摘要：方案介绍本方案基于图像识别、物联网和4G通信技术，构建农业种植区虫情自动监测与预测系统。通过布设虫情自动诱捕装置，结合AI识别算法与历史气象病虫害数据模型，实现虫害种类识别、发生趋势预测、预警信息发布和远程可视化管理，提升虫情防控的科学性与时效性。
方案介绍
本方案基于图像识别、物联网和4G通信技术，构建农业种植区虫情自动监测与预测系统。通过布设虫情自动诱捕装置，结合AI识别算法与历史气象病虫害数据模型，实现虫害种类识别、发生趋势预测、预警信息发布和远程可视化管理，提升虫情防控的科学性与时效性。
监测目标
实现农业虫害的种类识别、虫口密度监测、发生动态跟踪、虫情预警与发展趋势预测，辅助农户科学施药、防控病虫害蔓延。
需求分析
传统人工虫情调查方式效率低、覆盖面窄、误差大，难以满足现代农业对虫害防控“早发现、快预警、准决策”的需求。建设一套基于自动感知、智能识别、无线传输的虫情监测系统已成为病虫害绿色防控的关键支撑手段。
监测方法
利用诱虫光源配合自动拍摄装置诱捕目标害虫，通过内置高清摄像头对诱捕盘进行定时成像，图像上传至云端识别平台进行AI识别、分类统计和虫情趋势分析，并结合天气数据形成虫害预测模型，支持手机或电脑端远程查看和预警。
应用原理
系统采用害虫趋光性原理，借助太阳能诱捕设备吸引虫体，通过图像采集单元获取虫体图像，利用AI图像识别模型实现虫种识别与虫口密度计算，再结合历史虫情与气象数据构建模型预测其扩散趋势。
功能特点
支持虫情图像自动采集与AI识别分类基于4G网络远程实时上传数据与图像平台支持虫情趋势图、密度热力图展示自动生成虫情日报、周报、预警报告结合气象数据智能预测虫害发展趋势支持多设备远程统一管理、异常预警推送硬件清单
智能虫情监测终端（含诱虫光源、高清相机、自动清洁系统）图像采集与边缘计算模块4G通信模块光控或定时控制器蓄电池+太阳能供电系统数据分析与虫情识别云平台（含AI算法）设备支架、防水保护箱硬件参数（量程、精度）
拍摄分辨率：≥500万像素，识别精度≥85%图像识别虫种数：常见飞虫类20种以上（如粘虫、螟虫、蚜虫等）数据上传频率：支持间隔15分钟~24小时定制光源功率：5~20W紫外诱虫灯通信方式：4G全网通，信号强度≥-85 dBm供电系统：60100W太阳能板，2040Ah蓄电池方案实现
在农田或大田中根据虫害分布情况布设虫情监测终端，利用太阳能供电系统全天候运行，设备定时采集图像并通过4G网络上传。平台进行图像AI识别分析与数据展示，用户通过Web或App端查看虫情信息，及时获取预警建议，制定防控措施。
数据分析
系统支持虫口密度自动统计与趋势分析，可生成虫情走势图、虫种分布图、报警曲线等，结合气温、湿度、降雨等历史气象数据开展病虫害爆发期预测与传播路径模拟，提升科学防控效率。
预警决策
系统设定虫口密度阈值，当识别虫害数量达到或超过预警标准后，自动推送短信、微信或平台预警通知，提示农户及时施药或防控，并建议防治方式与时间窗。
应用领域
粮食主产区如小麦、水稻、玉米种植区果园、蔬菜基地、茶园等高价值经济作物区农业农村局、植保站虫情监测网点农业科研单位与绿色防控试验基地效益分析
通过自动化虫情监测系统部署，可使虫害预警时间提前37天，防控用药次数减少2030%，农药使用量降低25%以上，人工巡查成本下降50%，有效控制虫害损失，提升绿色防控覆盖率。
国标规范
GB/T 15796-2011 全国农业植物保护信息监测系统技术规范GB/T 33786-2017 病虫害遥感监测与预警系统通用技术要求NY/T 1838-2010 病虫害综合防治自动监测系统技术规范GB/T 35582-2017 农业物联网系统通用技术要求参考文献
《虫情自动监测系统及应用研究进展》《病虫害智能识别与防控新技术》《数字农业监测预警技术体系建设》《物联网在植保虫情监测中的集成应用》案例分享
在河南省某小麦主产区部署该虫情监测系统40套，自动识别粘虫和蚜虫发生频次与密度，成功预警2024年春季蚜虫爆发，防控覆盖率由65%提升至92%，减少用药2次/季，亩均增收约75元，获得市农业部门高度评价并在周边乡镇推广。
来源：厦门涉川
