棉蚜虫情信息监测研究进展

摘要 棉花是我国重要的战略物资，也是我国重要的经济作物之一，对我国的农业生产、民生生活、二三产业具有重要作用。棉蚜是棉花生长发育进程中主要的害虫之一，棉蚜虫情信息获取的滞后性、不准确性将导致生产上农药的过度施用，进而加速棉花生境破坏和棉田环境污染。因此，实时、精准地获取棉田棉蚜虫情的时空分布、危害等级、发生面积等信息，对棉蚜的防治、棉田管理、农田环境保护等具有重要现实意义。遥感技术、机器视觉技术加快了棉田棉蚜虫情的实时、动态信息的获取和虫情等级的判别。聚焦“棉蚜虫情信息监测”，开展了国内外文献查阅与梳理，分别阐述了传统方法、遥感技术和图像识别对棉蚜虫情信息的研究现状与进展。探讨了棉蚜监测存在的问题，对未来棉蚜危害信息的监测与诊断研究重点和发展趋势进行了展望。

关键词 棉花；棉蚜；光谱分析；图像识别

中图分类号 S 435.622+1  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2024）20-0011-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.20.003

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research Progress of Aphids Information Monitoring

LIN Jiao  ZHANG Jia-qi  HOU Jin-mei 2 et al

（1.College of Agriculture， Tarim University， Alar， Xinjiang 843300;2.Key Laboratory of Genetic Improvement and Efficient Production of Characteristic Crops in Arid Areas of Southern Xinjiang， Alar， Xinjiang 843300）

Abstract Cotton is an important strategic material and one of our important economic crops. It plays an important role in our agricultural production， people’s livelihood and secondary and tertiary industries. Cotton aphid is one of the major pests in the process of cotton growth and development. The lag and inaccuracy of aphid information will lead to the excessive application of pesticides， which will accelerate the destruction of cotton habitat and the pollution of cotton field environment. Therefore， it is of great practical significance to obtain the temporal and spatial distribution， hazard level and occurrence area of aphids in cotton fields in real time and accurately for the prevention and control of cotton aphid， cotton field management and farmland environmental protection. Remote sensing technology and machine vision technology speed up the acquisition of real-time and dynamic information and classification of aphids in cotton fields. This paper focused on “cotton aphid situation information monitoring”， carried out literature review and combing at home and abroad， and described the research status and progress of traditional methods， remote sensing technology and image recognition on cotton aphid situation information. The problems in the monitoring of cotton aphid were discussed， and the research focus and development trend of the monitoring and diagnosis of cotton aphid damage information in the future were prospected.

Key words Cotton;Cotton aphid;Spectral analysis;Image recognition

棉花是我国重要的经济作物之一，国家统计局数据显示，2021年全国棉花产量达到573.1万t，带动了种植业、制造业和生活消费3段产业链的发展，在国民经济中占据重要地位。研究表明，病虫害是限制农作物产量、品质的关键因素之一［1］，而在棉花的生长过程中，虫害造成的减产、棉花纤维品质下降的影响程度均高于病害［2］。调研发现，由于抗虫棉的推广应用，棉铃虫已不再是棉田的主要害虫，目前棉田害虫的主要防治对象为棉蚜、棉叶螨和棉蓟马，其中棉蚜具有很强的生态适应能力［3］，对棉花具有很强的选择性，存在于世界上各个主要棉区。新疆植保总站调查数据显示，在南疆棉区，2008—2019年，棉蚜虫害呈现趋早、更严重、更快等特点；2020年新疆主要棉区棉蚜虫情普查也表明，棉蚜造成损失占虫害损失的30%～50%；少数特殊年份因棉蚜大爆发可占80%以上，给当地造成了巨大的经济损失。由于棉蚜具有移动性、迁飞性和周期性等特点，所以其空间分布规律会时常发生变化，这对其虫害研究的开展带来挑战。

遥感技术具有实时、快速、无损监测等优点，可对农作物进行各方面的研究，目前该项技术已经广泛应用于作物识别与种植面积提取、产量估测、养分检测［4-9］等方面，极大地促进了农业信息化的发展。前人的许多研究结果表明，通过分析农作物冠层、作物单叶的光谱信息的变化规律可以判断该作物是否遭受虫害以及虫害发生程度［10-14］。此外，随着科学技术的发展，对作物虫害的监测研究已经由传统的人眼实地调研查看和人为经验，逐步转变为基于机器视觉的计数方法来监测虫情，极大地释放了劳动力，同时减少了经验带来的误差。

该研究基于棉蚜虫口基数和危害等级监测及预报2个方面，探讨目前棉蚜虫情信息获取中，基于遥感技术定量反演存在的困难和科学问题，并对未来虫害研究的重点工作方向进行展望和分析，以期为棉花绿色防控技术体系的提升提供参考依据。

1 新疆棉花近年虫害情况分析

新疆是我国最优质植棉区之一，也是我国种植面积、产量最高的地区。基于2011—2019年中国农业信息网，对新疆棉花虫害情况的进行统计分析，如图1～4所示。由图1可知，多数年份棉蚜发生面积位列首位，年均可达42.95万hm2·次，高于其他三类害虫；由图2可知，除2015年，其他年份棉蚜的防治面积均高于其他害虫，年均达到50.68万hm2·次；由图3可知，棉蚜、棉红蜘蛛每年造成的损失较大，均值分别达到25 926.16 t、27 454.37 t；由图4可知，采取防治措施后可挽回部分损失，棉蚜每年可挽回损失77 412.19 t。

综上可知，目前棉蚜对棉花生产影响较大，且每年防治面积大于发生面积，因此必须加强棉蚜虫情信息的精准获取，有利于精准防治，促进棉花绿色可持续发展，同时实现农业生态环境的保护。

2 棉蚜虫口基数研究

实时、连续、大面积的准确获取和监测害虫的危害信息以及预测虫害发生发展的程度是有效防治虫害的基础。当前以人力为主的普查手段所获得的农田虫情信息及其危害信息具有较高的精准性，但是低效率性、滞后性、不全面性使其不能精准指导生产上虫害的防控工作，也严重制约了农作物高质高效的发展。因此，利用高光谱遥感技术、光谱分析技术、计算机识别技术等来进行害虫的识别、虫情监测以及预测，是指导生产一线植保工作和攻克人工调查缺点的有效途径。

对农作物害虫数量的快速、精准计数可以及时制定防治策略，以降低农药投入从而减少成本投入和降低对环境的污染，同时减少作物产量、品质的降低。通过文献查阅，目前农业上对农作物害虫数量的计数主要是传统的人工调研识别和计数、计算机视觉技术和高光谱遥感监测3种方式。依赖于人眼识别害虫并且统计害虫数量，虽然具有一定的准确性，但是耗时费力，效率低下，所以目前计算机视觉技术和遥感监测方法为大面积、快速、无损监测害虫数量提供了新方法。

2.1 传统方法对蚜虫数量监测

棉蚜作为群居性昆虫，其繁殖速率快，且前人研究表明，棉蚜数量的增加将导致产量降低［15］，所以对棉蚜数量进行及时监测尤为重要。根据实地调查可知，棉蚜作为棉花的主要害虫之一，每年均需要进行农药防控，且用药量和防治次数不规范。Tabacian等［16］研究发现，长期大量使用杀虫剂来控制害虫，会导致害虫产生抗药性。研究表明，可根据单株3叶棉蚜量作为棉蚜的防治指标，但是不同地区的防控指标不一致［17］。喷施农药是防治蚜虫的常用措施，而生物防治害虫的形式有助于降低环境的污染，成年捕食者和3龄期以上的捕食者可以有效减少蚜虫数量［18］。近年来，棉蚜的发生等级常与气象条件相关，通过温度与湿度比建立的新疆东疆发生的预测模型具有较高的准确率，适用于该地区的棉蚜等级预报［19］。研究虫害的动态监测对生态调控具有实践意义，通过对苹果虫害的结果表明，果园虫害不同年度的发生规律和危害评价有不同程度的差异，基于每年和常年动态监测可为苹果虫害的生态调控提供更准确的信息［20］。在不同温度下，基于人工数数，对棉蚜和棉长管蚜种间关系的研究表明，温度不影响棉蚜的空间分布，但对棉长管蚜的空间分布具有影响［21］。通过实地调查建立观测模型，拟建一个框架，可以较好地估计病虫害的动态变化特点。基于小麦斑叶病、葡萄霜霉病、香蕉黄斑叶斑病和甘薯象鼻虫的调查结果，频率和贝叶斯广义线性混合模型得到了相似的结果，且这种类型的模型足够灵活，可以处理不同类型的数据，可用于根据区域调查收集的观测资料估计疾病和病虫害的动态［22］。

2.2 基于图像识别技术的蚜虫数量监测方法

蚜虫存在的形态可分为有翅与无翅，虫体颜色可以分为浅黄色、绿色和深绿色［23］，基于图像识别技术，为了更加精准地进行蚜虫种间识别，采用双树复小波变换和支持向量机方法具有更高的准确率和较低的时间复杂度，进一步为棉蚜的内部识别奠定基础［24］。蚜虫的寄主多样，对黄瓜蚜虫的图像分析可知，采用扩展极小值阈值变换的方法对输入图像进行标记，再进行距离变换和分水岭分割，该算法可以有效地分割黏连重叠的蚜虫，虫体的计数准确率高于96.0%，且高于直接计数的80.0%［25］。棉花的生长发育过程中，受多种害虫危害，不同害虫造成不同的为害症状，及时辨别各种害虫可以有效地采取对应的植保措施。Yang等［26］与Backoulou等［27］分别利用地面光谱仪对小麦蚜虫等虫害监测，并对虫害造成的胁迫进行了区分。Ji等［28-29］利用MODIS数据对蝗虫、松锯蝇等造成的损害进行研究，可估计出虫害造成的损伤情况，准确率在80%以上。通过对采集的不同棉花害虫危害叶片的图像进行分析可知，预处理后的图像转换至2G-R-B空间，结合Otsu算法实现色斑分割，先提取色斑图像R变量、（R + G + B）/3变量的一阶矩、二阶矩和三阶矩为颜色特征，然后提取非色斑图像拓扑描述子和Hu不变矩为形状特征，再提取2层双树复小波变换的细节图像均值和方差为纹理特征，最后应用径向基支持向量机可以实现棉花棉蚜、棉叶螨、棉盲蝽、斜纹夜蛾、烟粉虱等虫害和正常叶片的识别［30］。在复杂背景下，对获取的棉蚜危害的数字图像进行彩色分割和自适应元素及阈值相结合的方法，可以快速进行棉蚜数量计数，准确率大于86.0%［31］。