茶树病虫害智能化防治专家系统研究与应用
农业病虫害预测与防控智能化系统
农业病虫害预测与防控智能化系统第1章绪论 (3)1.1 农业病虫害预测与防控的意义 (3)1.1.1 保证粮食安全 (4)1.1.2 提高农产品质量 (4)1.1.3 促进农业可持续发展 (4)1.2 智能化系统在农业病虫害预测与防控中的应用 (4)1.2.1 数据采集与分析 (4)1.2.2 病虫害预测模型构建 (4)1.2.3 防控策略优化 (4)1.2.4 农业生产管理决策支持 (4)第2章农业病虫害基本知识 (5)2.1 病虫害分类与发生规律 (5)2.1.1 真菌性病害 (5)2.1.2 细菌性病害 (5)2.1.3 病毒性疾病 (5)2.1.4 害虫侵害 (5)2.1.5 线虫病害 (5)2.1.6 非生物因素引起的病虫害 (5)2.2 病虫害影响因素分析 (5)2.2.1 气候因素 (6)2.2.2 土壤因素 (6)2.2.3 农业生产措施 (6)2.2.4 生态环境 (6)2.3 病虫害监测与预警技术 (6)2.3.1 病虫害调查与监测 (6)2.3.2 遥感技术 (6)2.3.3 气象预报技术 (6)2.3.4 模型预测技术 (6)2.3.5 预警系统 (6)第3章数据采集与处理技术 (7)3.1 农业病虫害数据采集方法 (7)3.1.1 传统数据采集方法 (7)3.1.2 现代遥感技术 (7)3.1.3 传感器技术 (7)3.2 数据预处理技术 (7)3.2.1 数据清洗 (7)3.2.2 数据标准化与归一化 (7)3.2.3 数据整合与融合 (7)3.3 数据分析与挖掘方法 (7)3.3.1 描述性统计分析 (7)3.3.2 机器学习与模式识别 (8)3.3.4 深度学习技术 (8)第4章病虫害预测模型构建 (8)4.1 统计预测模型 (8)4.1.1 时间序列分析模型 (8)4.1.2 线性回归模型 (8)4.1.3 逻辑回归模型 (8)4.2 机器学习预测模型 (8)4.2.1 决策树模型 (8)4.2.2 随机森林模型 (9)4.2.3 支持向量机模型 (9)4.3 深度学习预测模型 (9)4.3.1 卷积神经网络模型 (9)4.3.2 循环神经网络模型 (9)4.3.3 深度信念网络模型 (9)4.3.4 对抗网络模型 (9)4.3.5 融合模型 (9)第5章病虫害防控策略制定 (9)5.1 防控策略概述 (9)5.2 防控措施优化方法 (10)5.2.1 预防措施 (10)5.2.2 治理措施 (10)5.2.3 监测措施 (10)5.3 防控效果评估 (10)第6章智能化系统设计与实现 (11)6.1 系统架构设计 (11)6.1.1 整体架构 (11)6.1.2 数据层 (11)6.1.3 服务层 (11)6.1.4 应用层 (11)6.2 系统功能模块设计 (11)6.2.1 数据处理模块 (11)6.2.2 模型预测模块 (11)6.2.3 防控策略模块 (11)6.3 系统开发与实现 (12)6.3.1 开发环境 (12)6.3.2 系统实现 (12)6.3.3 系统部署 (12)第7章智能识别与诊断技术 (12)7.1 图像处理与特征提取 (12)7.1.1 图像预处理 (12)7.1.2 特征提取 (12)7.2 深度学习在病虫害识别中的应用 (13)7.2.1 卷积神经网络（CNN） (13)7.3 病虫害诊断方法研究 (13)7.3.1 支持向量机（SVM） (13)7.3.2 集成学习 (13)7.3.3 深度学习方法 (13)第8章预测与防控系统应用案例 (14)8.1 案例一：水稻病虫害预测与防控 (14)8.1.1 案例背景 (14)8.1.2 系统应用 (14)8.1.3 应用效果 (14)8.2 案例二：小麦病虫害预测与防控 (14)8.2.1 案例背景 (14)8.2.2 系统应用 (14)8.2.3 应用效果 (14)8.3 案例三：果树病虫害预测与防控 (14)8.3.1 案例背景 (14)8.3.2 系统应用 (15)8.3.3 应用效果 (15)第9章农业病虫害防控政策与措施 (15)9.1 我国病虫害防控政策概述 (15)9.1.1 政策背景 (15)9.1.2 政策目标 (15)9.1.3 政策措施 (15)9.2 农业病虫害防控措施实践 (15)9.2.1 监测预警体系构建 (15)9.2.2 绿色防控技术应用 (16)9.2.3 农药、化肥减量使用 (16)9.3 防控政策与措施优化建议 (16)9.3.1 政策优化 (16)9.3.2 措施优化 (16)9.3.3 社会共治 (16)第10章智能化系统在农业病虫害防控中的前景与挑战 (16)10.1 农业病虫害防控智能化发展趋势 (16)10.2 面临的挑战与问题 (17)10.3 未来研究方向与展望 (17)第1章绪论1.1 农业病虫害预测与防控的意义农业病虫害预测与防控是保障粮食安全和农产品质量的重要环节。
病虫害监测与防治技术的创新
04
案例分析
Chapter
成功案例一：无人机监测技术在苹果园的应用
无人机监测技术
利用无人机搭载高分辨率相机和多光谱成像系统，对果园进行空中 拍摄，获取病虫害发生区域的详细图像和光谱信息。
技术优势
无人机监测技术具有高效、快速、灵活的优点，能够实现大范围监 测，提高监测效率和准确度。
应用效果
通过无人机监测技术，果农可以及时发现病虫害，采取有效防治措施 ，减少农药使用量，提高苹果产量和品质。
质量。
05
未来展望
Chapter
病虫害监测技术的发展方向
智能化监测
利用物联网、大数据和人工智能技术，实现病虫害监测的自动化和 智能化，提高监测效率和准确性。
遥感技术应用
利用卫星和无人机遥感技术，实现大范围、快速、准确的病虫害监 测，为防治工作提供及时、全面的数据支持。
生物传感器监测
研发新型生物传感器，实现对病虫害的快速、无损监测，提高监测 的实时性和灵敏度。
病虫害监测与防治技术的创新
汇报人：可编辑 2024-01-06
目录
• 病虫害监测技术 • 病虫害防治技术 • 创新技术在病虫害监测与防治中的应用 • 案例分析 • 未来展望
01
病虫害监测技术
Chapter
传统监测技术
人工调查
通过人工实地调查，记录病虫害 发生情况，但效率低下，易受人 为因素影响。
生物防治技术
生物防治技术是利用天敌昆虫、病原微生物等生物资源来控制病虫害的方法，具有 安全、环保、可持续等优点。
生物防治技术可以有效降低化学农药的使用量，减轻对环境的污染，保护生态平衡 。
然而，生物防治技术的见效时间较长，且受到环境条件和生物资源的影响较大，需 要与其他防治技术结合使用。
智慧林业技术在防治林业病虫害中的应用
智慧林业技术在防治林业病虫害中的应用林业病虫害是指在林木生长发育过程中，由于各种原因导致的病害和虫害。
这些病虫害对森林资源的保护和可持续发展造成了严重威胁。
传统的防治方法往往依赖于人工巡视和手动操作，效率低下，且容易遗漏。
然而，随着智慧林业技术的发展，我们可以利用先进的技术手段来提高病虫害的监测和防治效果。
一、智能监测系统智慧林业技术的一个重要应用是智能监测系统。
该系统利用传感器、摄像头等设备，实时监测森林中的环境参数和病虫害情况。
通过收集大量的数据，可以及时发现病虫害的蔓延趋势和危害程度，为防治工作提供科学依据。
例如，利用无线传感器网络可以监测森林中的温度、湿度、光照等环境参数。
当这些参数超过一定阈值时，系统会自动发出警报，提醒林业工作者及时采取措施。
此外，摄像头可以捕捉到森林中的昆虫和病菌，通过图像识别技术，可以快速准确地判断种类和数量，有针对性地进行防治。
二、大数据分析智慧林业技术的另一个重要应用是大数据分析。
通过收集和分析大量的数据，可以发现病虫害的规律和趋势，为防治提供科学依据。
例如，利用机器学习算法可以对森林中的病虫害进行预测。
通过分析历史数据和环境参数，可以建立模型来预测病虫害的发生概率和扩散速度。
这样，林业工作者可以提前采取相应的防治措施，减少损失。
此外，大数据分析还可以帮助优化防治方案。
通过分析不同防治方法的效果和成本，可以找到最佳的防治策略。
这样，不仅可以提高防治效果，还可以节约资源，实现可持续发展。
三、智能作业设备智慧林业技术的另一个应用是智能作业设备。
传统的病虫害防治往往依赖于人工巡视和手动操作，效率低下且容易遗漏。
而智能作业设备可以自动完成一些繁重、危险和重复性的工作，提高工作效率和准确性。
例如，无人机可以用于森林巡查和喷洒药物。
通过搭载摄像头和传感器，无人机可以实时监测森林中的病虫害情况，并将数据传输到指挥中心。
根据监测结果，无人机可以自动喷洒相应的药物，实现有针对性的防治。
智能农业系统下的作物病虫害自动监测技术研究
智能农业系统下的作物病虫害自动监测技术研究随着科技的不断发展，智能农业系统在农业生产中发挥着越来越重要的作用。
作物病虫害是农业生产中不可避免的问题，如何利用现代技术实现对作物病虫害的自动监测成为了农业研究的热点之一。
本文将从智能农业系统的概念、作物病虫害的危害、现有监测技术的局限性以及基于智能农业系统的作物病虫害自动监测技术研究等方面展开讨论。
智能农业系统是指借助互联网、人工智能、大数据等现代信息技术，对农业生产过程进行自动化、数字化管理的一种农业生产方式。
智能农业系统通过传感器、无人机、人工智能系统等技术手段，实现了对农作物生长环境、病虫害情况等数据的实时监测和分析。
这种系统可以大大提高农业生产效率，减轻农民的劳动负担，促进农业可持续发展。
作物病虫害是指作物在生长期间遭受的病菌、虫害等危害。
这些病虫害会导致作物减产甚至绝收，严重影响农业生产的稳定性和可持续性。
传统的作物病虫害监测方法主要依靠人工巡查和化学农药防治，存在着监测不及时、效果不佳、环境污染等问题。
因此，寻找一种高效、环保的作物病虫害监测技术势在必行。
目前，已经有一些监测技术被应用于作物病虫害的监测，例如红外线成像技术、高光谱成像技术、无人机遥感技术等。
这些技术可以在一定程度上提高监测的效率和准确性，但也存在着局限性。
比如，红外线成像技术只能检测植物叶片表面的温度情况，无法深入到植物内部进行全面监测；高光谱成像技术对设备的要求较高，并且数据处理复杂；无人机遥感技术的应用受到飞行高度和飞行路径的限制。
为此，需要进一步研究基于智能农业系统的作物病虫害自动监测技术。
基于智能农业系统的作物病虫害自动监测技术主要包括以下几个方面：首先是传感器技术的应用。
传感器可以实时监测作物生长环境中的温湿度、光照等参数，发现异常情况并及时报警。
其次是人工智能技术的运用。
人工智能可以对大量的监测数据进行分析和处理，识别出作物病虫害的症状，并提出相应的防治措施。
基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统设计
基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统设计随着农业科技的不断发展和进步，农作物病害的识别与防治成为农业领域的重要工作之一。
传统的植物病害识别方法主要依赖于经验和人工观察，效率低下且易受主观因素的影响。
随着图像处理技术的进步和智能算法的应用，基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统逐渐兴起。
本文将针对基于图像处理的植物病害识别与智能防治系统进行设计与探讨。
一、植物病害识别系统的设计植物病害识别系统是基于图像处理技术的一种应用，主要通过采集和处理植物叶片的图像，从中提取出特征信息，通过分析和比对，判断植物是否受到了病害的侵害，并对病害进行分类和识别。
下面是植物病害识别系统的设计要点：1. 图像采集与预处理：系统需要通过一个高分辨率的摄像设备对植物叶片进行图像采集。
采集到的图像可能受到光照、角度和环境等因素的影响，因此需要进行图像的预处理工作，包括去噪、亮度调整、图像增强等。
2. 特征提取与选择：对预处理后的图像进行特征提取，包括形态学特征、纹理特征和颜色特征等。
通过图像处理与机器学习算法的结合，建立相应的特征向量，并选取最为有效和区分度高的特征。
3. 病害分类与识别：利用训练样本和机器学习算法进行分类和识别。
通过对已知植物病害样本的学习，构建相关的分类模型，并对新采集到的植物叶片图像进行分类和识别。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络和决策树等。
4. 智能报警与反馈：在病害识别后，系统需要根据识别结果进行智能报警和反馈。
当系统判断植物受到病害侵害时，可以通过声音、灯光或移动设备等方式发出报警，并同时将识别结果反馈给农民或相关管理人员。
二、智能防治系统的设计基于图像处理的植物病害识别系统的目的是准确识别和分析植物病害，而智能防治系统则是在识别结果的基础上，结合其他技术手段，进行植物病害的智能防治和管理。
下面是智能防治系统的设计要点：1. 数据库建设与管理：系统需要建立一个植物病害的数据库，包括不同病害的特征图像、病害的分布情况和病害的治疗方案等信息。
智能化病虫害监测预警系统
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。
智能农业种植管理系统病虫害防治预案
智能农业种植管理系统病虫害防治预案第一章病虫害防治预案概述 (2)1.1 病虫害防治预案目的与意义 (2)1.1.1 目的 (2)1.1.2 意义 (2)1.1.3 法律法规依据 (3)1.1.4 政策依据 (3)1.1.5 技术依据 (3)1.1.6 实践经验 (3)第二章病虫害种类与识别 (3)1.1.7 病害种类 (3)1.1.8 虫害种类 (4)1.1.9 病害识别方法 (5)1.1.10 虫害识别方法 (5)第三章病虫害监测与预警 (5)第四章防治策略与方法 (7)1.1.11 防治原则 (7)1.1.12 防治策略 (7)1.1.13 化学农药种类 (7)1.1.14 化学防治方法 (8)1.1.15 生物防治原理 (8)1.1.16 生物防治方法 (8)1.1.17 物理防治原理 (8)1.1.18 物理防治方法 (8)第五章病虫害防治预案实施 (9)第六章病虫害防治物资准备 (10)第七章防治效果评价与反馈 (11)1.1.19 防治效果评价指标的选取原则 (11)1.1.20 具体评价指标 (11)1.1.21 定性评价方法 (12)1.1.22 定量评价方法 (12)1.1.23 防治效果反馈 (12)1.1.24 防治效果改进 (12)第八章病虫害防治预案修订与更新 (13)1.1.25 政策法规依据 (13)1.1.26 科学研究依据 (13)1.1.27 实践经验依据 (13)1.1.28 筹备阶段 (13)1.1.29 修订阶段 (13)1.1.30 征求意见阶段 (14)1.1.31 发布实施阶段 (14)1.1.32 持续改进阶段 (14)第九章病虫害防治预案培训与宣传 (14)1.1.33 培训目的 (14)1.1.34 培训内容 (14)1.1.35 培训方法 (15)1.1.36 宣传手段 (15)1.1.37 宣传途径 (15)第十章病虫害防治预案应急预案 (16)1.1.38 监测预警 (16)1.1.39 气象因素 (16)1.1.40 生态环境 (16)1.1.41 其他因素 (16)1.1.42 启动应急预案 (16)1.1.43 组织防治 (16)1.1.44 信息发布与传播 (16)1.1.45 应急处置 (16)1.1.46 后期恢复与总结 (17)1.1.47 病虫害得到有效控制，病情稳定； (17)1.1.48 防治措施到位，生态环境恢复正常； (17)1.1.49 监测预警显示病虫害风险降低； (17)1.1.50 上级主管部门认为可以终止应急预案。
茶体系主要病虫害监测预警系统设计方案方案
茶体系主要病虫害监测预警系统设计方案方案茶叶是我国重要的农作物之一，但它容易受到各种病虫害的侵袭，对茶叶的产量和质量造成严重影响。
因此，设计一个茶体系主要病虫害监测预警系统对茶叶生产非常重要。
本文将介绍一个设计方案，包括系统的基本功能、系统架构、数据采集和处理方式以及预警方式和使用效果评估。
1.系统的基本功能（1）数据采集：通过传感器、监测装置等，采集茶园各项指标数据，如气象、土壤、病虫害等；（2）数据处理：对采集的数据进行处理和分析，提取关键特征信息；（3）预警模型建立：利用历史数据和专家知识，建立预测模型，预测病虫害的发生情况；（4）预警发布：根据预测结果，发布病虫害预警信息给农民和相关部门；（5）决策支持：根据预警信息，为农民和相关部门提供决策支持，指导茶叶生产。
2.系统架构（1）数据采集层：负责采集茶园的气象、土壤、病虫害等数据，可以使用传感器、监测装置等；（2）数据处理层：负责对采集的数据进行处理和分析，提取关键特征信息，可以使用数据挖掘和机器学习等技术；（3）预警模型层：负责利用历史数据和专家知识，建立预测模型，预测病虫害的发生情况，可以使用统计模型、神经网络等；（4）预警发布层：负责根据预测结果，发布病虫害预警信息给农民和相关部门，可以使用短信、APP等方式；（5）决策支持层：负责根据预警信息，为农民和相关部门提供决策支持，指导茶叶生产，可以使用决策支持系统等。
3.数据采集和处理方式数据采集可以通过传感器、监测装置等实现，如安装气象传感器、土壤湿度监测仪等。
采集到的数据可以通过无线传输到数据处理层，进行数据清洗、去噪以及特征提取等处理。
数据处理可以使用数据挖掘和机器学习等技术，对大量数据进行分析，提取出关键特征信息，为后续的预测模型建立提供依据。
4.预警方式和使用效果评估总之，茶体系主要病虫害监测预警系统设计方案可以通过数据采集和处理、预警发布和决策支持等模块实现。
通过对茶园的数据采集和分析，可以建立预测模型，提前发现病虫害并进行预警，为农民和相关部门提供决策支持，指导茶叶的生产。
病虫害智能检测与防治的研究意义
病虫害智能检测与防治的研究意义大家好，今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——病虫害智能检测与防治的研究意义。
我们要明确一点，这个话题可不是什么高大上的东西，而是关系到我们日常生活中吃喝拉撒的大事。
那么，这个话题究竟有多大的意义呢？让我们一起来探讨一下吧！一、什么是病虫害智能检测与防治？简单来说，病虫害智能检测与防治就是利用现代科技手段，对农作物进行实时监测，提前发现病虫害问题，然后采取相应的防治措施，确保农作物的健康成长。
这里面涉及到了很多高科技手段，比如说无人机、物联网、大数据等等。
二、为什么要研究病虫害智能检测与防治？1.保障粮食安全我们都知道，粮食是国家安全的基石。
而病虫害是影响粮食产量的重要因素。
通过研究病虫害智能检测与防治技术，可以大大提高农作物的抗病虫能力，降低病虫害发生率，从而保障粮食安全。
2.节省人力物力传统的病虫害防治方法，往往需要大量的人力投入，而且效果还不一定理想。
而通过研究病虫害智能检测与防治技术，可以实现自动化、智能化的防治过程，大大节省人力物力。
3.提高农业生产效率病虫害的发生会严重影响农作物的生长，从而降低农业生产效率。
通过研究病虫害智能检测与防治技术，可以及时发现病虫害问题，采取有效的防治措施，保证农作物的健康成长，提高农业生产效率。
4.保护环境传统的病虫害防治方法，往往需要使用大量的农药。
而这些农药对环境造成了很大的污染。
通过研究病虫害智能检测与防治技术，可以减少农药的使用量，从而保护环境。
三、如何研究病虫害智能检测与防治？1.加大科研投入要想研究好病虫害智能检测与防治技术，首先要加大科研投入，吸引更多的科研人员投身其中。
还要鼓励企业、高校等社会力量参与到这项研究中来，形成合力。
2.加强国际合作病虫害智能检测与防治技术是一个全球性的问题，需要各国共同研究、共同应对。
因此，我们要加强与其他国家的合作，共享研究成果，共同推动这项技术的发展。
3.培养专业人才要想让病虫害智能检测与防治技术得到广泛应用，还需要大量专业的人才。
探索物联网技术在农作物病虫害监测中的实践与应用
农业灾害研究 2023,13(10)探索物联网技术在农作物病虫害监测中的实践与应用张 熙，冉一茜 贵州省铜仁市植保植检站，贵州铜仁 554300摘要 近年来，随着科学技术的快速发展，物联网技术逐渐应用于农业领域，其在农作物病虫害监测方面的应用日益增多。
物联网技术的出现为农作物病虫害监测带来了新的机遇和挑战。
物联网技术以其广泛的应用和强大的数据处理能力，为农作物病虫害监测提供了全新的解决方案。
探索了物联网技术在农作物病虫害监测中的实践与应用，阐述了物联网技术的内涵和物联网技术在农作物病虫害监测中的作用，介绍了物联网技术在农作物病虫害监测中的具体应用，探讨了物联网技术在农作物病虫害监测中的应用策略，以期为相关工作提供参考。
关键词 实践应用；病虫害监测；农作物；物联网技术中图分类号：S431 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)10–0019-03农作物病虫害是影响农业生产的重要因素之一，传统的监测方法面临着工作量大、成本高、效率低等问题。
物联网技术的出现为农作物病虫害监测带来了新的机遇和挑战。
物联网技术以其广泛的应用和强大的数据处理能力，为农作物病虫害监测提供了全新的解决方案[1]。
通过将传感器、网络和云计算等技术相结合，物联网技术可以实现对农田环境和农作物状况的实时监测，及时发现病虫害的迹象，并采取相应的防治措施，为农业生产提供更准确、更高效的农作物病虫害监测手段，有助于提高农作物的产量和质量。
物联网技术在农作物病虫害监测中的应用策略包括明晰工作思路、强化技术研究、注重示范及试验以及加强技术。
通过这些应用和策略，物联网技术可以帮助农民实时监测农田状况，及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量[2-3]。
1 物联网技术的内涵分析物联网(Internet of Things，IOT)主要是通过互联网将传统的智能终端设备、嵌入式系统与互联网相结合，使得各类物品、设备、传感器等可以相互连接、交流和共享信息，形成一个广泛的信息网络。
基于大数据的智慧农业发展探讨——以铜仁市茶产业为例
农业开发农业开发与装备 2023年第1期基于大数据的智慧农业发展探讨——以铜仁市茶产业为例张 军（铜仁市农业科教信息站，贵州铜仁 554300）摘要：以铜仁市生态茶产业为例，分析了大力发展智慧农业背景下茶产业发展存在的痛点，以3S技术、IoT 技术、互联网技术、LoRa技术、大数据技术、AI技术等为基础构建智慧茶园管理系统，以解决在传统种植茶叶过程中的施肥、除虫、灌溉和茶叶采收等问题，实现在茶叶种植全过程智慧化管理，提出了推进基于大数据的山地茶园智慧管护的对策建议。
关键词：农业；茶产业；茶园管护；智慧农业；农业大数据0 引言农业领域是大数据产生、发展和应用的重要领域。
党中央在自2004—2022年连续19年发布了以“三农”为主题的中央一号文件，彰显了“三农”在现代化建设中的重中之重地位，以及党中央解决“三农”问题的决心，推动“三农”发展进入新的历史阶段[1]，其中“智慧农业、数字农业、互联网+农业”等相关概念多次被提出。
党的十八大指出，在进行新农村建设过程中，要积极推动农业向智慧化的方向发展[2]。
近年来，铜仁市坚定不移实施大数据战略行动，抢抓大数据发展机遇[2]，在实施数字经济战略上抢新机，着力构建“农业+大数据+物联网”智慧农业发展体系，大力发展智慧农业，加快推动大数据与农业深度融合。
培育了农业类大数据“百企引领”示范引领企业2家，大数据与农业融合标杆项目9个，示范项目50余个，有效推动了农业产业向生产管理智慧化、质量追溯信息化、市场销售网络化融合升级。
1 铜仁市茶产业发展现状铜仁市位于贵州省东北部，地处武陵山区腹地，是世界茶树的原产地之一，种茶历史悠久，茶文化源远流长[3]，具有低纬度、高海拔、寡日照、多云雾的茶叶生长环境优势。
近年来，铜仁市牢记“既要绿水青山又要金山银山”的发展理念，把发展生态茶产业作为改善生态环境和助农增收的双赢举措，茶园面积、茶叶产量、茶叶产值大幅增加，茶叶品牌知名度和影响力不断提高，经济、社会和生态效益日益凸显，茶产业逐渐发展成为全市农业主导产业和农民脱贫增收致富的绿色产业[3]，全市累计种植茶叶10.2万hm2，投产茶园达8.88万hm2。
智能化农业病虫害防治解决方案
智能化农业病虫害防治解决方案第1章智能化农业病虫害防治概述 (4)1.1 研究背景与意义 (4)1.2 智能化农业病虫害防治技术发展现状 (4)1.3 本书内容安排 (4)第二章：农业病虫害防治基本理论，介绍病虫害防治的基本概念、原理和方法。
(4)第三章：智能化农业病虫害监测技术，分析遥感、物联网等技术在病虫害监测中的应用。
4第四章：智能化农业病虫害预测预报技术，探讨大数据和人工智能在病虫害预测方面的应用。
(5)第五章：精准施药技术，论述农药减量使用和精准施药技术的研发与应用。
(5)第六章：智能装备技术，介绍植保无人机、自动化喷洒设备等智能装备在病虫害防治中的应用。
(5)第七章：案例分析，通过国内外智能化农业病虫害防治的成功案例，分析现有技术的优缺点及改进方向。
(5)第八章：发展前景与政策建议，展望智能化农业病虫害防治技术的发展前景，并提出相关政策建议。
(5)第2章农业病虫害基础知识 (5)2.1 病虫害分类与识别 (5)2.1.1 病害分类 (5)2.1.2 虫害分类 (5)2.1.3 病虫害识别 (5)2.2 病虫害发生规律与影响因素 (5)2.2.1 病虫害发生规律 (5)2.2.2 影响因素 (6)2.3 病虫害监测与预警 (6)2.3.1 监测方法 (6)2.3.2 预警体系 (6)2.3.3 预警应用 (6)第3章智能化病虫害监测技术 (6)3.1 光谱成像技术 (6)3.1.1 光谱成像原理及设备 (6)3.1.2 光谱数据处理与分析 (6)3.1.3 光谱成像在病虫害监测中的应用实例 (7)3.2 遥感技术 (7)3.2.1 遥感监测原理及平台 (7)3.2.2 遥感数据处理与分析 (7)3.2.3 遥感技术在病虫害监测中的应用实例 (7)3.3 基于机器学习的病虫害监测方法 (7)3.3.1 机器学习基本原理及算法 (7)3.3.2 机器学习在病虫害监测中的应用 (7)3.3.3 机器学习在病虫害监测中的优势与挑战 (7)第4章数据采集与处理 (8)4.1.1 遥感技术 (8)4.1.2 智能传感器技术 (8)4.1.3 田间调查与观测 (8)4.2 数据预处理方法 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.2.3 数据降维 (8)4.3 数据分析与挖掘 (8)4.3.1 时间序列分析 (9)4.3.2 空间分析 (9)4.3.3 机器学习与深度学习 (9)4.3.4 数据融合 (9)第5章云计算与大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.1 云计算平台构建 (9)5.1.1 云计算概述 (9)5.1.2 云计算平台架构设计 (9)5.1.3 云计算平台在病虫害防治中的作用 (9)5.2 大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.2.1 大数据概述 (10)5.2.2 数据采集与预处理 (10)5.2.3 数据分析与挖掘 (10)5.2.4 大数据技术在病虫害防治中的应用案例 (10)5.3 知识图谱与病虫害防治 (10)5.3.1 知识图谱概述 (10)5.3.2 知识图谱构建 (10)5.3.3 基于知识图谱的病虫害防治应用 (10)第6章智能化病虫害预测与预警 (10)6.1 病虫害预测方法 (10)6.1.1 数据收集与处理 (10)6.1.2 病虫害发生趋势分析 (11)6.1.3 专家系统与知识库构建 (11)6.2 预警模型构建 (11)6.2.1 病虫害预警指标体系 (11)6.2.2 预警模型选择与优化 (11)6.2.3 模型验证与评估 (11)6.3 预警系统设计与实现 (11)6.3.1 系统架构设计 (11)6.3.2 系统功能模块设计 (11)6.3.3 系统实现与部署 (11)第7章智能化病虫害防治策略制定 (12)7.1 防治策略概述 (12)7.2 基于专家系统的防治策略 (12)7.2.1 专家系统简介 (12)7.2.3 防治策略实例 (12)7.3 防治效果评估 (12)7.3.1 评估指标 (12)7.3.2 评估方法 (13)第8章智能化施药技术 (13)8.1 精准施药技术 (13)8.1.1 作物病虫害监测技术 (13)8.1.2 农药药效数据库建设 (13)8.1.3 施药参数优化算法 (13)8.1.4 精准施药决策支持系统 (13)8.2 无人机施药技术 (13)8.2.1 无人机施药系统设计 (13)8.2.2 无人机导航与定位技术 (13)8.2.3 无人机施药作业规划 (13)8.2.4 无人机施药效果评估 (13)8.3 智能化施药设备与控制系统 (13)8.3.1 智能化施药设备设计原理 (14)8.3.2 施药设备的关键部件与功能 (14)8.3.3 施药控制策略与算法 (14)8.3.4 设备集成与数据通信 (14)第9章智能化农业病虫害防治应用案例 (14)9.1 水稻病虫害智能化防治 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 智能化防治技术 (14)9.1.3 应用案例 (14)9.2 小麦病虫害智能化防治 (14)9.2.1 案例背景 (14)9.2.2 智能化防治技术 (14)9.2.3 应用案例 (14)9.3 棉花病虫害智能化防治 (15)9.3.1 案例背景 (15)9.3.2 智能化防治技术 (15)9.3.3 应用案例 (15)9.3.4 案例成效 (15)第10章智能化农业病虫害防治发展展望 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.1.1 精准农业技术将进一步发展，基于大数据和云计算的病虫害监测与预警系统将实现更高效、更准确的数据处理和分析。
植物病虫害智能监测系统的设计与实现
植物病虫害智能监测系统的设计与实现植物病虫害是农业生产中必须面对的一个重要问题。
传统的病虫害监测方法主要依赖人工巡查，工作量大、费时费力；同时误判率也较高，容易导致财产损失。
为了提高病虫害监测效率，降低工作难度，越来越多的农业生产企业开始使用植物病虫害智能监测系统。
本文将探讨这一系统的设计与实现。
一、系统原理植物病虫害智能监测系统，是一种集成传感器、无线通信、云计算、数据分析等技术于一体的综合性系统。
系统原理如下图所示：系统中的传感器主要用于采集作物生长环境的各种数据，并将这些数据传输到云计算平台，再根据现场环境、生长状态和病虫情况等信息，对作物进行监测和预警。
二、系统组成1.数据采集部分数据采集部分主要包括多种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、土壤温度和湿度传感器等，这些传感器可以实现对作物在生长过程中各种环境因素的监测，精确的数据采集能力是保证后续分析和预测的基础。
2.通信传输部分通信传输部分是将采集到的数据传输到云计算部分的关键环节。
在该系统中，主要采用无线传输技术，如无线模块、2G/3G/4G/5G网络等，确保数据的实时传输和准确性。
同时，数据的加密和压缩可以有效地降低传输成本和提高传输效率。
3.云计算和数据分析部分云计算和数据分析部分是整个系统最核心的部分，能够实现对数据的分析、预测、处理和存储等优质服务，使得系统采集的数据可以直接为种植园主提供准确的信息。
同时，预测算法和智能控制算法的设计也是优化系统的关键，通过算法模型的优化，可以在作物繁殖周期之前发现病虫害，从而保证农作物的品质和产量。
4.手机APP或微信公众号部分手机APP或微信公众号部分主要是给种植场主使用的，他们可以通过这个APP或微信公众号实时的获取数据和信息，同时也可以在APP中设置提醒功能，当发现病虫害时，系统会自动预警，让种植场主及时地进行相关的措施。
三、系统优势1.提高生产效益植物病虫害智能监测系统使得农作物各种数据可以云端存储，并通过特定的算法和预测模型对这些数据进行分析、比对和预测，从而及时地监测和预警病虫害的发生。
智能化病虫害监测与预警系统
05
系统实施与推广
系统实施方案
选择合适的设备和技术
根据实施目标，选择适合的智能 化设备和相关技术，如传感器、 物联网、大数据分析等。
制定实施计划
制定详细的实施计划，包括设备 采购、安装调试、人员培训等环 节，确保实施过程的顺利进行。
建立监测网络
根据病虫害发生的特点，建立覆 盖广泛的智能化监测网络，实现 对病虫害的实时监测。
大数据分析技术
对海量监测数据进行处理、分析和挖掘，提供预警和 预测功能。
监测系统的组成
监测设备
01
包括各类传感器、摄像头等，用于收集病虫害发生的实时数据
。
数据传输模块
02
将监测设备采集的数据进行汇总和传输，可采用无线或有线方
式。
数据分析中心
03
对传输过来的数据进行处理、分析和存储，提供可视化展示和
促进农业可持续发展
智能化病虫害监测与预警系统的推广应用，有助于提高农业生产效率 和资源利用效率，促进农业可持续发展。
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实时传输与分析
通过无线通信技术，数据能够实时传 输到云平台进行快速分析，提高了数 据的时效性，使管理者能够及时掌握 病虫害发生情况。
降低防治成本
精准施药
根据智能化监测系统的数据分析，可 以精确地确定施药的时间和区域，避 免了盲目施药和过度施药的情况，从 而降低了农药的使用量和防治成本。
优化资源配置
挑战
面临的挑战包括如何降低智能化病虫害监测与预警系统的成本、如何提高系统 的准确性和实时性、如何让更多的农民接受并使用该系统等。
02
智能化病虫害监测系统
智能化技术介绍
人工智能技术
农作物病虫害智能监测系统的研究
农作物病虫害智能监测系统的研究农作物是人类的重要食物来源，而病虫害对农作物的产量和质量造成了严重损失。
传统的农作物病虫害监测方法主要依赖于人工巡视和经验判断，存在着工作量大、经验依赖性强等问题。
随着信息技术的发展和智能化的兴起，农作物病虫害智能监测系统成为解决这一问题的有效途径。
一、农作物病虫害智能监测系统的基本原理1. 数据采集：农作物病虫害智能监测系统通过传感器、图像采集设备等技术手段，对农田环境、土壤质量、气象信息等进行实时监测和数据采集。
这些数据可以包括温度、湿度、光照强度、土壤湿度、气象变化等多种信息。
2. 数据传输：采集到的数据通过互联网或者其他无线传输技术，快速传输到中心服务器或者云平台，为后续的数据分析和处理提供支持。
3. 数据分析和处理：通过对采集到的数据进行分析和处理，利用机器学习、图像识别等技术手段，将数据转化为可视化的结果，提供给农民或专业人员判断和决策。
4. 预警和预测：基于历史数据和实时数据，系统可以提前预警和预测病虫害的发生和传播趋势，为农民提供及时的农药使用和防治方案。
二、农作物病虫害智能监测系统的关键技术1. 传感技术：农作物病虫害智能监测系统依赖于传感器等设备采集农田环境和气象信息。
传感技术的发展使得数据采集更加准确和实时，能够更好地反映农田的实际情况。
2. 数据处理和分析技术：农作物病虫害智能监测系统需要对大量的数据进行处理和分析，提取有效的信息。
机器学习、人工智能和数据挖掘等技术为系统提供了更高效和准确的数据处理能力。
3. 图像识别技术：图像识别是农作物病虫害智能监测系统中的重要技术。
通过图像识别，系统可以对病虫害进行准确的识别和分类，帮助农民及时采取防治措施，保护农作物的产量和质量。
4. 预测分析技术：基于历史数据和实时数据，系统可以通过预测分析技术提前预警和预测病虫害的发生和传播趋势。
这对于农民来说非常重要，可以帮助他们做出更好的决策，提高农作物抵抗力。
人工智能在病虫害监测与防治中的应用探索
人工智能在病虫害监测与防治中的应用探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域的热门话题，正逐渐渗透到各个行业。
在农业领域，人工智能的应用也展现出了强大的潜力和优势。
其中，人工智能在病虫害监测与防治中的应用探索备受关注。
通过结合人工智能技术与农业实践，可以实现对病虫害的实时监测、精准识别和智能防治，为提高农作物产量、改善农民生产条件，做出积极的贡献。
一、数据采集与处理人工智能在病虫害监测与防治中的第一步是数据采集与处理。
传统的农业作物监测往往需要人工巡视，费时费力且容易出现主观偏差。
而借助人工智能技术，可以利用摄像头、传感器等设备自动采集大量的数据，实现对农田状况的全面监测。
同时，通过人工智能算法对这些数据进行处理分析，可以快速准确地发现植物病虫害的迹象，为后续的防治工作提供有力支持。
二、图像识别与分析人工智能在病虫害监测与防治中的另一个重要应用是图像识别与分析。
通过建立病虫害图像数据库，利用深度学习等技术对农作物叶片、果实等进行拍照，可以实现对病虫害类型、程度的准确识别。
相较于传统的人工识别方法，人工智能技术可以大大提高识别的精准度和效率。
农民可以根据系统反馈的分析结果，及时采取相应的防治措施，有效避免病虫害对作物造成的危害。
三、智能决策与防治在病虫害监测与防治中，人工智能还可以发挥出智能决策的作用。
通过分析历史数据、环境因素等综合信息，建立起病虫害智能预警系统。
一旦系统检测到植物病害或虫害的风险较高，会自动发送警报并提供相应的防治建议。
农民可以根据系统推荐的防治方案，有针对性地施用农药、调整种植结构等，从而最大限度地减轻病虫害对作物的影响。
这一智能化的防治方式不仅提高了农业生产的效率，还可以节约农药的使用量，降低农业环境污染的风险。
四、技术挑战与发展趋势然而，人工智能在病虫害监测与防治中的应用也面临着一些技术挑战。
首先是数据采集的问题，不同地区、不同农作物的病虫害种类繁多，需要建立庞大的图像数据库来支持人工智能算法的训练。
植物病虫害智能监控系统的构建
植物病虫害智能监控系统的构建一、简介在现代化农业生产中，农作物面临许多不同种类的病虫害侵袭，给农业生产带来极大的损失和威胁。
传统的人工巡视和检测极为耗费人力物力，且难以全面细致地进行监测，因此，目前研发的植物病虫害智能监控系统成为一个热门话题。
本文将介绍植物病虫害智能监控系统的构建。
二、系统构建1.硬件设备植物病虫害智能监控系统通过安装传感器在田间地头进行数据采集。
传感器应具备记录系统的环境信息，如温度、湿度、风向风速、光照度以及土地酸碱度等参数。
同时需要安装摄像头进行图像采集，便于对病虫害进行图像识别分析。
在后期对传感器采集到的数据进行划分和分组的时候，还可以根据不同的作物种类选择不同的传感器进行数据采集。
2.数据采集和存储传感器进行数据采集后，需要通过数据处理模块将数据处理储存下来，以便后期统计和使用。
基本的数据采集包括环境参数以及作物生长状态参数，同时系统还需要将采集到的图像信息进行保存。
采集到的数据需进行验证和过滤，比如通过设定阈值来判断数据是否准确、是否正常等。
3.数据处理和分析针对实时采集到的数据，系统需要进行数据处理和分析。
本系统可以通过机器学习和深度学习方法对采集到的图像信息进行识别和分类，以便快速准确地判断是否存在病虫害。
针对环境参数和作物生长状态信息，我们还可以通过将采集到的数据与历史数据进行对比，以便归纳出植物生长的规律和特征，从而预测种植的作物的生长状况和可能存在的病虫害危险。
4.预警和管理通过数据处理和分析之后，本系统将进行一系列的预警和管理措施。
我们可以将病虫害信息与预警模块相结合，建立现场预警系统，已检测到植物病虫害信息后通过人工干预进行处理，从而及时遏制病虫害的扩散和蔓延，保证及时采取措施修复农作物的生长状况。
同时，还需要植物病虫害数据库进行管理，收集整理实时数据和其他信息，统计和评估病虫害发生原因、变化趋势等方面的信息，以便在农业生产中持续优化当前资料及相关物料的整合。
吡虫啉在茶树上的应用 -回复
吡虫啉在茶树上的应用-回复吡虫啉是一种广谱杀虫剂，可用于茶树上的防治害虫。
茶树是中国传统的重要农作物之一，也是世界上最重要的饮料作物之一。
茶树受到多种害虫的侵害，如茶蚧、茶红蜘蛛、茶蠹蛾等。
这些害虫会给茶树带来巨大的危害，影响茶叶的产量和质量。
在茶树上应用吡虫啉，可以有效地控制这些害虫，保护茶树的生长和茶叶的品质。
吡虫啉是一种化学合成的农药，属于氯苯肼类。
它通过破坏害虫的神经系统，干扰其神经传导，从而导致害虫的麻痹和死亡。
吡虫啉具有很高的杀虫活性和持效性，对茶树上的多种害虫都有很好的防治效果。
在茶树上应用吡虫啉需要根据具体的害虫种类和发生情况来确定使用时机和剂量。
一般来说，茶树上的害虫多发生在生长季节，因此在春季和夏季是防治害虫的关键时期。
在这个时期，可以通过观察茶树叶片上的虫卵、幼虫和成虫的数量来判断害虫的严重程度。
对于茶树上的茶蚧，可以在虫卵孵化前使用吡虫啉进行预防。
一般来说，茶蚧的虫卵孵化期在春季3-4月，此时可以使用吡虫啉在茶树上进行喷雾。
对于已孵化的幼虫和成虫，也可以通过喷雾吡虫啉来进行防治。
一般情况下，使用0.1-0.15的吡虫啉溶液进行喷雾，每次喷雾间隔7-10天，连续喷雾2-3次，即可有效控制茶蚧。
对于茶红蜘蛛，可以在它们的发生高峰期使用吡虫啉进行防治。
一般来说，茶红蜘蛛的高峰期在春季4-5月和秋季9-10月，此时可以使用吡虫啉在茶树上进行喷雾。
对于茶红蜘蛛的防治，同样可以使用0.1-0.15的吡虫啉溶液进行喷雾，每次喷雾间隔7-10天，连续喷雾2-3次。
对于茶蠹蛾等其他害虫，也可以使用吡虫啉进行防治。
具体的使用方法和剂量可以根据害虫的特点和防治需求进行调整。
值得注意的是，茶农在使用吡虫啉时应严格按照农药的使用说明进行施药，并遵守安全用药的原则。
在施药过程中，要注意保护自己的身体健康，避免接触农药。
此外，为了减少对环境的影响，应选择环境友好的农药，并做好包装和存储工作，防止农药的泄漏和污染。
基于机器学习算法的大叶种晒青茶虫害智能预警模型研究
基于机器学习算法的大叶种晒青茶虫害智能预警模型研究
沈颖鸣;钱晔;朱锐;赵明瑞;罗汉景;田昌;孙吉红
【期刊名称】《云南科技管理》
【年(卷),期】2024(37)2
【摘要】为解决复杂环境下虫害对茶叶品质的危害难题,文章提出了一种基于机器学习算法的大叶种晒青茶虫害预警模型的构建方法。
首先,通过采集云南农业大学
茶叶种植基地2018年1月年至2023年5月环境因子数据共计1977条。
然后,在确定影响大叶种晒青茶病虫因子的前提下,采用随机森林算法来构建茶叶虫害预警
模型。
试验结果表明,使用随机森林算法构建的预警模型,准确率在79.66%-98.88%之间,为大叶种晒青茶种植过程中提供精准虫害预警和防护,助推茶叶产业高质量发展。
【总页数】5页(P42-46)
【作者】沈颖鸣;钱晔;朱锐;赵明瑞;罗汉景;田昌;孙吉红
【作者单位】云南省科学技术院;云南农业大学;云南大学;云南瀚哲科技有限公司【正文语种】中文
【中图分类】S435.711
【相关文献】
1.云南凤庆大叶种晒青茶茶多酚提取工艺优化及抗氧化研究
2.云南大叶种晒青茶加工技术
3.云南大叶种晒青茶发花前后主要风味成分的变化研究
4.不同月份云南大
叶种晒青茶化学成分变化研究5.不同海拔云南大叶种晒青茶感官品质及主要生化成分差异分析
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关于智能化计算机程序系统在茶业领域的应用，笔者已 在红茶饮料香气分析方面进行了探索［1］。为更进一步扩大 研究应用范围，针对茶树病虫害防治是茶园生产管理中一个 重要难题的现实问题，促使茶树病虫害防治实现高效智能 化，特开展 茶 树 病 虫 害 诊 断 数 学 模 型 与 智 能 化 专 家 系 统 研究。 1 专家系统工作原理与功能结构 1． 1 专家系统工作原理 智能专家系统由知识库、数据库、 推理机、解释机构和人机交互接口 5 部分组成。其中，知识 库存放茶树病虫害防治专家在生产、科研中获得的各种知 识、经验，由知识的特征结构决定存放知识的方式； 数据库暂 时存放由用户输入的数据、中间推理结果和最终结果； 推理 机决定专家系统的工作方式，推理步骤的功能程序； 解释机 构负责向用户解释为什么、怎么样之类的提问； 人机交互接 口提供了用户和专家系统交互的界面，即向用户提供待查询 问题的输入、结果数据的显示等功能（ 图 1） 。 1． 2 开发工具与专家系统的功能结构 最基本的专家系 统开发工具包括人工智能语言 PROLOG、LISP，以及常规语 言 FORTRAN、C、PASCAL、BASIC 等。近年来，随着计算机软 件设计语言、工具的发展，计算机的普遍应用以及信息网络 的高速扩展，基于 Web 的专家系统应用越来越广泛，设计基 于 Web 的专家系统成为发展趋势。
系统开发环境选择 ASP． NET，它是目前构建、管理、展开 Web 应用系统的最佳平台，和． Net Framework 紧密地整合，提 供面向对象的、模块化的设计方式，简化了系统开发的代码 编写过程。同时，它还能无缝支持 C#、Java、VB 等开发语言， 很好地适应系统开发者的语言习惯。系统开发语言选择C#， 它是． Net Framework 平台面向对象的程序语言，能开发出功 能性、稳定 性、安 全 性 较 高 的 软 件 系 统。数 据 库 采 用 Microsoft 的大型网络关系型数据库 SQL Server 2005［2］。
关于茶树病虫害智能化防治专家系统，近 3 年来已在安 徽省黄山光明茶业有限公司的 200 hm2 有机茶生产基地中 进行应用。实践表明，系统具有 6 个特点： 能够高效率、准 确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作； 解决实际问题时不受 周围环境的影响，也不可能忘记或遗漏； 可以使专家的专长 不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与 经验； 能够汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协 作解决重大问题的能力，运用更渊博的知识、更丰富的经验 和更强的工作能力，解决茶树病虫害防治问题； 专家系统研 制和应用，具有良好的经济效益和社会效益； 能够解决茶树 病虫害防 治 各 种 难 题，尤 其 可 带 动 我 国 茶 园 管 理 实 现 智 能化。 参考文献
檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪
（ 上接第 14393 页）
参考文献
3． 2 水果中的 Vc 含量 测定结果表明（ 表 1） ，在纽荷尔脐 橙、草莓、樱桃、芒果、木瓜、圣女果、鲜枣、山楂等市售水果中 富含 Vc，其每 100 g 水果中 Vc 含量分别为： 草莓 46． 2 mg，纽 荷尔脐橙 52． 8 mg，木瓜 41． 2 mg，芒果 22． 3 mg，樱桃 9． 8 mg， 鲜枣 231． 7 mg，红果 51． 2 mg，圣女果 30． 2 mg。人类可以通 过食用天然的果蔬补充人体所需的 Vc。 4 结论
的防治方法。子系统是茶园管理智能专家系统的核心，可以
开展小绿叶 蝉、蚜 虫、黑 剌 粉 虱、茶 叶 瘿 螨、茶 橙 瘿 螨、茶 尺
蠖、蝽象等以及茶赤星病、茶饼病、茶炭疽病、枝梢黑点病以
及天敌（ 三突花蛛、白斑跳蛛、蚜茧蜂、七星螵虫、大草蛉、日
本长脚蛛等） 病虫害发生诊断与防治，有利于茶叶产品质量
的提高。
DOI:10.13989/ki.0517-6611.2011.23.093
安徽农业科学，Journal of Anhui Agri． Sci． 2011，39（23） ：14410 － 14411
责任编辑 熊章琴 责任校对 傅真治
茶树病虫害智能化防治专家系统研究与应用
汪辉进 （ 池州职业技术学院信息技术系，安徽池州 247000）
14411
P（ B | Ai）
=
P（
Ai
n
|
B）
P（
B）
（ 2）
∑P（
i =1
Ai B）
由（ 2） 式可知，当症状 Ai 出现，且后验概率 P（ B | Ai ） 达
到规定的阈值时，则可以诊断出现了病害 B。例如在茶树老
叶的主脉两侧，以取食茶树叶和释放蜕皮壳附在芽叶上，影
响叶的生 长 而 造 成 危 害。被 害 叶 片 紫 褐 色 似 铜 片，失 去 光
数据表名" ，conn） ；
DataSet ds = new DataSet（ ） ；
sda． Fill（ ds，0，0，" 数据表名" ） ；
this． Repeater1． DataSource = ds． Tables［" 数据表名" ］；
2． 3 推理计算模块 在进行数据的联合查询时，往往需要
［1］汪辉进． 利用色谱 － 质谱 － 计算机联用分析红茶饮料香气［J］． 饮料工 业，2008，11（ 10） ： 41 － 42．
［2］李龙龙，赵惠燕． 基于案例和模糊推理的农业虫害专家系统研究［J］． 计算机工程与设计，2007，28（ 22） ： 5570 － 5572．
［3］杨娜，钱金良，李勃，等． 农业专家系统应用研究［J］． 农业网络信息， 2010（ 8） ： 9 － 12．
基金项目 作者简介
鸣谢 收稿日期
国家级星火计划项目（ 2008GA710034） 。 汪辉进（ 1978 － ） ，男，安徽池州人，讲师，硕士，从事人工智 能与网络安全研究，E-mail： 371010369@ qq． com。 安徽省农业科学院祁门茶叶研究所赵和涛老师的指导。 2011-06-18
输入如下程序：
SqlConnection conn = new SqlConnection（ " server = local； data-
base = db； uid = sa； pwd = ； " ） ；
SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter （ " select * from
成螨椭圆形，长约 0． 2 mm，宽约 0． 07 mm，紫黑色，背面
有 5 条纵列的白色絮状蜡质分泌物。足 2 对，伸向前方。后
体段有多数环纹，腹面环纹数较背面多。体两侧各有排成一
列的刚毛 4 根，末端亦有 1 对刚毛。卵圆形，直径约 0． 04
mm，黄白色，半透明。幼螨和若螨体长 0． 05 ～ 0． 10 mm。幼
［1］董莪，杨春梅，陈文麟． 维生素 C 的功能及应用［J］． 食品研究与开发， 1997（ 2） ： 55 － 58．
2 病虫害诊断数学模型及数据库链接应用
2． 1 使用贝叶斯算法建立病虫害诊断模型 贝叶斯算法
提供了一种基于概率的推理手段。主要原理： 在事件 B 发生
的条件下，事件 A 发生的概率称为事件 A 在事件 B 已发生
的条件下的条件概率，记作 P（ A | B） 。已知事件 A 发生的概
率 P（ A） ，以及当事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的概率 P
泽，芽叶萎缩硬化，叶面出现很多白色粉尘物。在以上条件
均成立的情况下则可计算得到发生的茶叶瘿螨虫害的概率。
用户待选内容如图 1 所示，进入病害诊断界面后，根据实际
情况选择系统提供的植株各该值大于规定阈值就输出结果其为茶叶瘿螨所
致，并调出虫子的图片特征进行进一步比对。
图 1 专家系统工作原理
Fig． 1 Operation theory of expert system
茶树病虫害诊断系统将茶树主要害虫以及病害特征的
生物学表现，采用文字、图像、声音、视频等以简便、快捷、直
观的方法呈现在系统中，广大茶农通过简单的虫体特征或病
状就可初步诊断病虫害，并针对病虫害的发生情况提出合理
（ 1） Vc 具有较高的功效，但是大量补充同样对人体造成 危害。
（ 2） 试验表明，纽荷尔脐橙、草莓、樱桃、芒果、木瓜、圣女 果、鲜枣、山楂等天津市售水果中含有丰富的 Vc，通过食用 水果，完全可以补充人体人体所需的 Vc。利用荧光分光光 度计测定食品中的 Vc 含量，具有操作简便，试样量少等特 点，具有较高的应用价值。
螨初期体裸露，有光泽。若螨黄褐至淡紫色，体披白色蜡质
絮状物，后体段环纹不明显。
2． 2 数据库链接 使用 ADO． NET 提供的各种数据访问类
来访问关系型数据库。由于使用的数据库软件是 SQL Server
2005，在使用 ADO． NET 提供的类前必须首先声明命名空间
Using System． Data． SqlClient。在 page_lode（ ） 事件处理器中
摘要 根据皖南茶区茶树病虫害的生物学特点，依据人工智能化的相关知识，开展茶树病虫害智能化防治专家系统的研究，力求为我国 茶园病虫害智能化防治探索一种新技术。 关键词 茶树病虫害； 智能防治； 专家系统 中图分类号 S 126 文献标识码 A 文章编号 0517 － 6611（ 2011） 23 － 14410 － 02