2025年AI在农业病虫害预测中的应用

2025年AI在农业病虫害预测中的应用汇报人：XXX（职务/职称）日期：2025年XX月XX日AI与农业病虫害预测概述农业病虫害现状与问题分析AI技术在病虫害预测中的核心优势AI技术驱动的数据采集与处理机器学习在病虫害预测中的应用目录图像识别技术在病虫害检测中的应用物联网与AI结合的病虫害监测系统预测模型的评估与优化AI预测结果的应用与决策支持AI技术在病虫害防治中的实际案例农业AI技术的挑战与解决方案目录政策支持与行业合作未来发展趋势与展望总结与建议目录AI与农业病虫害预测概述01智能化农业设备精准农业实践数据驱动的决策农业机器人应用AI技术正在推动农业设备的智能化升级，例如无人机、智能传感器和自动化灌溉系统，这些设备能够实时监测农田环境，提高农业生产效率。AI技术使得精准农业成为可能，通过对土壤、气候和作物生长状况的精确监测，实现精准施肥、灌溉和病虫害防治，减少资源浪费和环境负担。通过大数据分析和机器学习算法，AI能够处理海量的农业数据，帮助农民做出更科学的种植决策，优化资源利用和作物管理。AI驱动的农业机器人能够执行复杂的农业任务，如播种、除草和采摘，减少对人工劳动的依赖，提高生产效率和一致性。AI技术在农业中的应用背景经济损失病虫害是导致农作物减产和品质下降的主要原因，每年给全球农业带来巨大的经济损失，准确的预测和及时的防治措施能够显著减少这些损失。数据获取与处理病虫害预测需要大量的实时数据支持，包括气象数据、土壤数据和作物生长数据，如何高效获取和处理这些数据是当前面临的主要挑战之一。环境保护传统病虫害防治方法往往依赖大量化学农药，对环境造成严重污染，AI预测技术能够帮助实现精准施药，减少农药使用，保护生态环境。模型准确性与可靠性AI预测模型的准确性和可靠性直接影响防治效果，如何构建高精度、低误差的预测模型，并确保其在不同环境和作物中的适用性，是技术研发的关键。病虫害预测的重要性与挑战技术融合与创新AI将与物联网、区块链和5G等新兴技术深度融合，推动农业生产的全面智能化和数字化，形成更加高效和可持续的农业生态系统。人才培养与教育随着AI在农业中的应用需求增加，相关领域的人才培养和教育体系将不断完善，为农业智能化提供坚实的人才和技术支撑。政策支持与投资增加各国政府将加大对智慧农业的政策支持和资金投入，推动AI技术在农业中的广泛应用，促进农业现代化和农村经济发展。市场规模扩大预计到2025年，全球农业AI市场规模将突破千亿美元，随着技术的成熟和应用的普及，AI在农业中的渗透率将显著提升。2025年AI在农业中的发展前景农业病虫害现状与问题分析02依赖人工经验传统病虫害防治主要依赖农民的实践经验，缺乏科学依据，容易导致误判和延误防治时机，造成不可逆的损失。时效性差传统方法需要人工巡查和实验室检测，耗时长、效率低，无法及时应对突发性病虫害，增加了农业生产的风险。化学农药滥用由于缺乏精准的监测手段，农民往往过度使用化学农药，导致环境污染、土壤退化以及病虫害抗药性增强，形成恶性循环。资源浪费缺乏精准的防治方案，导致农药和人力资源的浪费，增加了农业生产成本，降低了经济效益。当前病虫害防治方法及局限性01020304产量损失病虫害不仅影响作物产量，还会导致农产品品质下降，如外观受损、营养成分流失等，降低了农产品的市场竞争力。品质下降经济损失病虫害直接导致作物减产，甚至绝收，严重影响粮食安全和农民收入，特别是在气候变化的背景下，病虫害的发生频率和强度显著增加。病虫害的蔓延和防治过程中的化学农药滥用，对生态系统造成破坏，影响生物多样性和生态平衡，威胁农业的可持续发展。病虫害造成的直接和间接经济损失巨大，包括防治成本增加、市场价格波动以及国际贸易受阻，对农业经济的稳定性构成威胁。病虫害对农业生产的影响生态破坏传统预测方法的不足传统预测方法依赖于有限的历史数据和人工观测，缺乏全面、实时的数据支持，导致预测结果准确性不足。数据获取有限传统预测模型多基于简单的统计方法，难以处理复杂的病虫害发生规律和影响因素，预测精度和可靠性较低。传统预测方法在面对突发性病虫害时，反应速度慢、应对措施有限，无法及时有效地控制病虫害的蔓延和危害。模型简单粗糙传统方法缺乏智能化技术的支持，无法实现自动化、精准化的预测和预警，难以满足现代农业高效、精准的需求。缺乏智能化01020403应对能力不足AI技术在病虫害预测中的核心优势03大数据分析与处理能力多源数据整合AI技术能够整合来自气象、土壤、遥感、历史病虫害记录等多源异构数据，通过深度学习算法进行综合分析，提升预测的全面性和准确性。高效数据处理数据驱动模型优化AI具备强大的数据处理能力，能够在短时间内处理海量数据，快速识别病虫害发生的潜在规律和趋势，为农业决策提供科学依据。基于大数据的AI模型能够不断优化和迭代，通过持续学习新的数据样本，提升预测精度和适应性，减少误差。123实时监测与动态预警全天候监测通过无人机、传感器和物联网设备，AI系统能够实现全天候、全覆盖的农田监测，实时采集环境数据，及时发现病虫害的早期迹象。030201动态预警机制AI模型能够根据实时数据动态调整预警级别，提供不同时间尺度的预测结果（如短期、中期、长期），帮助农民提前采取防治措施。数据闭环反馈通过实时监测与历史数据的对比，AI系统能够形成数据闭环，不断优化预警模型，提升预测的及时性和准确性。AI技术能够结合机器学习算法和地理信息系统（GIS），对病虫害的发生时间、范围和严重程度进行高精度预测，减少误报和漏报。精准预测与决策支持高精度预测基于预测结果，AI系统能够为不同区域、不同作物生成个性化的防治方案，包括施药时间、剂量和方式，提高防治效率。个性化防治方案通过精准预测和科学决策，AI技术能够帮助农民减少农药使用量，降低生产成本，同时提高作物产量和质量，提升经济效益。经济效益优化AI技术驱动的数据采集与处理04多源数据采集技术（遥感、传感器等）遥感技术通过卫星和无人机获取高分辨率的农田图像，结合多光谱和热成像技术，实时监测作物生长状况、土壤湿度和病虫害分布，为AI模型提供高质量的数据输入。传感器网络在田间部署土壤温湿度传感器、光照传感器和气象站，实时采集环境数据，形成全面的农田监测网络，为病虫害预测提供精准的基础数据。物联网设备利用物联网技术连接各种农业设备，如智能灌溉系统和植保无人机，实现数据的自动化采集和传输，提升数据采集的效率和覆盖范围。通过算法去除传感器数据和遥感图像中的噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性，为后续分析提供干净的数据集。数据清洗与预处理方法噪声过滤对不同来源和格式的数据进行标准化处理，统一数据单位和时间戳，确保数据的一致性和可比性，便于AI模型进行综合分析。数据标准化从原始数据中提取关键特征，如作物叶片的颜色变化、土壤湿度趋势等，降低数据维度，提高模型的训练效率和预测精度。特征提取数据存储与管理技术采用分布式数据库和云存储技术，高效存储和管理海量的农田数据，支持快速的数据检索和访问，满足大规模数据分析的需求。分布式存储通过加密技术和访问控制机制，确保农田数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和未经授权的访问，保障农业生产的信息安全。数据安全利用数据可视化工具，将复杂的农田数据转化为直观的图表和地图，帮助农民和农业专家快速理解数据，做出科学的决策。数据可视化机器学习在病虫害预测中的应用05监督学习模型训练与优化数据标注与预处理在监督学习模型的训练过程中，病虫害数据的标注和预处理是关键步骤。通过高质量的标注数据，模型能够准确识别病虫害的特征，如病斑形状、虫卵分布等。预处理包括数据清洗、归一化和特征提取，以确保模型的输入数据质量。模型选择与调参模型评估与优化选择合适的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）并进行参数调优，可以提高模型的预测精度。通过交叉验证和网格搜索等方法，找到最优的模型参数组合，提升模型的泛化能力。通过准确率、召回率、F1分数等指标对模型进行评估，识别模型的不足之处。采用集成学习、特征工程等技术进一步优化模型，提高其在病虫害预测中的表现。123无监督学习在异常检测中的应用聚类分析无监督学习中的聚类算法（如K-means、DBSCAN等）可以用于识别农田中的异常区域。通过分析传感器数据和遥感图像，聚类算法能够将相似的农田区域分组，并检测出与正常模式显著不同的异常区域，从而发现潜在的病虫害问题。异常检测算法无监督学习中的异常检测算法（如孤立森林、LOF等）可以用于实时监测农田环境数据中的异常值。这些算法能够识别出与正常数据分布显著偏离的数据点，从而及时发现病虫害的早期迹象，实现主动预防。数据可视化与解释通过无监督学习技术，可以将复杂的农田数据可视化，帮助农技人员更直观地理解数据的分布和异常情况。结合降维技术（如PCA、t-SNE等），可以更好地解释数据的结构和异常点，提高决策的科学性。深度学习中的卷积神经网络在病虫害图像识别中表现出色。通过训练CNN模型，可以自动提取病虫害图像中的特征，如病斑纹理、虫卵形状等，实现高精度的病虫害识别和分类。深度学习模型的构建与改进卷积神经网络（CNN）的应用对于病虫害的时间序列数据，循环神经网络（如LSTM、GRU等）可以捕捉数据中的时间依赖性。通过分析历史数据，RNN模型能够预测未来病虫害的爆发趋势，为防治决策提供科学依据。循环神经网络（RNN）的时间序列分析为了提高深度学习模型的性能，可以采用模型融合技术，将多个模型的预测结果进行集成。此外，迁移学习可以将在大规模数据集上预训练的模型应用于病虫害预测任务，减少训练时间和数据需求，同时提高模型的泛化能力。模型融合与迁移学习图像识别技术在病虫害检测中的应用06高清图像采集利用高清相机、无人机或智能手机等设备，在田间地头对农作物进行全方位、多角度的图像采集，确保捕捉到病虫害的细微特征。病虫害图像数据采集与标注数据标注与分类将采集到的图像数据进行人工或半自动标注，明确标注出病虫害的类型、严重程度等信息，构建高质量的病虫害图像数据集，为后续模型训练提供基础。数据预处理对采集到的图像进行去噪、裁剪、增强等预处理操作，以提高图像质量，确保输入模型的图像数据清晰、标准，提升模型的识别准确率。图像识别模型（如CNN）的应用卷积神经网络（CNN）模型采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）作为核心模型，利用其强大的特征提取能力，自动识别病虫害图像中的关键特征，如病斑形状、颜色、纹理等。030201模型训练与优化使用标注好的病虫害图像数据集对CNN模型进行训练，通过调整超参数、优化损失函数等方法，提高模型的识别精度和泛化能力，确保其在实际应用中的可靠性。多模型融合结合多种深度学习模型（如ResNet、Inception等）进行融合，进一步提升病虫害识别的准确性和鲁棒性，适应不同作物、不同病虫害类型的复杂场景。实时图像分析与诊断实时图像处理通过搭载AI算法的移动设备或无人机，实时采集农田图像并进行快速处理，利用训练好的模型对病虫害进行即时识别和分析，为农民提供及时的决策支持。精准诊断与预警基于实时图像分析结果，系统能够精准诊断病虫害的类型、严重程度和分布范围，并生成预警信息，帮助农民提前采取防治措施，减少作物损失。智能推荐防治方案结合病虫害诊断结果，系统能够智能推荐最佳的防治方案，包括农药种类、施药剂量和施药时间等，实现精准施药，降低农药使用量，保护生态环境。物联网与AI结合的病虫害监测系统07物联网设备在农田中的部署高密度传感器网络在农田中广泛部署土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等，形成高密度的监测网络，实时采集农田环境数据，为病虫害预测提供基础支持。智能摄像头与图像识别无人机巡检在关键区域安装高清摄像头，结合AI图像识别技术，实时捕捉害虫活动图像，自动识别害虫种类和数量，提升监测的精准度。利用无人机搭载多光谱摄像头和传感器，对大面积农田进行快速巡检，获取农田的全面环境数据，弥补地面传感器的监测盲区。123通过边缘计算设备对农田数据进行初步处理，减少数据传输量，同时将关键数据上传至云端进行深度分析，提升数据处理效率。数据实时传输与AI分析边缘计算与云端协同将传感器数据、遥感数据、气象数据等多源数据进行融合，构建全面的农田环境模型，为AI算法提供更丰富的输入信息。多源数据融合基于AI算法对病虫害风险进行实时评估，当检测到异常数据时，系统自动生成预警信息，并推荐最优的防治措施，帮助农户及时应对。实时预警与决策支持模块化设计通过AI技术实现系统的自动化运维，包括设备状态监测、故障诊断、远程维护等，降低系统的运行成本，提高稳定性和可靠性。自动化运维数据安全与隐私保护采用加密技术和访问控制机制，确保农田数据在传输和存储过程中的安全性，同时保护农户的隐私信息，避免数据泄露风险。将物联网设备、数据传输模块、AI分析模块等进行模块化设计，便于系统的快速部署和灵活扩展，适应不同规模和类型的农田需求。系统集成与运行效率优化预测模型的评估与优化08准确率准确率是衡量模型预测结果与实际结果一致性的关键指标，尤其在病虫害预测中，高准确率意味着模型能够有效识别病虫害的发生，减少误判和漏判的风险。F1分数F1分数是准确率和召回率的调和平均数，能够综合评估模型的整体性能，尤其在病虫害预测中，F1分数有助于平衡模型的精确性和全面性。ROC曲线与AUC值ROC曲线和AUC值用于评估模型在不同阈值下的分类性能，AUC值越高，表明模型在区分病虫害事件和非事件方面的能力越强。召回率召回率反映了模型对实际病虫害事件的捕捉能力，高召回率意味着模型能够尽可能多地识别出真实的病虫害案例，避免因漏判导致的农业损失。模型性能评估指标（准确率、召回率等）超参数调整利用特征重要性分析、主成分分析（PCA）等方法，筛选出对病虫害预测贡献最大的特征，减少冗余特征对模型性能的干扰。特征选择集成学习通过网格搜索或随机搜索等方法，对模型的超参数进行优化，如学习率、正则化系数等，以提高模型的预测性能和泛化能力。通过数据增强技术（如过采样、数据合成等），平衡病虫害数据集的分布，避免模型因数据不平衡导致的预测偏差。通过集成多种模型（如随机森林、梯度提升树等），利用投票或加权平均的方式，提升模型的整体预测精度和稳定性。模型优化方法（超参数调整、特征选择）数据增强实地测试将模型部署到实际农田环境中，通过持续监测和对比模型预测结果与真实病虫害发生情况，验证模型的实际有效性。跨区域验证在不同地理区域和气候条件下测试模型的适应性，确保模型能够应对多样化的农业环境，提升其泛化能力。用户反馈收集农民和农业专家的使用反馈，评估模型在实际操作中的易用性和实用性，并根据反馈进行迭代优化。长期跟踪对模型进行长期跟踪评估，分析其在不同季节、不同作物生长阶段的预测稳定性，确保模型能够持续为农业生产提供可靠支持。模型在实际场景中的验证01020304AI预测结果的应用与决策支持09预测结果的可视化与解读直观展示病虫害分布通过GIS地图和热力图等可视化工具，将病虫害预测结果以直观的方式呈现，帮助农民快速识别高风险区域。动态监测与预警多维度数据分析实时更新预测数据，结合历史趋势分析，提供动态监测和预警功能，确保农民能够及时采取防治措施。整合气象、土壤、作物生长等多维度数据，通过图表和报告形式解读预测结果，为农民提供全面的决策依据。123通过AI预测结果，制定科学、精准的防治策略，有效降低病虫害对农作物的影响，提高农业生产效率和经济效益。根据预测结果，制定精准施药方案，减少农药使用量，降低环境污染，同时提高防治效果。精准施药方案结合预测数据，调整种植密度、灌溉频率等管理措施，增强作物的抗病虫害能力。优化种植管理针对高概率病虫害暴发区域，提前制定应急预案，确保在病虫害发生时能够迅速响应，减少损失。应急预案制定基于预测结果的防治策略制定数据集成与分析：整合多源数据，利用AI算法进行深度分析，生成病虫害预测报告和防治建议。用户交互界面：开发用户友好的交互界面，方便农民和农业技术人员快速获取预测结果和防治策略。实时更新与反馈：系统能够实时更新预测数据，并根据用户反馈不断优化预测模型，提高预测准确性。系统功能设计大规模农田管理：在大型农场中应用决策支持系统，实现病虫害的全面监测和精准防治，提高管理效率。小农户技术支持：为小农户提供基于AI的病虫害预测和防治建议，帮助他们提升生产水平，增加收入。政府农业政策制定：为政府提供数据支持，帮助制定更加科学、有效的农业政策，促进农业可持续发展。应用场景拓展智能化升级：引入更多AI技术，如深度学习、自然语言处理等，进一步提升系统的智能化水平。跨领域合作：与气象、环保等领域合作，整合更多数据资源，提高预测精度和防治效果。全球推广应用：将决策支持系统推广至全球农业领域，帮助更多国家和地区应对病虫害挑战，保障粮食安全。未来发展方向决策支持系统的开发与应用AI技术在病虫害防治中的实际案例10国内外成功案例分享利用无人机每日巡航拍摄农田高清图像，结合土壤温湿度传感器数据，AI模型能够精准识别早期虫卵分布或叶片病斑，识别准确率高达92%以上，农药使用量减少30%，病虫害损失率下降超过50%。广东无人农场通过AI技术以每秒一株的速度完成茄果嫁接，极大提高了生产效率，同时结合传感器数据实时监测环境变化，确保作物生长环境的最优化。浙江“数字园丁”采用AI驱动的病虫害监测系统，通过高清摄像头和传感器网络实时监测葡萄园内的病虫害情况，提前预警并自动生成防治方案，显著降低了葡萄病害发生率，提高了葡萄品质和产量。美国加州葡萄园案例中的技术实现与效果评估数据采集与分析在广东无人农场案例中，无人机和传感器网络实时采集农田图像和环境数据，通过深度学习算法分析病虫害的早期迹象，实现了从被动应对到主动预防的转变。模型训练与优化浙江“数字园丁”案例中，AI模型通过大量历史数据和实时数据进行训练，不断优化识别和嫁接的准确性，确保系统在实际应用中的高效性和稳定性。系统集成与联动美国加州葡萄园案例中，AI系统与植保无人机和自动灌溉系统集成，实现病虫害监测、预警和防治的全自动化，显著提高了防治效率和效果。通过总结广东无人农场和浙江“数字园丁”的成功经验，制定AI技术在农业病虫害防治中的技术标准，为其他地区提供可复制的技术方案。案例经验总结与推广价值技术标准化借鉴美国加州葡萄园的经验，推动政府出台支持智慧农业发展的政策，提供资金和技术支持，促进AI技术在农业病虫害防治中的广泛应用。政策支持与推广通过案例分享和技术培训，提高农民对AI技术的认知和应用能力，确保技术在实际生产中的有效落地和推广。农民培训与教育农业AI技术的挑战与解决方案11技术瓶颈与突破方向模型精度提升当前AI模型在病虫害预测中的精度仍存在提升空间，尤其是在复杂环境下的识别能力。未来需要通过引入更先进的深度学习算法，如Transformer架构，并结合多模态数据（如遥感、气象、土壤数据）来提升模型的泛化能力和预测准确性。实时处理能力资源优化农业场景下的病虫害预测需要实时响应，但现有系统在数据处理和模型推理速度上存在瓶颈。未来需通过边缘计算和分布式计算技术，将AI模型部署到农田边缘设备上，实现低延迟的实时监测和预警。AI模型的训练和部署需要大量计算资源，这对农田基础设施提出了较高要求。未来需通过模型压缩技术（如知识蒸馏、量化）和轻量化架构设计，降低AI系统的资源消耗，使其更适应资源有限的农业环境。123数据加密与存储农业AI系统依赖大量农田数据，包括作物生长数据、环境监测数据等，这些数据在传输和存储过程中面临被窃取或篡改的风险。未来需采用区块链技术和端到端加密机制，确保数据的安全性和完整性。数据隐私与安全问题隐私保护机制农民的个人信息和农田数据可能被滥用，导致隐私泄露。未来需通过联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现多方数据协同，同时建立严格的数据访问权限管理机制，防止未经授权的数据使用。合规性保障农业AI系统需遵守各国数据隐私法规，如欧盟的GDPR和中国的《个人信息保护法》。未来需通过建立数据合规框架，确保AI系统的开发和应用符合相关法律法规，避免法律风险。农民接受度与培训需求技术普及与教育许多农民对AI技术缺乏了解，难以接受和信任AI系统。未来需通过举办技术培训、工作坊和实地演示，向农民普及AI技术的基本原理和应用价值，提升其技术接受度。用户友好设计AI系统的复杂操作界面可能让农民望而却步。未来需通过人性化设计，开发简洁易用的操作界面，并结合语音助手和可视化工具，降低农民的使用门槛。经济可行性AI系统的部署和维护成本较高，可能超出农民的经济承受能力。未来需通过政府补贴、农业合作社合作等方式，降低AI系统的应用成本，同时探索“AI即服务”模式，让农民按需付费使用AI技术。政策支持与行业合作12财政补贴与专项资金政府出台一系列政策文件，引导农业向智能化、数字化方向发展，并在多个地区设立AI农业示范项目，推广病虫害预测技术的应用。政策引导与示范项目人才培养与技术支持政府通过设立农业AI人才培养计划，提供技术培训和资源支持，帮助农民和农业企业掌握AI技术，提升病虫害预测能力。政府通过设立专项资金和财政补贴，支持农业AI技术的研发和应用，特别是在病虫害预测领域，鼓励企业进行技术创新和设备升级。政府在AI农业中的政策支持科研机构与企业的合作模式联合研发与技术共享科研机构与农业企业建立联合研发中心，共同开发病虫害预测模型和算法，实现技术共享和成果转化，提高预测准确性和实用性。030201数据合作与平台共建科研机构提供大量农田环境数据和病虫害历史数据，企业利用这些数据优化AI模型，双方共建数据平台，实现数据的实时更新和共享。试点应用与反馈优化科研机构与企业合作在多个农场进行试点应用，收集实际应用中的反馈数据，不断优化和调整AI模型，提升病虫害预测的精准度和实用性。行业协会和政府相关部门共同制定农业AI技术标准，特别是病虫害预测技术，建立评估体系，确保技术的可靠性和有效性。行业标准与规范制定技术标准与评估体系制定农业数据安全和隐私保护规范，确保农田环境数据和病虫害数据在使用和共享过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。数据安全与隐私保护制定病虫害预测AI技术的应用规范和操作指南，明确技术应用的范围、方法和注意事项，帮助农民和企业正确使用AI技术，提高预测效果。应用规范与操作指南未来发展趋势与展望13多模态数据融合AI技术将整合来自无人机、卫星、传感器等多源数据，构建更加全面的农田监测系统，通过融合图像、气象、土壤等多维度信息，提升病虫害预测的准确性和实时性。自学习与自适应模型AI模型将通过持续学习农田环境和病虫害数据，不断优化预测算法，适应不同地区、不同作物的需求，形成高度定制化的病虫害防治方案。边缘计算与实时处理未来AI将更多地部署在农田边缘设备上，实现实时数据处理和决策支持，减少数据传输延迟，帮助农民快速响应病虫害威胁，提高防治效率。人机协同决策AI将与农业专家和农民形成协同工作模式，通过智能助手和交互式平台，提供可解释的预测结果和操作建议，帮助农民更好地理解和应用AI技术。AI技术在农业中的创新方向AI将结合深度学习与图像识别技术，实现对病虫害的早期检测，甚至在症状尚未明显时就能识别潜在威胁，预警时间可提前至病虫害发生的初始阶段，显著降低损失。高精度早期预警AI将开发动态风险评估模型，结合实时气象数据、作物生长阶段和病虫害历史数据，预测病虫害在不同时间和空间条件下的风险等级，帮助农民制定灵活的防治策略。动态风险评估AI将整合作物基因组数据和生态系统数据，分析病虫害与作物基因、环境因素的关联，预测病虫害的暴发规律和传播路径，为精准防治提供科学依据。基因与生态数据整合AI将支持跨区域数据共享和协同防控，通过构建全国或全球范围的病虫害监测网络，实现