（体积＜50 MB）以适配农户低端手机，降低使用门槛。该技术体系为西南山区农业智能化提供了可复制范式，助力农业绿色可持续发展。