AI与治虫能手之间 还隔着实时数据采集的难题

  四月正值春耕时节,病虫害防治成为重中之重。

  连降大雨、田间湿度大、加上雨后持续高温,让病虫害有高发态势。而科技日报记者在河南省济源市王屋山上的一处蔬菜育种基地看到,面对病虫害的高发态势,基地人员却不用特别担心。原因就在于田间安置的智能病虫害监测系统,这套系统不仅让他们随时随地掌握田中病虫害发生状况,而且可以根据病虫害种类和发生程度自动精准施药。

  近日,《农作物病虫害防治条例》(以下简称《条例》)正式公布,并于今年5月1日起正式实施。《条例》提出,国家鼓励和支持开展农作物病虫害防治科技创新、成果转化和依法推广应用,普及应用信息技术、生物技术,推进农作物病虫害防治的智能化。中国工程院院士、中国农业科学院副院长吴孔明等专家认为,《条例》的实施必将催生病虫害防治智能化热潮。

  AI成为“千里眼”和“听诊器”

  河南省农科院植保所所长鲁传涛研究员介绍,传统植保工作依靠人和仪器进行监测,所有信息都需要人工收集后再进行分析,然后才能发布防治方案,无论是效率还是效果都受到影响。

  而智能病虫害监控系统,由虫情信息自动采集分析系统、孢子信息自动捕捉培养系统、远程小气候信息采集系统、病虫害远程监控设备、害虫性诱智能测报系统等设备组成,可自动完成虫情信息、病菌孢子、农林气象信息的图像及数据采集,并自动上传至云服务器,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,是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊器”。

  在王屋山上,记者看到的这个AI装置,在连接套的上方安装有太阳能接收板,将光能转换为电能,在连接套之间安装有滑竿,害虫捕获箱通过滑套安装在滑竿上,方便害虫捕获箱移动,在滑套上还安装有控制信号接收杆,控制信号接收杆与控制面板通过局域网连接,可以进行自动化控制,并通过害虫捕获箱对飞虫进行捕获,在害虫捕获箱的下方安装有除虫药液储存箱和喷洒器,对农作物上的爬虫进行喷药杀灭。

  多种技术并进搭建智能化平台

  专家介绍,为了实现对病虫害的远程实时监测、数据反馈和有效控制,智能化管理系统利用了物联网、模式识别、数据挖掘和专家系统等多种技术。系统平台包括物联网数据采集监测设备、智能化云计算平台、专家服务平台、系统管理员和服务终端五大部分。

  物联网数据实时采集监测,作为最基础的统计分析依据;智能化云计算平台,利用智能化算法处理信息,建立病虫害预警模型库、作物生长模型库、告警信息指导模型库等信息库,实现对病虫害的实时监控;专家服务平台整合大量的专家资源,以实现专家与农户随时随地的咨询、互动;系统管理员为不同级别的用户提供不同的使用权限,方便政府农业主管部门、农业专家和用户等不同的使用角色登录不同的界面,快捷地查看到最关注的问题;服务终端支持手机,用户通过手机就可以掌握实时信息。

  事实上,国内外对病虫害治理的智能化已经做了多年探索,研制的智能化装备也多种多样,有的可以根据病虫历史发生情况,结合天气变化趋势、土壤温度、特定的遥感图像及其他影响因子,通过特定算法,模拟病虫害发生情况。有的可以及时对特定区域害虫入侵情况进行检测和预警。有的智能设备使用高光谱遥感图像、田间传感器,根据历史发病信息及天气情况为用户检测、预测作物健康状况。用户可以通过移动客户端方便地查看作物健康状况,极大地降低了用户上手的门槛。通过预测,每个生产季,农药投入可以减少50%,同时因病虫害引起的减产可以降低20%。

  前期基础工作是关键

  “相对而言,在灭害方面相关应用流程已经成熟,只需把病虫害查清,无人机接到指令,就可以发挥作用。目前前期的基础工作是推进智能化的关键。”河南省农科院研究员张玉亭告诉科技日报记者,我国在防治病虫害的智能化方面,虽然已经起步多年,但还面临不少问题有待解决。如病虫害的雷达监测系统还没有成网;其次是针对性强的传感器还需要研发。目前的传感器对集群性的虫害能捕捉到,但对个别性的虫害感觉不灵敏,更做不到对病害(如花叶病等)的预警;更为重要的是,在病虫害数据的及时采集、更新、预报、预防等方面,还面临巨大的工作量。

  张玉亭说,对农业生产造成严重威胁的重大病虫害,往往具有迁飞性、流行性和暴发性,如跨国界迁飞侵入的草地贪夜蛾、跨区域气流传播的小麦条锈病和迁移性暴发性蝗虫灾害等,这些数据都需要实时采集,而目前的传感器和雷达系统还做不到。

  对病虫害进行分类,也需要科学确定指标依据。中国农业科学院植物保护研究所所长、研究员周雪平说,在监测病虫害发生种类、时间、范围、程度方面,都需要海量的数据收集、分类工作。

  近年来,随着国际农业贸易的增长和人员往来不断频繁,国外多种农作物病虫害入侵我国并造成危害。对这些迁飞性、流行性重大病虫害的溯源分析、监测预警、防控技术研究等,也是AI技术面临的问题。此外,AI技术的普及和推广,还面临一些农民耕作习惯和体制、机制方面的问题。

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