智慧农业前沿技术导论 课件 第14章 智慧植保

智慧植保HUAZHONGAGRICULTURALUNIVERSITY1目录CONTENTS第一节有害生物识别系统开发与应用第二节采用深度测序技术进行病原鉴定第三节物联网在害虫智能监测中的应用第四节无人机精准施药技术第五节推荐阅读第六节思考与讨论2背景与需求现代农业发展趋势：随着现代农业的发展，农业从追求规模效益向提升品质、安全和综合效益转变，“绿色、生态、优质、安全”成为农业发展的核心要求。有害生物防控的重要性：传统的有害生物识别依赖人工经验，存在主观性和时空局限性，难以及时准确识别，常错过最佳防治时期。互联网与人工智能的推动：随着互联网普及率的提高（截至2020年3月，我国农村网民规模达2.55亿），利用移动终端和人工智能技术进行有害生物识别成为可能。人工智能在农业有害生物识别中的应用计算机视觉与深度学习技术利用计算机视觉技术，通过传输图片进行识别，可获取物品名称、形状、光线等信息。基于人工神经网络的深度学习技术，模拟人脑神经网络，实现对图像的智能识别。一、有害生物识别系统开发与应用应用案例桃病虫害识别系统：华中农业大学与杭州睿坤科技合作，开发了基于智能手机的桃病虫害识别系统，识别准确率高达98.14%。智能植保装备：托普云农研发的小虫体智能测报系统和智慧性诱测报系统，可精准识别2000余种害虫和70余种主要作物病害。基于机器视觉的识别方法：最新研究表明，基于模糊识别理论的机器视觉算法识别率最高可达98.06%，显著提升了病虫害监测能力。未来展望技术深化与拓展AI技术将更广泛地应用于农业生产的各个环节，从病虫害监测到精准施肥、灌溉等。智慧农业生态系统逐步完善，推动农业全产业链的智能化升级。政策支持与市场潜力政策持续推动“AI+农业”模式的发展，如农业农村部的智慧农业行动计划。市场规模不断扩大，预计2024年我国“AI+农业”市场规模将突破900亿元。一、有害生物识别系统开发与应用采用深度测序进行植物病毒鉴定小RNA测序首先提取和纯化病毒总RNA，确定总RNA质量达到测序要求后，纯化sRNA，两端加上接头，利用特异接头进行RT-PCR扩增，产物通过聚丙烯酰胺凝胶电泳纯化，切胶回收得到即为cDNA文库，cDNA文库构建完成后，定量稀释至工作浓度，随后检测插入片段和浓度是否符合要求，以保证文库质量。文库检测合格，进行测序。小RNA作用机制二、采用深度测序技术进行病原鉴定采用深度测序进行植物病毒鉴定宏转录组测序采用琼脂糖凝胶电泳、光度计、生物分析仪检测RNA质量，然后采用Ribo-ZerorRNARemoval试剂盒去除rRNA，将mRNA随机打断成250-300bp的短片段，以片段化的RNA为模板，随机寡核苷酸为引物合成第一条cDNA链，再依次加入缓冲液、dNTP和DNA聚合酶I等试剂合成第二条cDNA链。将cDNA进行PCR扩增得到cDNA文库。利用Illumina高通量测序平台进行测序。二、采用深度测序技术进行病原鉴定采用深度测序进行真菌鉴定

利用内转录间隔区进行真菌鉴定。转录间隔区是核糖体DNA基因非转录区的一部分，是位于18S、5.8S和28SrDNA基因间的保守序列，位于18S和5.8SrDNA基因间的保守序列称为ITS1,位于5.8S和28SrDNA基因间的保守序列称为ITS2。在绝大多数真菌中，5.8S、18S、28SrDNA基因具有较高的保守性，序列的多态性在种内相对保守，在种间差异相对明显，能够反映出种属间进化关系，可用于鉴定种及种以下的分类阶元。二、采用深度测序技术进行病原鉴定采用高通量测序进行细菌鉴定采用高通量16SrDNA扩增子测序进行细菌鉴定。通常是选择一个或数个变异区域，利用保守区设计通用引物进行PCR扩增，根据所扩增的区域特点构建小片段文库，并基于测序平台对文库进行双末端测序。针对测序得到的双端读长，下机数据经过拼接、过滤和降噪，拼接成Tags，在给定的相似度下将Tags聚成OTUs，然后通过OTUs与数据库比对，对OTUs进行物种注释。二、采用深度测序技术进行病原鉴定害虫智能监测物联网的概念害虫智能监测物联网是通过工业摄像头、气象传感器、通信定位技术、人工智能技术、数据传输协议来实现对田间虫情的远程自动监测，并通过互联网技术将感知层获取的信息加工处理后传递给人。害虫智能监测物联网中除了人-物互联之外，还存在着物-物互联，即设备之间的联动。智能虫情监控平台虫情发布界面三、物联网在害虫智能监测中的应用害虫智能监测物联网的架构智能监测模块害虫智能监测系统的智能虫情测报灯与单纯的虫情测报灯一样，都是利用灯光来诱捕具有趋光性的有翅成虫，但识别害虫机制不同。前者是利用经过训练过的人工智能模型对拍摄的害虫图像进行识别和计数；后者则是由人工定期回收虫仓，在昆虫鉴定室里使用双手、肉眼、昆虫分类书籍和体视显微镜对害虫种类进行鉴别。落体拍照式智能虫情测报灯示意图托普云农智能虫情测报灯（传送带式）佳多智能虫情测报灯（圆盘式）三、物联网在害虫智能监测中的应用害虫智能监测物联网的架构数据传输模块有线传输：有线传输方式有光纤、网线和电缆三种。无线传输GPRS无线传输协议：通用分组无线服务技术（Generalpacketradioservice，GPRS）建立在已有的GSM网络基础上，也可以看作是2.5G。GPRS的传输速率在56～114Kbps。GPRS的优点在于能实现在任何地点、任何时间进行迅速连接，并且能够进行远距离传输。三、物联网在害虫智能监测中的应用田间虫情数据统计分析界面害虫智能监测物联网的架构数据传输模块有线传输：有线传输方式有光纤、网线和电缆三种。无线传输b)5G技术：采用多输入多输出（Multiple-inputmultiple-output，MIMO）技术。5G的一个基站能够支持一百多根天线，组成一个天线阵列，能够同时收发更多的设备数据，相应5G网络也会拥有更大的容量。5G技术中还融入了波束成形技术，将每个天线原本全向发射的电磁波能量汇集于特定的方向，进而规避天线之间的相互干扰，并延长传输距离。三、物联网在害虫智能监测中的应用利用5G技术无线传输田间虫情信息数据（灯诱害虫图像）害虫智能监测物联网的架构通信定位模块GPS定位技术：GPS是一种基于卫星的全球定位技术。将GPS定位器设置于设备内部，定位器接收卫星信号后会将自身的定位信息通过无线通信技术发送给服务器，从而发送设备位置信息。LoRa定位技术：在LoRaWAN协议的架构中，一个节点在向服务器发送数据时，会同时向网络范围的所有网关发送信息，即是LoRa定位技术的关键所在：一个节点发出的信息到达所有网关的时间不一样，根据信息到达各个网关的时间差异推算发射节点位置，从而实现定位。三、物联网在害虫智能监测中的应用害虫智能监测物联网的架构气象监测模块重要性：气象条件（温湿度、雨量、风速等）对害虫的发生和活动影响显著。气象监测模块为害虫动态分析和预测预警提供关键数据支持。组成：气象因子传感器：温度、湿度、雨量、日照、风速、风向等。工作流程：a)数据采集：传感器采集气象数据。b)数据传输：采集器汇集数据，通过无线通信传递至物联网节点。c)数据汇总与分析：节点汇总数据，发送至云中枢进行自动分析。d)结果发布与指令下达：分析结果发布至用户终端，同时支持远程指令下达。三、物联网在害虫智能监测中的应用害虫智能测报设备之间的互联互通随着通信技术的发展，设备之间的交流互动和物联网自治也变得越来越容易实现，智能虫情测报灯对诱集到的靶标害虫进行自动识别和计数，从而对靶标害虫的活动规律进行分析，再根据分析结果通过无线通信技术控制害虫敏感波长诱虫灯节点的开启时间和开启数量，选择性地诱杀靶标害虫，有利于保护非靶标的天敌昆虫。三、物联网在害虫智能监测中的应用智能型靶标害虫自动识别与防控系统无人机精准施药技术的意义四、无人机精准施药技术病虫害防治的紧迫性我国每年病虫害发生面积近4.7×10⁸hm²，粮食损失约2.5×10⁷t，占总产量的20%。传统化学防治方式存在农药利用率低、环境污染严重、施药人员安全风险高等问题。无人机精准施药的优势高效作业：无人机作业效率是传统电动喷雾器的23.7倍，单次作业面积大，农药利用率高。精准施药：通过GPS和GIS技术，实现精确定位和变量喷施，减少农药浪费和环境污染。安全环保：人机分离、人药分离，降低劳动强度和农药中毒风险。适应性强：灵活性高，适合我国小块化农田，尤其在高秆作物后期施药中优势明显。经济与生态效益经济效益：减少农药和人工成本，提高作物产量，显著提升农业经济效益。生态效益：减少农药用量，降低对土壤和水资源的污染，助力农业绿色发展。技术支持与应用前景关键技术突破：自主飞行控制、精准变量喷施、图像识别等技术不断成熟。广泛应用：适用于多种农作物，如水稻、玉米、果树等，推动农业装备智能化发展。政策支持：国家鼓励农业现代化，无人机精准施药技术符合未来农业发展需求。无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术美国农业航空发展现状1906年，在俄州喷洒药剂防治牧草害虫，拥有最完善的农业航空体系。主要应用方向包括：播种、施肥、除草、杀虫等。美国现有农业航空公司2000多家，在用农用飞机约4000架，价格在100-140万美元，注册农用飞机驾驶员3000多名，年处理耕地面积近3400万hm2，占美国年处理耕地面积40%。森林植保作业100%采用航空作业方式。美国是目前农业航空装备技术最先进、应用最广泛的国家；农业航空服务组织体系完善，有国家农业航空协会和近40个州级农业航空协会；航空施药作业规范，施药部件系列齐全；GPS导航施药技术，完善的航空喷嘴及Dropkirk喷嘴模型，AGDISP雾滴飘移模型，静电喷雾和遥感变量施药等技术。无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术日本农业航空发展现状日本的农业情况，丘陵山地面积较多80%；水田旱田各一半。主要种植水稻，以小农经济为主，兼职农业较多，老龄化严重。无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术日本农业航空发展现状1983年研发的第一代无人机机型，自1997年研发的RMAX以后20多年来整体变化不大。2006年在对飞控进行优化后发展迅速，目前有2600多架作业无人机。RMAX(载重16kg)FAZER

(载重24kg)无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术日本农业航空发展现状2018年发布了YAMAHA电动多旋翼UAVYMR-01无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术澳大利亚农业航空发展现状澳大利亚农业航空开始于1970年，发展模式与美国类似。现阶段航空肥料撒施占据种植面积的一半。超过4000名农业航空从业者。无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术韩国农业航空发展现状YamahaRmax最先在2005年引进韩国，用于农业喷洒；韩国80%的农用无人机由农业协会拥有，到2016年超过600架。2017年7月，大疆DJIMG-1S在韩国开售YamahaRmax无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状王秉玺，2014无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状王秉玺，2014无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状王秉玺，2014无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状2017年，国内农用植保无人机厂商已超过300家；2018年，全国防治面积达到2亿亩次；无人机保有量及作业面积在不同作物上的作业面积(万亩次）无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状2019年，我国植保无人机市场保有量已超过5万架，跻身为全球植保无人机保有量最多的国家；2021年，我国植保无人机保有量达到16万架，作业面积高达14亿亩次；发展市场规模：植保无人机在我国农田的覆盖率仅为2%，相比日本达到的40-50%覆盖率，无人机在我国农业生产中并不普及；年份市场规模（亿元）20196820208920211202023150无人机精准施药技术发展现状四、无人机精准施药技术我国农业航空发展现状国内主要机型。无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术变量施药控制技术定义与意义变量施药控制技术是根据病虫害在田间农作物上的分布差异，按照获取的农田病虫害信息，针对各小区域的具体情况，均匀、准确地按需喷药。该技术是未来植保无人机施药技术的主要发展趋势之一。技术优势提高农药利用率：精准施药减少农药浪费，提高利用效率。减轻环境污染：避免过量施药，降低对土壤和水体的污染。节约作业成本：降低农药用量和人工成本。无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术变量施药控制技术主要技术类型压力调节式：通过调节喷雾压力实现变量施药。压力增大时，流量增大，雾滴粒径减小，分散度显著提高。浓度调节式：通过改变药剂和水的用量，实时调节农药浓度，实现变量喷雾。流量调节式：通过调节喷雾流量实现变量施药，其中脉宽调制（PWM）技术应用最为广泛。PWM通过改变占空比控制隔膜泵转速，从而调节喷施量。无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术变量施药控制技术主要技术类型流量调节式：植保无人机PWM变量喷施系统组成：机载喷施控制系统

地面测控系统压力传感器隔膜泵水箱驱动放大电路机载控制器喷嘴北斗模块无线数传模块流量传感器无线数传模块地面测控系统无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术无人机避障技术背景农田环境复杂障碍物类型复杂无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术无人机避障技术类型RTK技术基于实时动态差分法的GPS测量方法厘米级定位精度有效规避因航线偏移导致的重喷、漏喷无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术无人机避障技术类型超声波避障结构简单、造价低，可应用于不同介质受环境温度、湿度和大气压强的影响探测范围较小，存在探测盲区主要应用于农用无人机的辅助安全装置极飞P202017无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术无人机避障技术类型单目视觉避障采用基于已知运动的测量方法结构简单、技术成熟容易因特征点提取的不准确性，易产生误差拍摄环境需光照均匀，对图片分辨率、纹理要求高双目视觉避障通过双目采集、校正图像能获取场景三维深度信息隐蔽性好、信息量全面无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术无人机避障技术类型毫米波雷达避障工作在微波波段的探测雷达可全天候工作、穿透能力强、作用距离大、检测可靠、抗电磁干扰只能探测平行距离，无法描述规避对象轮廓相对来说，分辨率较低、造价较高大疆MG-1S无人机施药关键技术研究进展四、无人机精准施药技术静电喷雾技术定义在喷