农业病虫害网络化远程诊断平台
农林生态远程实时监测系统硬件配置及解决方案
农林生态远程实时监测系统硬件配置及解决方案托普农业物联网生态远程实时监测系统可与农林小气候信息采集系统、虫情测报系统、远程频振诱控系统和微生物自动喷雾系统等各系统配合使用，远程可视监控频振诱控、天敌自动释放、微生物自动喷雾、智能滴灌系统进行高效作业。
生态远程实时监测系统可设定多个可视化通道监测区域内不同方位农作物生长、病虫的数量和种类等信息。
系统能在任何恶劣环境下的完成监测工作，加强了预警监测能力，为农作物基层测报员预测预报预警农业病虫害提供了可靠依据，被称为测报人员的“千里眼”。
农林生态远程实时监测系统应用领域：托普农业物联网生态远程监控系统主要用于农林病虫的远程诊断、预测、预报、预警、研究和监测控制等工作领域。
在无人值守情况下进行了全天候自动监控、预测和预报病虫害发生动态、环境因子，分析种群的空间格局，植保专家远程实时遥控诊断，根据监测到的农林有害生物、天敌的发生实况，提出最佳防治方案，以维护生物链的平衡。
为专家指挥防治、决策提供依据，大大提高农林业病虫害等生物监测，提高预警能力。
农林生态远程实时监测系统产品架构和配置：托普农业物联网生态远程监控系统采用先进的超清晰360度旋转灵动监测设备，将以监测设备为中心半径25米内可分辨1㎝2大小的物体；在半径10米范围内可分辨1㎜2大小的物体，在国内首次实现对害虫发生实况的远程实时监测，借助互联网可与全国各测报站信息共享，可通过手机版、PC版、web版可视化进行远程实时监测。
农林生态远程实时监测系统注意事项:1、定期检查支柱对地面的不垂直度不大于1°，旋臂相对于支柱运动自如，无卡滞。
2、定期远程操作云台水平转角和摄像装置相对于云台的水平自转角是否可以360°旋转，垂直转角－10～90°动作。
3、如选用太阳能供电太阳能电池板正面向南偏西10度，太阳能电池板东、南、西三个方向不能有影响采光的遮挡物。
4、电池箱必须放于太阳能电池板下方，不可受阳光直接照射，内部走线固定要规整。
农业物联网中的作物病虫害监测与智能防控
农业物联网中的作物病虫害监测与智能防控农业是人类社会的基础产业，而作物病虫害一直以来是困扰农民的重要问题。
为了提高农业生产效益，减少作物病虫害的损失，农业物联网技术应运而生。
农业物联网中的作物病虫害监测与智能防控成为一种创新的方式，为农业生产提供了全方位的保障。
作物病虫害监测是农业物联网的一个重要应用领域。
传统的监测方法主要依赖人工巡查，既费时费力，又存在漏报和误报的问题。
而基于农业物联网的作物病虫害监测可以实现远程自动监测，大大提高了监测的效率和准确性。
农业物联网系统通过传感器和智能设备采集土壤、气象和植物生长的数据，综合分析后生成监测报告。
这种方式不仅可以实时监测作物的生长状况和病虫害的发生情况，还可以对作物病虫害的传播规律进行研究，为作物病虫害的防控提供科学依据。
智能防控是农业物联网中作物病虫害防控的关键环节。
传统的防控方法主要依靠化学农药的使用，但由于化学农药的使用不当会对环境和人体健康造成危害，农业可持续发展的要求下，寻找一种更为科学和环保的防控方式迫在眉睫。
农业物联网技术为智能防控提供了新的思路和手段。
通过对作物病虫害的监测数据进行分析和处理，农业物联网系统可以根据作物的需求和病虫害的预测，智能地调控环境参数，实现精准的防控。
例如，根据监测数据分析预测到作物病虫害发生的风险较高时，可以自动喷洒生物农药或者使用天敌来控制病虫害的传播。
这种智能防控方式不仅能够减少化学农药的使用量，还能够提高防控的效果，实现农业的可持续发展。
农业物联网中的作物病虫害监测与智能防控的发展还面临一些挑战。
首先，农业物联网技术的推广与应用需要大量的投资和技术支持，对农民来说是一项很大的负担。
其次，农业物联网技术需要与传统农业知识相结合，让农民理解并接受新的技术。
此外，作物病虫害的预测和防控需要大数据的支持，而目前中国的农业大数据基础设施还不完善。
因此，在推动农业物联网中的作物病虫害监测与智能防控的发展过程中，需要政府、企业、农民和科研机构的共同努力。
农业信息化与病虫害智能诊断考核试卷
4.挑战：数据量大、质量参差不齐、分析模型复杂；策略：数据清洗、模型优化、跨学科合作。
B.高光谱传感器
C.热红外传感器
D.雷达传感器
8.以下哪些方法可以用于病虫害的防治？（）
A.生物防治
B.物理防治
C.化学防治
D.综合防治
9.以下哪些软件工具可以用于数据处理和分析？（")
A. MATLAB
B. SPSS
C. Python
D. Excel
10.在病虫害智能诊断中，以下哪些算法被广泛应用？（）
A.气候
B.土壤
C.品种
D.所有以上因素
11.在病虫害智能诊断系统中，以下哪个环节可能导致误差？（）
A.数据采集
B.数据处理
C.模型建立
D.结果输出
12.下列哪种方法不适用于病虫害防治？（）
A.生物防治
B.化学防治
C.物理防治
D.机械防治
13.以下哪个软件可用于病虫害数据分析？（）
A. Excel
B. SPSS
答：提升
2.在病虫害智能诊断中，常用的图像处理技术包括图像增强、图像分割和______。
答：特征提取
3.无人机在农业病虫害监测中的应用主要包括航拍、______和环境监测。
答：精准施药
4.病虫害智能诊断系统的核心部分是______，它能够对病虫害进行有效识别和分类。
答：算法/诊断模型
5.在农业遥感技术中，______传感器可以获取作物生长状态的多光谱信息。
4.阐述如何利用农业大数据进行病虫害预测和防治，以及在这个过程中可能遇到的挑战和解决策略。
林业有害生物防控远程实时监测及远程诊断系统
林业有害⽣物防控远程实时监测及远程诊断系统本⽂由重庆宇创GIS原创，转载请注明来源！
林业有害⽣物防控远程实时监测及远程诊断系统，利⽤远程视频监控设备、远程⾃动⾍情监
测设备，实现对森林病⾍害的实时远程监测,实现了在监控中⼼与就可掌握森林监测区域的病⾍
动态,系统包括以下⼏个⼦系统：
1、林业有害⽣物远程监控系统
病⾍害远程监控系统由摄像、传输、控制、显⽰、存储5⼤部分组成，在监测现场安装360°
全⽅位红外⾼清摄像机，⽤户可清晰直观的实时查看区域病⾍灾害情况，对突发性灾害事件可
实时指挥和调度。
2、远程⾃动⾍情测报系统
系统通过智能⾍情监测设备，可以⽆公害诱捕杀⾍，绿⾊环保，同时利⽤移动⽆线⽹路，定
时采集现场图像，⾃动上传到远端的物联⽹监控服务平台，⼯作⼈员可随时远程了解⾍情情况
与变化，制定防治措施。
通过系统设置或远程设置后⾃动拍照将现场拍摄的图⽚⽆线发送⾄监
测平台，平台⾃动记录每天采集数据，形成⾍害数据库，以各种图表、列表形式展现给农业专
家进⾏远程诊断。
3、林业有害监测预警预报系统
系统通过GIS地图、图表、报表等多种形式综合展⾍情，当前端设备监测到异常，⾃动发送
报警到后台，在地图上可直观显⽰报警设备的位置，及时通知各级监测管理⼈员采取防治措
施。
智慧农业中的智能化作物病虫害监测系统
智慧农业中的智能化作物病虫害监测系统
智慧农业中的智能化作物病虫害监测系统是一种利用先进技术实现作物病虫害监测和预警的智能系统。
随着科技的不断发展，农业生产也逐渐进入智能化时代，智慧农业中的作物病虫害监测系统也得到了广泛应用。
智能化作物病虫害监测系统主要通过传感器、图像识别、大数据分析等技术手段，实现对作物病虫害的全面监测和及时预警。
首先，系统使用各类传感器对土壤湿度、温度、光照等环境指标进行实时监测，帮助农民科学测算作物生长需求，及时调整灌溉、施肥等措施，预防病虫害发生。
其次，智能化作物病虫害监测系统利用图像识别技术，通过摄像头拍摄作物叶片、果实等部位的图像，识别出可能存在的病虫害，还能对病虫害进行定量分析，帮助农民了解病虫害的种类、密度、分布情况，为农药的使用提供科学依据，减少农药的浪费，保护环境。
再者，智能化作物病虫害监测系统还能结合大数据分析技术，收集、整合和分析各种农业数据，包括气象数据、土壤数据、农作物生长数据等，为农民提供科学决策支持。
系统能够通过数据分析，发现作物病虫害的潜在规律，提前预警作物可能受到的病虫害威胁，帮助农民采取有针对性的防治措施，最大程度地减少病虫害对作物产量和质量的影响。
总的来说，智慧农业中的智能化作物病虫害监测系统为农民提供了一种高效、精准的病虫害管理方式，有助于降低农业生产成本、提高作物产量和质量，实现农业可持续发展。
希望未来这种智能系统能够得到更广泛的推广和应用，为农业生产带来更多的便利和效益。
(完整版)托普云农设施农作物远程专家诊断系统
托普云农设施农作物远程专家诊断系统一、方案概述设施农业是近年来发展起来的对栽培技术、管理水平与设施水平要求较高的一种高投入、高产出的农业生产方式。
设施农业的发展为提高农民收入、振兴地方经济和改善人们生活水平提供了支撑,受到国家和地方政府的大力关注。
随着设施农业的发展，也出现了各种各样的新问题，如设施农业中出现了病虫害，农民如何科学的从事设施农业生产，如何更好的为农民与专家建立起桥梁等问题。
随着物联网技术的发展,物联网技术在设施农业生产过程中逐渐得到了广泛的应用,我公司提出了设施农业智能专家系统解决方案来解决设施农业所遇到的这些问题。
托普云农设施农作物远程专家诊断系统利用现代通信技术和物联网技术，对农业设施内影响农作物生长发育的温度、湿度、光照等关键因子进行定量化的实时监控，同时和系统中农作物最适生长模型和病虫害发生模型进行比较，一方面系统可以直接将这些关键数据通过手机或手持终端发送给农户、技术员、农业专家等，为指导农业生产提供详细实时的一手数据；另一方面系统通过对数据的运算和分析，可以对农作物生产和病虫害的发生等发出告警和专家指导，方便农户提前采取措施，降低农业生产风险和成本，提高农产品的品质和附加值。
二、方案架构每种农植物都有自己的生长周期，而在其成长周期，影响农植物生产的几个关键因素主要包括：水、空气、光照和温度等，通过对每项因素的解析，发现跟农植物密切相关的主要因素包括：空气的温湿度、土壤温度、光照等而随着信息化技术的快速发展，这些因素完全可以通过信息化调节来进行干预和调控，引导农植物的高效成长。
设施农作物远程专家诊断系统通过对影响农植物诸多因素的分析，采用一套适于各种农植物生长的动态模型库；农户通过远程专家诊断系统可以清楚了解该植物的成长周期、适宜的环境等，并通过实时监测植物成长过程中的关键因数，形成了属地特色的农植物生长模型库，当农植物生长过程的一些关键因素脱离标准模型时，系统即时给与告警，通知农户调节、指导农户生产。
农作物病虫害实时监控物联网设备(套)
农作物病虫害实时监控物联网设备（套）21世纪以来，全国农业部大力推进代植保体系建设，在自动化、智能化新型测报工具研发应用方面取得了比较明显的成果。
开发了农作物重大病虫害远程实施监控物联网，实现了对田间作物的长势、害虫种类和数量、病菌孢子种类和数量以及田间小气候的远程实施监测，开发了远程害虫性诱实施监控和自动计数系统，实现了对螟蛾科、夜性病害的实时联网监测，开发并改进马铃薯晚疫病、小麦赤霉病的远程实时预警系统，实现了重大流行性病的实时联网监测，提升了测报装备水平，提高了重大病虫害监测预警能力。
为提升山东省农作物病虫害监测预警水平，加强智能病虫监测设备的推广和应用，省农业厅、财政厅确定2017年实施山东省农作物病虫害智能化预警监测能力建设项目。
现将有关事项通知如下：一、实施原则贯彻落实中央和省委、省政府关于发展绿色生态农业的部署要求，围绕农作物重大有害生物监测预警与防控的公共管理和公益服务职能，落实预防为主，综合防治的植保方针，推行科学植保、公共植保、绿色植保的理念，加强智能病虫预警监测设备的推广和应用，全面提升我省病虫预警测报工作智能化、信息化、精准化水平，充分发挥植保防灾减灾的作用，实现农药使用减量的目标，确保粮食增产、农业增效、农民增收，促进农业和农村经济与社会的健康发展。
二、建设内容项目建设选址综合考虑各地农业发展现状、农作物种植布局，统筹兼顾粮、棉、油、果、菜，以重大、突发病虫害监测为主，覆盖我省主要农作物病虫害，优先选择承担国家ji和省级病虫测报任务、具备较强业务能力的区域性测报站作为建设对象。
在全省建设40个设备先进、功能完善、反应迅速的县级农作物病虫智能化预警监测站。
每个预警监测站根据监测对象选择配备智能化病虫预警监测设备，设置5-10个基层系统测报点，每点设置一名基层农民测报员，各配备1台田间病虫监测数据调查仪。
三、补助标准省财政对每个项目县补助45万元，全部用于智能化预警监测工具采购。
农作物病虫害防治信息服务系统
网络平台
是农作物病虫害防治信息服务系统的载体，农户可以通过网络平台获取相关信息和服务。
系统架构与功能
02
病虫害查询
用户可以输入病虫害名称或症状，查询相关信息和防治方法。
防治方案推荐
系统根据用户输入的病虫害信息，推荐相应的防治方案和农药使用建议。
防治知识库
系统提供全面的防治知识库，包括病虫害的生物学特性、发生规律和防治技术等。
对不同用户角色设定不同的权限级别，控制用户对系统功能的操作范围，防止未经授权的访问和操作。
权限管理
访问控制
匿名化处理
对用户个人信息进行匿名化处理，隐藏用户的真实身份，保护用户隐私。
加密存储
对涉及用户隐私的信息进行加密存储，确保用户隐私不被非法获取和利用。
应用案例与效果评估
06
某省农作物病虫害防治信息服务系统
无人机与机器人应用
无人机和机器人将在病虫害防治中发挥越来越大的作用，实现高效、精准的施药作业。
生物防治技术
利用天敌、微生物等生物资源进行防治，减少化学农药的使用，提高防治效果和环保性。
个性化防治方案：根据不同地区、不同作物和不同病虫害的特点，提供个性化的防治方案，提高防治效果。
线上线下结合：线上提供病虫害防治信息和技术支持，线下组织专业队伍进行实地指导和施工作业，形成线上线下相结合的服务模式。
在线交流与求助
用户可以通过系统与其他用户或专家进行交流，寻求帮助或分享经验。
系统对用户查询和防治方案使用情况进行统计和分析，为农业部门提供决策支持。
数据统计与分析
系统设置与维护
用户管理与权限控制
信息推送与更新
管理员可以对系统进行设置和维护，包括数据库备份、日志清理和系统更新等。
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。
中国农业病虫害智能处方诊断系列软件简介
中国农业病虫害智能处方诊断系列软件简介网络非常普遍的今天，农资行业却越来越难做，竞争变得残酷而激烈，有的农资人员束手无策，譬如，基层农资零售商遇到的农资营销瓶颈：庄稼、果树、蔬菜得了毛病，打开电脑，上网一查，就可以得到解决方案，可是电脑上查到的农资产品往往有许多不是你公司或农资店所经销的，而农民朋友却非要电脑上介绍的；农药经销单位农药批发零售商店、植物医院等农资销售部门，配备一台计算机并安装本软件，可提高对蔬菜病虫害诊断的准确率，从而可以对症下药。
如果允许顾客随意浏览，还可同时起到普及农业技术的作用。
相信能有助于建立良好信誉，吸引顾客，提高销售量。
许多农药经营者或销售人员，虽然经营能力强，但并不一定是研究蔬菜植保出身，这个中国农业病虫害智能诊断处方查询软件即可弥补他们在这方面的不足。
农药生产厂家的业务员、农资批发商也是整天考虑：怎样才能让客户买我们的产品呢？怎样提高我们的业绩呢？除了热情服务，基层销售商需要一款集病虫害诊断查询、治疗方案于一体的智能软件，那就满足他们的要求，送他们智能诊断软件，你可在里面设置权限、输入我们的产品和病虫害解决方案，让销售商按我们的意图去卖产品，既可以提高他们的人气，又可以大量销售我们的产品，厂商双方甚至多方共赢共利。
基于以上原因种种，由山东省金彩高新农业研究所的软件、植保、土壤、农药等多部门专家、教授共同研制开发，诞生了中国农业病虫害诊断处方系统系列软件图文并茂、是指导农业生产上病虫害诊断与防治的农用专家系统类实用软件（包括粮食油料作物、蔬菜、果树、粮果菜综合、中国农业病虫害智能处方诊断等一系列软件）。
主要供政府农技部门、农药生产厂家、各级农药批发商、零售商、农业院校、进行农业病虫害的诊断与防治之用。
主要功能：1.智能诊断系统采用浏览查询方式，依据图像对比匹配进行病虫害诊断。
系统提供了图片信息、受害特征解析、智能专家推荐最佳防治方案（电脑处方）等文字信息诊断、放大镜、网上专家智能推荐农资等功能。
基于专家系统的农业远程诊断软件平台的设计与实现
络化 的农 业专 家 系统为核 心 。为 了更 好地 创建专 家
囡４ 人 机 接 口 罔 冈 １ ２． ．
．
系统数 据库群 ，必 须分 析农业 生产 对各类 农业专 家
远程诊 断系统 需求状 况 和相关 技术 条件 。 由 于 大 部 分 农 业 生 产 环 境 远 离 物 理 网路 或 无 法 实 现 廉 价 的 数 字 网 络 接 入 ，难 以 完 全 实 现 基 于 农 业
视 网 ，可 以是有 线 的也可 以是无 线 的 ；中层 的数据 软件 平台 ，它包括 各 类 基 础 数 据 库 （ ）和 处 理 、 群 维护 数据 库 的软 件平 台 ；顶层 的应用 服务平 台 ，它
包括 各种信 息应 用服 务模式 和应 用人 群 ，是 基 于 中 层 的表 现和 扩展 。３ 层次 有 机结 合 才 能发 挥 平 台 个
摘
要 ：在 对 基 于 网络 专 家 系 统 的农 业 远 程 诊 断 系 统 的结 构 与 功 能 作 分 析 的基 础 上 ，提 出 一 整 套 实 现 方 案 ， ‘
为 通 用农 业诊 断平 台 的设 计 与架 构 ，实 用 农 业 专 家 系统 的研 究 开 发 提 供 技 术 支 撑 。
等结合 ） ，实 现移 动条件 下 的农 业远 程诊 断服 务。
１ ２ 系 统 软 件 结 构 ．
２ 系 统 功 能模 块 设 计
根据 对农业 远程 诊断 的用 户使用 功能要 求 、农 业生 产 问题决策 咨询 的具体 特点 和各类 专家 系统 开
发 的 技 术 要 求 ，本 系统 平 台 的 软 件 结 构 主 要 包 括 开 发 与 发 布 功 能 模 块 、业 务 功 能 模 块 和 系 统 维 护 功 能
基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统
基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统农作物病虫害是农业中常见而严重的问题，若不及时发现和治理，将会导致大量农作物减产甚至死亡。
为了解决这一问题，人工智能技术应运而生，基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统应运而生。
本文将介绍该系统的原理、技术和应用，旨在帮助农民实现快速、准确的农作物病虫害检测和预警。
一、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统原理基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统主要由图像识别、机器学习和数据分析组成。
其基本原理是通过摄像设备采集农田图像，并使用图像识别技术识别出病虫害。
随后，借助机器学习算法，系统对识别出的病虫害进行分类、分析和预测，进而提供给农民有效的预警通知。
二、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统技术1. 图像识别技术图像识别技术是基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统的核心技术之一。
它可以通过深度学习算法对采集到的农田图像进行特征提取和分析，准确识别出不同种类的病虫害。
该技术不仅可以识别已知的病虫害种类，还可以通过不断学习和训练，提高系统对新病虫害的识别率。
2. 机器学习算法机器学习算法是基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统的另一个重要技术。
通过对大量病虫害数据的分析和学习，系统可以建立起病虫害的分类模型和预测模型。
这些模型可以通过实时监测和分析最新的数据，快速准确地识别和预测农作物病虫害的发生和传播趋势。
3. 数据分析技术基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统需要大量的数据支持。
数据分析技术可以对农田环境、天气、土壤、作物生长状况等多种因素进行综合分析，为系统提供准确的病虫害预警。
通过对大数据的实时监测和分析，系统可以及时发现农作物病虫害的发生，并提供相应的防治建议。
三、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统应用1. 实时监测与预警基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统可以实时监测农田状况，并及时发现病虫害的发生。
一旦发现病虫害，系统将会立即发送预警通知给农民，提醒他们采取相应的防治措施，从而避免或减少农作物减产的情况发生。
作物病虫害信息采集与远程诊断系统设计与实现
作 物病虫害信 息采集 与远程诊 断 系统设计与实现
刘向锋 １ 孟 志 军 陈竞 平 武文 波 ， ２ ， ， ，
（．辽 宁工程 技 术 大 学 测绘 与地 理 科 学 学院 ，辽 宁 阜新 １３ ０ ； １ ２００ ２ ．国 家农业信 息化 工程技 术研 究 中心 ，北 京 １０ ９ ） ０ ０ ７
摘 要 ： 了 快 速 准 确 采 集 传 输 作 物 病 虫 害 综 合 信 息 并 及 时 获 得 诊 断 结 果 与 防 治 措 施 ， 计 并 实现 了 以 移 动 Ｇ Ｓ 段 的 采 为 设 Ｉ手 集 诊 断 系统 。 提 出 了基 于 时 间 匹配 的 空 间 多 媒 体 图 像 信 息 融 合 方 法 ， 述 了 Ｓ ｉ 嵌 入 式 数 据 库 在 移 动 端 对 作 物 病 虫 害 综 描 ＱＬｔ ｅ 合 信 息 采 集 、 储 和 管 理 ， 用 ＧＰ Ｓ 线 通 讯 实现 了移 动 端 与服 务 器 端 间 的 信 息 传 输 和 服 务 器 端 对 用 户 监 听 、 时诊 断 反 存 应 Ｒ 无 实 馈 。该 系统 为 指 导 提 高作 物 病 害 防 治 的 管 理 效 率 提 供 了有 效 途 径 。 关 键 词 ： 动 地 理 信 息 系 统 ； 多媒 体 地 理 信 息 系 统 ； 信 息 采 集 ； Ｅ ｉ信 息 ； Ｓ Ｌｔ嵌 入 式 数 据 库 移 ｘｆ Ｑ ｉ ｅ
ｎ ｌ ｇ ｐ ｌ ｄ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｗｅ ａ ｆ ｃ ｉ ｅ ｙｆ ｒ ｕ ｄ ｎ ｅ ｐ ｅ ｏｉ ｒｎａ ｄｍａ ａ ｏｏ ｙ ｉ ａ ｐ ｉ ．Ｅ ｐ ｒ ｎ ｏ ｄｔ ｔ ｓ ｆ ｔ ｓ ｅ ｉ ｓ ｈ ｉ ｅ ｅ ｖ ｗａ ｉ ｉ ｇｐ ｏ ｌ ｏｇ ｔ ｍｐ ｏ ｅｔ ｐｄ ｓ ａ ｅ ｄｐ ｓｓ ｅ ｅ ｔ ｎ — ｈ ｒ ａ ｐ ｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｆ ｃｅ ｃ ． ｅ ｎ ｉ ｉｎ ｙ ｅ
农作物病虫害智能化监测站建设方案
农作物病虫害智能化监测站建设方案目录1.建设背景 (2)2.建设原则 (2)3.建设目标 (2)4.建设内容 (2)5.系统组成 (3)5.1 无线虫情测报系统 (3)5.2 孢子捕捉仪 (3)5.3 病虫发生实时监控系统 (4)5.4 害虫自动性诱监测仪 (4)5.5 野外自动气象监测仪 (5)5.6 病虫监测智能网关 (6)5.7 手持病虫调查统计器 (7)5.8太阳能供电系统 (8)6.项目案例 (9)1.建设背景农作物病虫害一直农业生产管理的一大难题，造成大量损失，也加重了农药的使用，农业物联网的应用，将面对一系列在广域空间分布的信息获取、高效可靠的信息传输与互联、面向不同应用需求和不同应用环境的智能决策系统集成的科学技术问题。
它既需要电子、信息、通信科技与产业界对关键共性技术的突破和提供低成本、使用可靠和易用性好的硬、软件产品与服务的支持，又需要农业信息工程科学家们的协力研究、面向农业应用需求的技术整合和运营服务模式创新的保障。
信息科技将融入各种农业应用领域，成为生物、农艺、工程交叉汇聚学科的纽带。
物联网农业应用技术的创新，将打破学科与部门的界限，促进不同学科间的交叉融合和衍生新的交叉学科，将大力推进以需求和应用为导向的协力研究模式，为新兴产业的发展和转变农业发展方式创造新的机会。
根据目前国内农业物联网技术研发及应用情况，农作物病虫害防治与预警系统信息采集以自动化采集为主，辅助以人工采集两方面组成。
目前依靠自动化信息采集的主要是外部生产环境参数，待农作物本体感知技术研发突破后，及时增加相应的自动化采集参数，逐步减少人工采集。
2.建设原则根据具体项目情况，综合选择适用于本项目要求的设计方案。
考虑到系统相关需求，同时参考相关信息系统建设成功经验，确定采用以下设计原则进行系统设计：先进性：系统将采用国际上最先进、成熟、实用的技术标准，既保证系统实现的功能，又满足未来若干年应用发展的需要。
安全性：提供全面符合国家和工信部有关信息安全政策法规、核心技术自主的整体安全解决方案。
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。
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李道亮 中国农业大学现代精细农业系统集成实验室
2005.10.15
报告内容
目标 主要研究内容 项目创新点 所取得的成果
项目目标
总体目标
实现农业病虫害诊断、防治等综合知识表示与问题 求解模型及不确定知识推理算法与视频会议系统、 呼叫中心、GIS等新技术的有效集成；
构筑了农业病虫害远程诊断平台4个； 实现了一种集Web专家系统、远程会诊、呼叫中心和
移动式诊断系统等4种模式的24小时全天候的农业病 虫害诊断咨询服务体系。
总体设计
用户
提供信息
Internet
是
专家系统
解决问题否? 否
远程诊断
手机
呼叫咨询
是
解决问题?
否
专家在线
是
解决问题?
否
专家会诊
工作流程
农业病虫害诊断推理机制
提出了农业病虫害诊断问题求解与推理的概念模型，即 “症状-疾病-病因”的双层问题求解策略与推理机制。
结合实际情况，形成了 基于产生式规则 基于案例 基于二叉树结构 基于模型
疾病诊断推理模型
病体
提出了疾病诊断的一般化问题求 解模型
输入环境因子
输入常见症状 可能疾病集
Smart元搜索引擎系统。采用用户行为分析技术，对检索 的关键词进行提取加工处理，选择最优的搜索引擎组， 按各搜索引擎的特点将其转换为更精确的检索条件，大 大提高了检索的准确率。
农 业 病
病虫信息检索模块 开始检索模块
结果浏览模块
客户端用户注册、登录模块
病虫信息浏览模块
文本输出模块
音频输出模块
2 主要研究内容
农业病虫害基础数据库 基于B/S模型农业病虫害诊断平台 农业病虫害远程会诊平台 农业病虫害远程呼叫与咨询系统 移动式农业病虫害诊断决策系统 基于GIS的农业病虫害广域分析 害虫远程自动识别与诊断 温室番茄生长建模型与智能管理
2.2基于B/S模型农业病虫害诊 断平台
图像输出模块
视频输出模块
留言 浏览 添加 模块
公告 浏览 模块
虫
分页显示模块
害
数
病虫信息库
留言 库
公告 库
用户 库
据 库
病虫信息库编辑模块
记录定位模块
文本模块
留言 浏览 管理 模块
公告 管理 模块
管 理 系
添加记录模块 删除记录模块 修改记录模块
图像模块 音频模块 视频模块
统
用户管理模块
服务器端用户登录模块
试验、试用与示范 应用平台与系统建立 模型建立、技术选择 需求分析、数据库建立
获奖
成
论文与专著
果
软件著作权
人才培养
2 主要研究内容
农业病虫害基础数据库 基于B/S模型农业病虫害诊断平台 农业病虫害远程会诊平台 农业病虫害远程呼叫与咨询平台 移动式农业病虫害诊断决策系统 基于GIS的农业病虫害广域分析 害虫远程自动识别与诊断平台
鱼病诊断主体 鱼病专家
鱼病诊断客体 生活在水中的鱼类
鱼病诊断方法
观察 实验 思维
诊断要素
疾病
症状（征候 ）
病因
诊断结果 鱼病诊断概念模型
防治方法
病因类 C1 C2 C3
疾病类 D1
D2
D3
D4 症状－疾病－病因的因果网络结构
症状类 M1 M2 M3 M4 M5 M6
农业病虫害诊断知识表示
在系统领域模型指导下，采用了多种知识表示方式的混 合模型，有效解决了仅采用产生式规则带来的规则数量 过多所导致的推理速度慢、效率不高等问题 基于产生式规则 基于案例 基于二叉树结构
2.1农业病虫害基础数据库
基础数据库完善。收集了水产、蔬菜、果树、畜禽等主 要病虫害特征库包括300多种主要作物病虫害的基本信息， 收集各种病虫害特征图片15000多张。水产病虫害数据库 和昆虫数据库完善程度居国内领先。
开发了基于JSP+MYSQL的农作物病虫害基础数据库系统， 实现主要农作物图文信息的远程检索和远程管理。
-1
... ... ...
... ... ...
特征三 No.3 characteristics
是(Y) 否(N)
... ... ...
... ... ...
番茄病害诊断推理树
基于案例的
用户主界面
解决了基于案例的推理问题
基于本体概念模型
数据库到 XML翻译
器
XML到数 据库翻译
器
规则获取系统
鱼 性病 输特 入征
满足解禁准则的候选解作为 当前解，其对应对象进入禁
忌表，更新最优状态。
基于二叉树
特征一 No.1 characteristics
是(Y) 否(N)
特征十五 No.15 characteristics
是(Y) 否(N)
特征二 No.2 characteristics
是(Y) 否(N)
昆虫一 No.1 insect
属
案例检索
典型 案例 规则 检索
新案 例的 聚类 检索
案例复用
相似案例 的鱼病特 征描述、 诊断过程 、结 论及鱼病 防治方 法
基于模型的推理(2)
解决了疾病-病因的求解问题
基于禁忌搜索算法的疾病－病因推理模型
给定算法参数，随机产生初始解
算法的中止条件是否满足？ 否
由当前解产生邻域解，并从中确定候选解
候选解是否满足解禁准则？ 否
判断候选解的禁忌属性，选择最佳状态作为当前解
更新禁忌表，进入新的求解
是 结束搜索，输出优化结果
是
疾病集合
形成印象诊断 形成可能诊断
可能疾病χi
必见症状？ 是
确定疾病χi
偶见症状？ 是
疾病χi 病因
具体性治疗方案
否
否定疾病χi
疾病
否
否 不 见 症是状 ？ 见症状？
形成确定诊断
存在两种疾病或推断不出结论
个体诊断治疗
基于模型的推理(1) 基于节约覆盖集的症状－疾病推理模型
赋初值M1 , D1 , S D
解决了症状——疾病求解问题
从 M 中 得到一个症状mj
M1 M1 mj ; DI DI cause(mj ); S '' S ' S, S ' S, S S cause(mj )
S
是
S1 S' cause(mj )
否
否
M
1
M是 结束Fra bibliotek计算似然 值
农业病虫害领域模型 农业病虫害诊断知识表示 农业病虫害诊断推理机制 农业病虫害诊断知识获取 诊断平台开发与应用
农业疾病诊断领域模型
借鉴领域工程思想，以鱼病诊断为例，结合鱼病诊断学 和鱼病专家的知识与经验，建立了包括诊断主体、诊断 客体、诊断要素、诊断结果、诊断思维、诊断方法等7 个因素的鱼病诊断的领域模型。