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温室智能装备系列之一百零四 温室害虫诱捕技术及装备现状及发展_马伟.pdf

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温室智能装备系列之一百零四 温室害虫诱捕技术及装备现状及发展_马伟.pdf

p温室园艺2018-0578温室智能装备系列之一百零四 温室害虫诱捕技术及装备现状及发展*马 nbsp;伟1,王 nbsp;秀1,张海辉2,陈梅香3,孙作文4,张万民5(1. 北京农业智能装备技术研究中心,北京 nbsp;100097;2. 西北农林科技大学,陕西杨凌 nbsp;712100;3. 北京农业信息技术研究中心,北京 nbsp;100097;4. 山东省植物保护总站,济南 nbsp;250100;5. 辽宁省植物保护站,沈阳 nbsp;110034)温室生产过程中由于倒茬困难、昼夜温差大和冬季低温低等原因,会出现病虫害种类繁多且危害严重的情况,温室生产面临的一个关键问题是如何解决病虫害对温室作物的侵害。施药技术作为防治病虫害的一项重要手段而被广泛应用。但施药技术在保证农作物稳产的同时,也会带来农残超标的风险。因此,为了规避此风险,就需要在温室生产管理中做到少用药或不用药,此需求对温室病虫害的调查或非化学驱赶及灭虫提出了要求。温室病虫害调查的目的是确保病虫害防治能做到有的放矢、目标明确。通过对害虫诱捕获得田间一手数据,为防治措施及决策提供科学依据。同时,为减少农药使用,采用新技术和方法诱捕害虫、减少病虫害传播和危害程度成为当前研究热点,诱捕技术及装备作为灭虫新方法具有非常巨大的应用价值和潜力。}/ Œ超声波驱赶技术超声波驱赶技术是一种可以有方向性的驱赶害虫[1]并有效捕捉害虫的绿色环保技术,该技术已被证实在温室中定点应用可取得较好的效果。该技术比较典型的方式是采用太阳能供电,实现全天候的诱捕,对于田间调查而言优势明显[2]。LED 诱虫技术利用害虫趋光特性[3]研究诱杀害虫是一种在温室生产中普遍采用的传统技术。其中通过对LED的精准控制,提高了诱虫的靶标功能,并通过对LED的自适应调控技术的研究[4]使得LED对害虫的诱导效果更加精确。随着人工智能的不断进步和深入研究,基于深度学习的LED调控技术用于害虫诱捕也逐步得到研究和应用[5],通过限制波尔兹曼机算法的引入,使得LED的控制决策更加精准。生物诱虫技术生物诱捕害虫技术的研究集中在诱芯的开发和使用上[6]。性诱剂的开发对诱捕害虫有很强的针对性[7]。有研究机构通过性诱剂诱捕器的不同放置密度和高度的试验研究对高效使用生物诱虫技术进行探索,研究结果表明该技术能有效控制或减轻害虫幼虫发生为害,减少农药使用次数[8-9]。害虫信息远程获取技术通过无线技术、图像处理技术的应用,基于计数装置和红外感应微型摄像头的害虫信息远程获取技术得到广泛研究[10-11]。①采用昆虫图像处理及分析系统(BugVisux),获取害虫图像的数字化特征值,建立主要农业害虫的数字化特征库,该技术对于农业监管部门指导种植合作社农户集中防治温室爆发性病害有重要指导意义,有助于监管部门对大面积种植温室病虫害集中爆发远程决策精度的提高[12]。②在主控平台与多个远程平台之间采用3G/4G无线网络通信,远端平台实时采集害虫图片,并将图片发送到主控端,采用最大类间方差法将害虫从背景中分割出来,提取害虫的面积、周长、复杂度、偏心率和不变矩等16个形态学特征值,以及9个颜色特征值和基于灰度共生矩阵的10个纹理构成特征向量来得出害虫信息[13]。③基于机器视觉通过小波分析、蚁群算法、SVM模式识别方法来提高害虫信息远程获取的精度[14-16]。④还有研究在害虫爆发点定位和空间相关分析方面也取得较好的进展[17]。基于 WebGIS 的分布定位技术 nbsp;利用WebGIS的空间信息管理能力实现害虫DOI 10.16815/ki.11-5436/s.2018.13.013温室园艺2018-0579空间分布的计算和预测。国外对该技术的研究主要集中在害虫控制、害虫的生命周期等方面[18-20]。} 基于单片机和超声波的害虫诱捕智能系统此类系统的研究关注点是嵌入式单片机和太阳能调控平台的研究[21]。通过不断的优化软件流程和提高单片机的容错性,控制系统逐步熟化,系统的稳定性得到提高[22]。考虑到太阳能受连续雨天的影响,基于风能等其他清洁能源供能的超声害虫诱捕装备也得到研究[23]。综合可知,清洁能源和超声波的结合是害虫诱捕装备的一个研究趋势,优点是环保和高效、普适性强。LED 自适应害虫诱捕机LED等对害虫的诱捕和照明灯设施结合,研究出多功能的装置[24]。通过LED的精准控制,研究出宽谱和专谱2种杀虫模式的装备[25],该装备按照白光和紫光为13的比例组合,采用7.14 Hz的占空比矩形波驱动光源得到诱虫效果最佳。对太阳能LED杀虫灯的特征光谱光源的研究使得诱虫具有对靶性[26]。为了提高装备寿命,除对太阳能源研究外,储能设备的研究也是一个创新点[27]。也有增加温度传感器来提高诱虫精度的研究报道[28]。诱芯式诱虫器通过诱芯的研究和开发,针对不同害虫的诱虫器得到快速发展[29]。性诱自动计数系统的研制简化了害虫诱获鉴定操作和虫情自动化记载传递,丰富了弱光性害虫监测手段[30]。诱芯式诱虫器的研究除了诱芯,自动记录仪以及复合色板也被引入,这都提高了诱芯式诱虫器的工作质量[31]。为了弥补性诱装置的统计数据误差大、工作效率低、智能化程度低以及重复劳动强度大的缺陷,赵帅等[32-33]研究开发了诱芯诱捕器自动计数系统提高了性诱装置的精度。害虫远程监测预警信息系统该系统由害虫诱捕器、数据无线传输模块和网络服务器构成,通过将害虫信息上传至网络服务器,实现信息的实时决策和共享[10]。为实现远程无人值守,有研究采用计数装置和红外感应微型摄像头实时获取害虫的图像信息[11]。为降低成本也有用普通CCD图像采集单元获取害虫信息的研究并取得好的效果[34],通过改进的共轭梯度法建立模型,测试样本的识别正确率达到85,对应的装备开发对预防害虫的爆发也取得很好的效果[35]。基于手机Android系统进行图像获取后,基于OpenCV库对图像进行预处理,预处理过程主要包括通道分离、图像平滑、阈值分割、边缘检测等,通过数字图像处理及支持向量机来判别温室花卉是否感染病虫害[36]。基于 WebGIS 的农业病虫害预测预报系统将WebGIS技术与测报技术相结合,实现多种病虫害测报集成测报研究为农业病虫害测报技术提供一个新的手段和工具。系统依靠WebGIS对空间的强大控制能力,实现病虫害预测预报在空间上的精确表达[37-39]。˜/ Œ †] }Z通过技术的融合和再创新,新型装备的诱捕效果显著提高。LED诱捕、性诱和黏虫板的综合运用研究收效很好[37],对温室防治的黏虫板进行无人自动更换技术及装备的研制促进其快速发展[40-45]。在害虫信息预测模型研究方面,基于数学模型的方法使害虫群体监测与个体监测相统一,也是害虫综合预测的一个发展趋势[46-50]。针对病虫害的人工神经网络ANN的研究尤其是误差反向传播网络BP的模型研究也对预测精度的提高发挥重要作用[51-55]。 t ]该领域近年来成为研究热点,在关键技术和装备上不断突破,主要研究趋势有地-空-星多平台融合,点-线-面-体多角度数据挖掘依靠地面单点数据,无人机和农用飞机遥感信息以及卫星遥感图像多平台进行融合。从站在温室监督,到害虫地面单点数据采集,到温室内一定路径布置多组采集装置,再到大型温室一片作物上的数据,最后到整个温室冠层立体空间的害虫存活生命周期的研究,这些研究趋势都会成为害虫防控的重要基础。温室园艺2018-0580依靠无线传输和网络技术,实现数据实时采集物联网技术的广泛应用,为该领域的研究蓬勃发展提供了契机,也为规模化的行业井喷式发展提供基础,未来会成为研究热点。人工智能和大数据整合随着无线采集技术的普及,海量的数据会带来害虫监控模型的高速发展,人工智能和大数据的带动,会促进该领域的监测精度快速提高。参考文献[1] 饶钦程 , 余鹏 , 唐海亮 , 等 . 基于单片机和超声波的害虫诱捕智能系统设计 [J]. 科技广场 ,20132249-252.[2] 张化平 , 王瑾 , 陈琛 . 一种单片机控制的超声波定向驱捕害虫智能系统设计 [J]. 兰州石化职业技术学院学报 ,2017,17220-22.[3] 张纯胄 , 杨捷 . 害虫趋光性及其应用技术的研究进展 [J]. 生物安全学报 ,2007,162131-135.[4] 杨慧.一种基于LED灯的自适应捕虫研究[D].沈阳大连工业大学 ,2014.[5] 杨玲,宋林,程勇,等.基于深度学习的智能LED控制系统研究与设计 [J]. 信息技术 ,2016210-13.[6] 钱伯章.宁波研制诱捕害虫的新生物技术[J].农药研究与应用 ,2007640.[7] 谭章建 , 易光辉 . 不同厂家性诱剂及不同诱捕器诱杀蔬菜害虫的效果研究 [J]. 湖南农业科学 ,20112233-36.[8] 陈加多,张德明,王福兴,等.性诱剂诱捕器不同放置密度和高度对诱杀茭田二化螟成虫的效果 [J]. 长江蔬菜 ,20098x60-61.[9] 钟玲,程丽霞,陈前武,等.性引诱剂对蔬菜害虫诱杀效果试验[J].生物灾害科学 ,2009,323107-110.[10] 蒋国松 , 吕伟德 , 高永梅 , 等 . 芦笋害虫远程监测预警信息系统的组成与实现 [J]. 信息与电脑 理论版 ,20183114-116.[11] 何勇 , 荆晓冉 , 鲍一丹 , 等 . 一种害虫诱捕装置和害虫远程识别监控系统 CN103299969B[P].2014.[12] 杨慧勇 , 高灵旺 , 牛国飞 , 等 . 农业害虫远程自动识别诊断系统 nbsp;应用技术研究 [J]. 山西农业科学 ,2010,38640-42.[13] 宋革联,韩瑞珍,张永华,等.基于无线传输技术的农田害虫检测与识别系统的开发[J].浙江大学学报农业与生命科学版 ,2014,405585-590.[14] 张法全 . 基于机器视觉和小波分析的农田害虫识别系统 [D]. 郑州 郑州大学 ,2003.[15] 韩瑞珍 . 基于机器视觉的农田害虫快速检测与识别研究 [D]. 杭州 浙江大学 ,2014.[16] 李文勇.基于机器视觉的果园性诱害虫在线识别与计数方法研究 [D]. 北京 中国农业大学 ,2015.[17] Park Y L, Krell R K, Carroll M. 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