引言

随着全球气候变化和农业生态环境的演变，农作物病虫害的发生频率和危害程度日趋加剧，传统的人工病虫测报方式在时效性、覆盖面和准确性上面临巨大挑战。物联网技术的迅猛发展为农业病虫害监测预警提供了全新的技术路径。依科曼（EcoMan）作为国内领先的农业物联网智能装备研发企业，围绕广东省病虫测报的实际需求，系统开展了物联网技术研发与装备创制，构建了“感知—传输—分析—预警”一体化的智能测报体系，为广东省农作物病虫害的精准监测与科学防控提供了有力支撑。

一、广东省病虫测报的现实需求与技术瓶颈

广东省地处华南热带亚热带季风气候区，高温高湿的气候条件为病虫害的滋生与传播提供了有利环境。水稻稻飞虱、稻纵卷叶螟，蔬菜小菜蛾、斜纹夜蛾，果树橘小实蝇、柑橘木虱等重大病虫害常年频发，测报任务繁重。

传统病虫测报主要依赖基层植保人员田间人工调查，存在以下突出瓶颈：一是人工调查周期长、效率低，难以满足病虫害突发性、流行性监测的时效要求；二是测报站点覆盖有限，数据代表性不足，难以反映区域病虫害发生的全貌；三是数据采集标准化程度不高，不同人员、不同区域之间数据可比性差；四是信息传输与分析滞后，测报结果难以快速转化为防控决策。这些问题迫切需要借助物联网技术手段加以解决。

二、依科曼物联网智能装备的技术研发体系

针对上述瓶颈，依科曼围绕“智能感知、无线传输、云端分析、精准预警”四个环节，构建了完整的物联网技术研发体系。

（一）智能感知装备研发

依科曼自主研发了多款面向病虫测报的智能感知装备。在虫情监测方面，研制了智能虫情测报灯，集成远红外自动处理、高清图像采集与AI虫体识别功能，可实现诱虫、杀虫、拍照、识别的全流程自动化，自动统计目标害虫数量并上传数据。在孢子监测方面，开发了智能孢子捕捉仪，能够自动采集空气中的病原菌孢子并显微成像，结合图像识别算法实现孢子种类的自动判别与计数。在小气候监测方面，配套研发了田间气象站，实时采集温度、湿度、降水量、风速风向、光照等环境因子，为病虫害发生趋势分析提供环境数据支撑。上述装备均具备太阳能供电、防水防尘、远程控制等特性，适应广东高温多雨、台风频发的野外作业环境。

（二）无线传输与边缘计算技术

在数据传输环节，依科曼采用4G/5G与LoRa相结合的混合组网方案，解决了偏远田间网络覆盖不足的问题。设备端嵌入边缘计算模块，可在本地完成图像预处理、虫体初步识别和数据压缩，有效降低传输带宽需求和云端计算负荷，提升系统响应速度。研发了低功耗管理技术，保障设备在连续阴雨天气下仍可稳定运行。

（三）云端数据分析与预警模型

依科曼搭建了病虫测报物联网云平台，实现多源数据的汇聚、存储与管理。平台基于深度学习算法构建了害虫图像自动识别模型，涵盖广东省主要农作物重大害虫种类，识别准确率持续优化。在此基础上，融合虫情数量、孢子浓度、气象因子和历史测报数据，研发了病虫害发生趋势预测模型，可实现病虫害发生期、发生程度的概率化预报，并自动生成预警信息推送至植保部门和种植户。

（四）系统集成与标准化

依科曼注重测报装备的系统集成与标准化建设，制定了设备数据接口规范和数据质量控制流程，确保不同站点、不同设备采集数据的规范性与可比性。平台支持与广东省病虫测报区域站、全国农作物病虫监测预警系统的数据对接，实现测报信息的互联互通与共享应用。

三、广东省病虫测报的应用实践与成效

依科曼物联网智能装备已在广东省多个市县的水稻、蔬菜、果树等作物测报站点开展应用示范。智能虫情测报灯实现了害虫诱捕计数的自动化，大幅减少了基层人员田间调查的工作量；孢子捕捉仪为稻瘟病、马铃薯晚疫病等气传病害的早期预警提供了关键数据；田间气象站与预警模型的结合，提升了稻飞虱、稻纵卷叶螟迁飞性害虫的预报精度。

应用实践表明，物联网智能测报装备的引入，使测报数据的采集频次由过去的人工周期性调查提升至每日实时采集，数据覆盖面显著扩大，病虫害预警信息的发布提前量有效增加，为广东省农作物病虫害的适时防控和农药减量增效提供了科学依据。

四、展望

依科曼将继续深化物联网、人工智能、大数据等技术在病虫测报领域的融合应用，重点推进以下方向：一是拓展传感器类型，增加对害虫性诱、色诱等多样化监测手段的智能装备研发；二是优化AI识别模型，扩大靶标物种覆盖范围，提升复杂场景下的识别精度；三是强化预测模型的区域适用性，结合广东省不同生态区的历史数据开展模型本地化调优；四是推动测报数据与防控决策系统的深度耦合，构建从监测预警到精准施药的闭环服务体系，为广东省农业绿色高质量发展和粮食安全提供更加坚实的技术保障。