信息技术在水稻虫害预测中的应用现状与分析

作者简介：何健璇（1997—），男，硕士，研究方向：农业信息化。

摘 要：虫害是影响水稻产量的重要因素。随着现代农业发展，将信息技术用于预测水稻虫害，可及时准确地预测水稻虫害的发生趋势，对制订害虫防治策略、减少害虫造成的损失具有重要意义。为了给信息技术在水稻虫害预测中的发展提供参考与建议，综述传感器技术、大数据分析技术、人工智能技术和无人机技术等在水稻虫害预测中的发展现状，并分析信息技术在水稻虫害预测中面临的挑战与问题。

关键词：水稻害虫；信息技术；虫害预测

中图分类号：S435.12 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）1-150-4

DOI：10.19345/j.cnki.xckj.1674-7909.2024.01.037

0 引言

水稻是全球最主要的粮食作物之一。长期以来，虫害一直是制约水稻生产的重要因素［1］。为了提高水稻的产量和质量，相关科研人员将信息技术逐渐应用于水稻生产中，从而为农业可持续发展提供保障。

传统的水稻虫害预测主要基于农业生产经验、气象观测结果和定期进行田间调查［2］。农民通常根据长期的生产经验，通过观察植株的生长状况、害虫的发生情况等，判断害虫对水稻生长可能造成的危害。其中，气象条件观测法是通过监测温度、湿度、降水等气象因素来推测害虫的活动情况，定期田间调查法是农业技术人员通过实地走访来记录害虫种类和分布情况。此外，农业技术人员还可利用诱捕器具来吸引和捕获害虫，通过统计捕获的害虫数量来初步了解害虫活动情况。传统水稻虫害预测法受限于数据处理能力，需要用到大量人力，已无法适应现代农业发展需要。随着现代信息技术的快速发展，研究人员将信息技术逐渐应用于水稻虫害预测。

信息技术为水稻虫害预测提供了新的手段和途径［3］。利用传感器技术可实时监测土壤温湿度和气象条件［4］，为判断害虫繁殖情况提供科学依据；利用大数据分析技术可建立害虫生态模型［5］，实现对虫害的精准预测；利用人工智能图像识别技术可实现对害虫的自动监测［6］，提高监测效率；利用无人机技术可实现对农田的高效监测［7］，同时为害虫防治提供更为便捷的手段。然而，信息技术在水稻虫害预测中的应用也面临一系列挑战，包括数据隐私与安全问题、农民信息化素质不足、技术整合与系统互通不足等。为了解决这些问题，需要强化数据隐私保护措施、提高农民信息化素质、加强技术整合与标准制定，并拓展新型技术的应用。

1 信息技术在水稻虫害预测中的应用

1.1 传感器技术

传感器技术在水稻虫害预测中的作用极为重要。在农田中布设各类传感器，可实时监测土壤温湿度、气象条件等环境参数，并生成农业生产环境数据集，为水稻虫害预测提供准确的数据。传感器技术的发展和应用使农民能更加精准地了解农田环境，并及时采取相应措施，从而提高水稻产量。

各类土壤指标监测传感器可实时监测土壤的温度、湿度、pH值等关键参数［8］，这些信息对了解害虫的滋生环境及其活动规律起到至关重要的作用。不同害虫对土壤湿度和温度的要求不同，而土壤传感器采集到的数据能帮助农民判断害虫何时有可能会成为问题［9］。气象类传感器用于采集大气温湿度、风速、降水等气象数据，而这些气象要素会直接影响害虫的生命周期、繁殖速率和活动范围［10］。技术人员可利用气象传感器采集到的数据来预测害虫的变化情况，并提前采取相应的防治措施。图像类传感器（如摄像头）可用于实时监测农田情况，利用图像识别技术可自动识别和监测水稻田中的害虫［11］。这种实时监测方式具有高效性和及时性，能帮助农民更快发现虫害问题，并采取相应的控制措施。

传感器技术的应用使水稻虫害预测更加精准和及时，不仅可提高农民对农田状况的实时掌控能力，有助于从被动防治向主动管理转变，还可减少对化学农药的依赖，从而实现农业可持续发展。

1.2 大数据分析技术

大数据分析是信息技术中的一项重要技术，通过对收集的大量农业数据进行分析，建立害虫的生态模型，并将其用来对虫害发生趋势进行预测。

决策支持系统是大数据分析技术的一个应用领域。通过数据挖掘和机器学习，决策支持系统能深度分析各种因素对害虫活动的影响，并为农民提供个性化防治建议［12］。决策支持系统可随实时更新数据，能提高害虫防治决策的准确性和实效性。决策支持系统可利用历史数据深入分析不同季节和气象条件下害虫的活动规律，从而预测害虫发展趋势，帮助农民在生产计划中更好地考虑害虫因素，并采取预防性控制措施，降低对化学农药的依赖。

综上所述，大数据分析可基于全面科学的数据分析和趋势预测，为农业生产人员提供更准确的害虫生态信息，从而帮助农民做出更明智、高效的防治决策。这种方法不仅有助于提高农业生产效益，还能降低农业生产对环境造成的影响，推动农业向可持续方向发展。

1.3 人工智能技术

人工智能技术的发展为水稻虫害预测带来新的可能。生产人员通过在农田中安装摄像头或应用遥感技术，能获取大量的图像数据，再结合人工智能中的图像识别技术［13］，可实现对害虫的自动识别和监测。采用这种方法不仅能提高对害虫的监测效率，还能降低对人力的依赖，可使农民及时采取防治措施。这种非侵入的监测方式不仅能提供实时数据，还能减少对农田生态系统造成的破坏。人工智能可通过整合大量农业数据（包括气象、土壤、作物生长情况等）［14］，构建出综合性虫害预测模型；通过数据分析来识别害虫，并预测出害虫的迁徙和繁殖趋势。基于人工智能的决策支持系统能结合实时监测数据和害虫生态模型［15］，为农民提供智能化防治建议。该系统能通过机器学习不断优化虫害预测模型，并根据不同地区、不同环境条件的数据进行训练，使模型具有更高的准确性和普适性，从而提高农业生产的可持续性。。

人工智能技术的应用不仅提高了虫害预测的准确性和效率，还为农业生产提供了智能化、可持续的管理手段，有望推动农业向数字化和智能化方向发展。

1.4 无人机技术

无人机技术在农业领域的应用越来越广泛，尤其是对水稻虫害的预测。无人机通过配备的高分辨率数码相机，能快速获取大范围的农田图像，记录植被状况、土壤特征等关键信息，从而为虫害预测提供基础数据［16］。红外热成像技术是通过探测植物热点来揭示害虫的危害过程，帮助农民在早期发现受害植株。光谱传感器通过多波段光谱分析来识别植物受害虫损害的程度，从而提前发现异常区域。无人机可实现实时监测和定位，能在飞行过程中实时获取农田数据，包括植物病害和虫害发生情况。这种实时监测有助于农民及时采取防治措施，从而减轻害虫对作物的损害。通过路径规划算法来实现智能飞行，无人机能更高效地覆盖整个农田，提高数据采集的速度和全面性。此外，无人机采集的光谱、红外和多光谱传感器数据还可用于构建三维农田模型，帮助生产者深入了解农田地势和植被分布情况，为害虫栖息地的分析提供更全面的视角。

综上所述，无人机技术通过高效、实时的农田监测，可实现对农田害虫的快速定位和准确识别，提高对虫害预测的准确性和时效性，并提供及时的决策支持。

2 信息技术在水稻虫害预测中应用面临的挑战与问题

2.1 农业数据隐私泄露与信息安全

随着信息技术的广泛应用，产生的大量的农业数据需要收集和存储。传感器、无人机及其他信息采集设备会收集大量与农田状况有关的数据，包括农民个体的种植策略、土地使用情况等敏感信息。这些数据一旦泄露，可能会产生不正当的竞争行为，甚至对农民个人隐私安全造成威胁［17］。此外，在信息技术应用过程中，通常需要通过网络将农田数据传输至云端或其他数据处理平台。在数据传输过程中，存在数据被黑客窃取的风险，会导致农业生产策略、农田状况等敏感信息泄露。为了实现更全面的虫害预测，需要整合多源农业数据，包括土壤、气象、植被等信息。在整合这些数据过程中，应确保数据的完整性和安全性，防止其被篡改或滥用［18］。农业信息系统通常涉及多个技术供应商，这些供应商可能在数据处理和存储过程中有一定的控制权，而确保这些供应商有强大的数据安全措施及清晰的数据使用政策是至关重要的。

2.2 技术普及手段欠缺和农民素质低水平

在信息技术应用于水稻虫害预测过程中，需要农民具备一定的科技素养，但目前农村地区群众的科技水平普遍较低［19］。此外，购买和维护信息化设备的成本可能会对一些农民造成负担。传感器、无人机等设备需要一定的投资，且农民可能会对这些设备的使用效益存在疑虑。因此，降低设备成本、提供补贴或资助政策是促进信息技术普及的关键。农民对信息技术的信任程度与相关技术的支持也有关。有可靠的技术支持渠道，并提供定期的设备维护服务，有助于提高农民对相关技术的信任程度，提高其长期应用信息技术的积极性。

2.3 技术整合与系统互通的困难

目前，涉及水稻虫害预测的信息较为分散，缺乏统一的标准和平台，导致不同系统之间难以互联互通，影响信息的共享和传递，限制了信息技术在水稻虫害预测中的综合应用［20］。不同设备厂商、不同技术提供商可能使用不同的数据格式和标准，导致数据之间难以实现无缝整合。由于缺乏统一的数据标准，设备和监测系统之间的协同工作变得复杂，不同设备和系统可能使用不同的通信协议，从而导致信息传递可能会出现问题。由于涉及多个技术模块，系统整合需要持续的技术支持和维护，缺乏有效的技术支持可能会导致系统故障、数据丢失等问题，采用通用的、互通的通信协议是实现系统整合的基础。

3 信息技术在水稻虫害预测中的未来发展方向

3.1 强化农业数据隐私保护措施

未来，在推动信息技术在水稻虫害预测中的应用时，应重视数据隐私保护，建立健全数据隐私保护法规和制度，采用先进加密技术来确保农业数据安全。同时，应引导相关企业和机构遵循合规原则对数据进行收集和使用。

3.2 提升农民信息化素质

为了能更好地推动信息技术在水稻虫害预测中的应用，政府、农业科研机构等应加大对农民的培训力度，提高其应用信息技术的能力。例如，在农村地区建立信息技术应用示范农田，让农民亲身体验并了解信息技术在农业生产中的应用效果，从而能更直观地展示技术效益，激发农民的学习兴趣；建立农业信息服务中心，为农民提供信息技术咨询和支持服务，包括定期的培训、技术咨询、设备维护等服务，使农民能更好地利用信息技术。

运用上述方法，能使农民更好地适应信息化时代，能使其更有效地利用现代农业技术来提高农业产值、改善自身生活。

3.3 加强技术整合与标准制定

为解决水稻虫害预测系统中信息互通困难的问题，需要加强技术整合，推动相关技术标准的制定和实施。具体措施包括：建立开放的信息平台，促进不同系统之间的信息共享和交流，形成一个统一的信息化体系；提供定期培训、技术支持和维护服务，确保系统能长期稳定运行。采取这些措施可促进信息技术在水稻虫害预测中的集成应用，确保系统的高效运行和农业信息的准确传递。

3.4 拓展新型技术应用

未来，相关科研人员可通过引入更多新型技术，进一步提高水稻虫害预测的精准度和效率。例如，通过整合无人机和卫星技术来实现更广泛、实时的农田监测；引入区块链技术，建立去中心化、安全、透明的农业数据存储和管理系统；建立跨区域的数据共享平台，促进不同地区之间的信息交流和合作。同时，应注重技术的可持续性，保证其在实际生产中长期有效。

4 结束语

信息技术在水稻虫害预测中的应用已取得显著成效，但仍面临着一系列挑战和问题。采取加强数据隐私保护、提高农民信息化素质、加强技术整合与标准制定等措施，可进一步推动信息技术在水稻虫害预测中的应用。总体而言，信息技术在水稻虫害预测中展现出了强大的发展潜力，对提高农业生产效益和可持续发展具有重要意义。若能解决现有问题，信息技术有望更好地支持开展水稻虫害预测，为水稻栽培提供科学、高效的管理手段。