数智化稻谷种植耕地病虫害测报体系构建与布设（年）行业报告

数智化稻谷种植耕地病虫害测报体系构建与布设（2026-2028年）行业报告

一、行业背景与战略意义

（一）全球粮食安全与耕地资源压力

在全球人口持续增长、气候变化加剧以及地缘政治冲突频发的背景下，粮食安全已成为各国国家安全战略的基石。稻谷作为全球半数以上人口的主食，其稳产增产直接关系到国际粮食市场的稳定与数亿农户的生计。然而，耕地资源的刚性约束、土壤退化以及水资源短缺等问题日益凸显，对单位面积产量的提升提出了更高要求。病虫害作为制约稻谷产量的关键生物灾害因素，其爆发频率与危害程度在气候变化影响下呈现出新的规律，传统的植保模式面临严峻挑战。

（二）现代农业绿色发展与数字化转型的必然要求

中国农业正加速向绿色、高效、智能方向转型。减少化学农药依赖、推广精准施药技术、保护农田生态环境是农业绿色发展的核心要义。构建高精度、广覆盖、智能化的耕地病虫害测报点网络，是实现病虫害防控策略从“事后救灾”向“事前预警”、从“粗放防治”向“精准干预”转变的基础性工程。这不仅是保障稻谷产量与品质的内在需求，也是践行“藏粮于地、藏粮于技”战略、推动农业新质生产力发展的关键举措。

（三）新一代信息技术与植保技术的深度融合

随着物联网、人工智能、边缘计算、5G通信、遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）的飞速发展与跨界融合，为构建新一代病虫害测报体系提供了坚实的技术底座。通过将高精度传感器、智能识别算法与植保专业知识库深度融合，可以实现对病虫害发生、发展、成灾全过程的实时感知、智能诊断与精准预测，推动测报工作迈入数字化、模型化、智能化的新阶段。

二、国际前沿趋势与技术发展研判

（一）测报技术向多维感知与协同观测演进

当前，国际上顶尖的农业病虫害测报体系已不再依赖单一手段，而是构建了“天-空-地-人-网”一体化的协同观测网络。卫星遥感提供大范围的作物长势与胁迫背景信息；无人机高光谱成像实现对重点区域的精准筛查；地面物联网传感器（如智能虫情测报灯、孢子捕捉仪、微型气象站）捕捉局地微气候与病虫害发生的精确数据；而基层植保人员的经验性巡查则作为关键校验与补充。多维数据的融合分析，大大提升了测报的时空分辨率与准确性。

（二）数据分析从经验模型向人工智能大模型跃迁

传统的病虫害预测模型多基于统计回归或机理模型，对复杂非线性系统的拟合能力有限，且参数获取困难。国际前沿趋势是构建基于深度学习，特别是大语言模型和多模态大模型的病虫害预测系统。这类模型能够自动处理和分析图像、光谱、气象、文本等多源异构数据，挖掘出传统模型难以发现的隐式关联与复杂模式，实现对重大病虫害中长期趋势的精准预测，并自动生成防控决策建议。

（三）防控策略从“统防统治”向“精准靶向”转变

依托高精度测报网络，国际先进植保实践正在向“点-圈-面”结合的精准靶向防控演进。即精确识别病虫害发生的“热点”地块（点），确定其影响与扩散的缓冲区（圈），再指导区域性的联防联控（面）。在测报点支持下，变量施药技术得以真正落地，根据病虫害分布热力图，智能农机可自动调节不同地块的药剂种类与用量，实现农药减量增效，最大程度保护天敌与生态环境。

（四）体系运行模式注重数据共享与生态闭环

发达国家在构建测报网络时，强调数据的开放共享与价值闭环。由政府主导建设基础性、公益性测报站点，采集的数据经过脱敏处理后向科研机构、企业及农户开放，激发社会化服务组织开发增值应用。同时，鼓励农药、农机企业参与，将测报数据与智能装备对接，形成从监测预警到精准作业再到效果评估的完整闭环，提升整个植保体系的运行效率。

三、我国稻谷种植耕地病虫害测报现状与挑战

（一）取得的成就与基础

历经数十年建设，我国已初步建立起国家、省、市、县四级农作物病虫害监测预警网络，在水稻主产区布设了大量基层测报点，积累了丰富的历史资料与专家经验。以“全国农作物重大病虫害数字化监测预警系统”为代表的信息化平台，在数据汇集与初步分析方面发挥了重要作用。基层植保队伍的“人防”经验，在特定区域与特定病虫害的识别上依然具有不可替代的价值。

（二）存在的主要问题与短板

1、测报站点布局的科学性与精准性不足：现有站点布设多基于历史行政区划或经验判断，缺乏对现代稻作区农田生态、作物布局、病虫害流行学路径及局地小气候的综合考量。部分站点代表性不强，难以准确反映整个生态区的病虫害发生动态。

2、监测手段智能化水平参差不齐：虽有部分高端示范点引入了智能化设备，但大部分基层站点仍主要依赖人工调查和传统诱测工具（如简易测报灯、糖醋盆等），数据采集频次低、主观性强，难以实现全天候、自动化监测。特别是对稻飞虱、稻纵卷叶螟等迁飞性害虫的轨迹追踪能力不足。

3、数据孤岛与智能分析能力匮乏：各类传感器、遥感、人工调查数据往往存储在不同系统，标准不一，难以有效整合与互操作。缺乏基于人工智能和大数据的深度挖掘与建模能力，大量宝贵数据沉睡在数据库中，未能转化为有效的预测模型与决策支持信息。

4、基层测报体系稳定性与专业能力面临挑战：随着农业劳动力结构变化，基层植保人员队伍老化、流失严重，专业知识和新技术应用能力亟待提升。同时，测报点运行维护的长效机制尚不健全，设备更新与数据质量保障存在隐患。

5、信息发布与传导机制不畅：预测预警信息多停留在专业系统内部或通过传统媒体发布，时效性差，难以精准、快速触达田间地头的规模经营主体和普通农户，导致“最后一公里”梗阻，预警信息的价值未能充分发挥。

四、（2026-2028年）数智化稻谷病虫害测报体系构建总体思路

（一）指导思想

以保障国家粮食安全和生态安全为核心，以数字化转型和绿色发展理念为引领，充分利用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，对传统稻谷病虫害测报体系进行系统性重塑。坚持“预防为主、综合防治”的植保方针，遵循“先行试点、分步实施、全域覆盖”的原则，构建布局科学、手段先进、分析智能、反应快速、服务高效的现代数智化病虫害测报体系，为水稻生产的高产、优质、高效、生态、安全提供坚实技术支撑。

（二）建设目标

到2028年，在主要水稻优势产区全面建成高标准的数智化病虫害测报网络。

1、布局优化目标：基于稻作生态区划和病虫害流行规律，完成测报点的科学规划与优化调整，实现重点区域网格化监测，监测覆盖度提升至95%以上。

2、智能感知目标：核心测报点全面配备智能虫情测报灯、智能性诱监测器、高空测报灯、孢子自动捕捉仪、田间小气候自动观测仪等设备，实现主要病虫害（稻飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟、稻瘟病、纹枯病、稻曲病）监测的自动化、智能化。

3、数据分析目标：建成国家级病虫害测报大数据中心与智能分析平台，引入多模态大模型技术，对稻飞虱、稻瘟病等重大病虫害的中短期预测准确率提升至90%以上，并实现成灾风险等级的动态预警。

4、服务效能目标：实现预警信息通过移动互联网、智能终端等手段，在1小时内精准推送至80%以上的规模经营主体和专业化服务组织，指导精准防控作业，化学农药使用量在测报指导区减少15%以上。

五、数智化测报点科学布设方案

（一）布设原则

1、生态代表性与流行学规律相结合：打破行政区划界限，以水稻种植优势区、主要病虫害常发区、重发区为重点，综合考虑地形地貌、作物品种布局、耕作制度、病虫源基地以及迁飞性害虫的必经路径和降落带。在主要害虫迁飞通道沿线加密布设高空测报灯和雷达监测点。

2、分层分级与功能互补相结合：构建由国家级区域中心站、省级重点站和县级基层监测点构成的三级网络。国家级中心站侧重于重大病虫害的源头监测、流行规律研究和模型校验；省级重点站负责本生态区内的系统性监测与趋势分析；县级基层点负责数据采集、核实与指导属地防控，实现功能上的有机衔接与互补。

3、固定站点与流动监测相结合：以固定式高标准测报点为核心，确保数据连续性与可比性。同时，针对突发性、暴发性病虫害或特定研究需求，配备移动式智能监测车或便携式设备，形成灵活机动的补充监测能力。

4、硬件配置与软件算法相匹配：测报点的设备选型需充分考虑后续数据处理的算法需求。例如，智能虫情测报灯需具备高清图像拍摄与AI识别功能，孢子捕捉仪需与病原菌自动鉴定系统配套，确保前端数据采集与后端智能分析无缝衔接。

（二）核心布设点位选择

1、网格化落点方法：基于GIS技术，将水稻种植耕地划分为若干5公里×5公里或10公里×10公里的监测网格。在每个网格内，综合考虑种植面积、历年病虫害发生等级、种植模式代表性等因素，确定核心测报点的具体位置。点位应选择在种植结构典型、地势开阔、交通与供电相对便利、具有长期稳定性的田块或区域。

2、重点区域加密：

（1）主要害虫迁飞过渡带：在沿海、沿湖、沿江等稻飞虱、稻纵卷叶螟迁入主降区，沿迁飞路径方向，每隔30-50公里布设一个集高空灯、雷达、自动气象站于一体的迁飞监测站。

（2）病害常发与流行区：在历史稻瘟病、纹枯病、稻曲病流行区，特别是感病品种种植集中区，加密布设孢子捕捉仪和田间微气候监测点，重点关注抽穗扬花期等易感阶段的天气条件与病菌孢子量。

（3）特色种植与品种多样性区域：在优质稻、有机稻种植区以及育种基地周边，适当增设测报点，以监控特定品种或生态条件下的病虫害发生动态。

（三）测报点功能分区与标准化配置

1、核心监测区：布设核心智能装备。

（1）智能虫情测报灯：利用远红外或光诱技术，自动诱集、杀虫、烘干、分散、拍照并上传虫体图像，内置AI识别模型，可自动识别稻飞虱、二化螟、稻纵卷叶螟、大螟等主要害虫并计数。

（2）智能性诱监测器：针对特定靶标害虫，利用性信息素诱芯诱集，通过红外计数或图像识别，实现对特定害虫（如二化螟）成虫发生期的精准监测。

（3）高空测报灯：专门用于监测迁飞性害虫，采用1000W金属卤化物灯等强光源，垂直向上诱集高空迁飞的昆虫，为迁飞路径分析和早期预警提供关键数据。

（4）孢子信息自动捕捉仪：放置在田间，定时采集空气或雨水中的真菌孢子，通过显微图像采集与AI识别，自动鉴定稻瘟病、纹枯病等病原菌孢子种类与数量。

（5）田间小气候自动观测仪：实时监测温度、湿度、降雨量、风速、风向、光照强度、叶面湿润时间等微气象因子，为病害流行模型和害虫发生期预测提供关键参数。

2、基础数据采集区：补充必要信息。

（1）土壤墒情与地力监测传感器：监测土壤温湿度、pH值、电导率等，为分析病虫害发生与土壤环境的关系提供基础数据。

（2）作物长势高清摄像头：定期拍摄定点作物冠层图像，记录水稻生育期、长势及病害症状的宏观表现，用于遥感数据校验和长势模型分析。

3、数据处理与传输区：配置边缘计算网关与通信模块，负责采集数据的初步清洗、压缩和本地AI模型的初步推理，并通过4G/5G或北斗短报文等通信方式，将关键数据实时或定时上传至省级或国家级数据中心。

六、数据采集、传输、处理与应用标准体系

（一）数据采集标准

1、设备数据接口标准：制定统一的数据采集协议与格式标准（如JSON或XML格式），确保不同厂家、不同类型的智能设备能够无缝接入统一平台。明确规定各类监测数据的采样频率、计量单位、数据精度要求。

2、人工调查数据规范：针对必须依靠人工采集的数据（如钻蛀性害虫为害株率、病害严重度分级等），制定标准化的调查方法、记录表格与移动端App录入规范，最大限度减少主观误差。

3、图像与视频数据标准：规定上传图像的分辨率、格式（如JPEG）、色彩空间及命名规则，要求包含拍摄时间、地点（经纬度）、设备ID等元数据，为AI模型训练提供高质量素材。

（二）数据传输与汇聚标准

1、传输协议：优先采用MQTT等轻量级物联网传输协议，保障数据传输的稳定性和低功耗要求。在公网覆盖盲区，探索使用北斗短报文或低轨卫星物联网进行数据传输。

2、数据安全与隐私：在数据传输和存储过程中进行加密处理，确保数据安全。对涉及地块具体位置等敏感信息进行脱敏或权限管理，平衡数据共享与隐私保护。

3、国家与省级数据平台对接：制定数据向上汇交的接口规范，实现县级边缘节点、省级数据分中心与国家大数据中心的层级贯通与数据同步，形成全国一张图。

（三）数据处理与分析标准

1、数据清洗与质量控制：建立自动化的数据清洗规则库，识别并剔除传感器故障、通信异常、极端异常值等产生的噪声数据。引入数据质量评分机制，对每个测报点上送的数据进行可信度标记。

2、模型算法标准与验证：对于虫情图像识别、孢子识别、病害预测模型等核心算法，建立统一的开发框架、输入输出标准及性能验证规范。定期组织第三方机构对算法模型进行盲测和评估，确保预测结果的准确性和可靠性。

3、预警信息发布标准：制定分级分类的病虫害预警信息发布标准，明确不同级别（蓝、黄、橙、红）预警的触发条件、发布内容要素、发布渠道和响应建议，使预警信息更具可操作性。

七、智能分析与决策支持系统构建

（一）数据中台与数据湖建设

汇聚全国所有测报点的实时监测数据、历史调查数据、遥感影像数据、气象数据以及品种抗性、栽培管理等多源异构数据，构建统一的病虫害大数据中心。采用数据湖架构，存储原始格式数据，为数据科学家和植保专家提供灵活的数据探索与分析环境。

（二）多模态病虫害预测大模型研发

1、基础模型构建：利用海量历史病虫害发生数据、对应气象数据和图像数据，训练面向水稻病虫害的多模态大模型。模型能够理解病虫害发生与气象、寄主、天敌等多因素之间的复杂非线性关系。

2、专项模型定制：

（1）迁飞性害虫轨迹预测模型：集成高空灯监测数据、气象风场数据（如GDAS数据），利用粒子扩散模型或深度学习模型，模拟和预测稻飞虱、稻纵卷叶螟的迁飞路径、降落区域和降落时间。

（2）流行性病害动态预警模型：针对稻瘟病、纹枯病，基于田间小气候数据（特别是叶面湿润时间与温度）和实时孢子捕捉量，结合水稻生育期与品种抗性因子，利用机理模型或深度学习模型，预测病害的潜育期、侵染概率和流行风险。

（3）害虫发生期与发生量预测模型：基于有效积温法则和机器学习方法，利用智能测报灯诱集的成虫数据与气象数据，预测二化螟、稻纵卷叶螟等害虫的下一代卵孵化高峰期、幼虫发育进度及发生程度。

3、模型持续学习与优化机制：建立模型在线学习与反馈机制。将每次防治后的实际发生情况与模型预测结果进行对比，形成反馈数据，自动或半自动地优化模型参数，使模型越用越准。

（三）可视化决策支持平台

开发面向不同用户群体的可视化平台。

1、植保管理人员版（一张图）：在GIS地图上动态展示全国或全省病虫害发生分布、迁飞路径、预警等级、防控进展，支持钻取查询任意测报点的实时数据和历史曲线，辅助宏观决策。

2、基层农技员版（任务中心）：推送其管辖范围内的预警信息、巡查任务，提供智能识别辅助工具（手机拍照识病虫），支持现场数据上报与防控效果反馈。

3、规模经营主体版（我的农场）：以地块为单元，展示其农场范围内的病虫害实时监测数据、未来3-7天风险预警，并根据预警等级和地块信息，自动生成个性化的防控建议，包括最佳防治时期、推荐药剂及用量。

八、运行维护与长效机制保障

（一）多元化投入机制

1、政府主导投入：将测报点建设与运行维护经费纳入中央及地方各级财政预算，保障基础性、公益性测报网络的稳定运行。设立专项资金，支持核心技术装备研发与升级换代。

2、引导社会资本参与：探索政府与社会资本合作（PPP）模式，鼓励农业科技企业、专业化防治服务组织参与测报点的建设、运营和数据增值服务开发。通过购买服务的方式，将部分监测任务委托给社会力量。

（二）专业化人才队伍建设

1、设立“首席测报专家”制度：在国家级和省级层面，设立首席专家，负责测报技术体系的顶层设计、模型研发和重大问题的研判。

2、培养“数字植保”复合型人才：加强与农业院校、科研院所合作，开设交叉学科课程，培养既懂植物保护专业知识，又掌握物联网、大数据、人工智能技术的复合型人才。

3、提升基层人员数字技能：定期组织面向基层植保员和测报点管理人员的专项培训，内容涵盖智能设备操作、数据采集规范、移动端App使用、预警信息解读等，确保新技术“用得好”。

（三）设备运维与计量保障

1、建立设备全生命周期管理平台：为每一台核心监测设备建立电子档案，记录其型号、出厂信息、安装地点、校准记录、维修历史等。平台可对设备运行状态进行远程监控，自动预警设备故障或数据异常。

2、建立定期校准与维护制度：制定智能测报设备的年度校准规范，委托有资质的计量单位或厂家对传感器进行定期校准，确保数据准确性。建立快速响应的维修服务网络，确保故障设备在最短时间内恢复正常运行。

3、备品备件与耗材供应链管理：建立关键备品备件和诱芯、粘虫板等耗材的集中采购与区域储备制度，保障测报点持续运行。

（四）数据共享与价值挖掘机制

1、建立分级分类数据共享目录：明确公益性数据（如基础气象、病虫害发生等级）的开放范围和获取途径，鼓励科研机构和企业利用数据进行深度研究和应用创新