林草有害生物智能识别与精细防治技术研究

近年来，全球气候变化和人类活动频繁干扰使林草有害生物的种群数量、扩散范围和发生频次显著上升，严重威胁生态安全与资源可持续利用。以往依赖 断的传统监测方式，存在主观性强、误判率高和响应滞后的缺陷，难以满足现代林业高质量发展的需求。在此背景下，基于人工智能（AI）、图像识别、遥感监测和精准施药等新技术构建的“智能识别+精细防治”系统，正逐步成为林草有害生物防控的新范式。

一、智能识别技术原理与方法

（一）图像识别与模型训练

利用图像识别技术，对林草有害生物的成虫、幼虫或病斑图像进行特征提取，通过深度学习算法（如 CNN、YOLO 等）建立分类识别模型。常见对象包括松材线虫、尺蠖、竹蝗、白粉病等。通过大规模样本训练和不断优化，模型可在复杂环境下实现较高精度的自动识别，显著提升了病虫害识别效率与准确性。

（二）多源数据融合监测

为提高识别系统的时空感知能力，需整合图像、遥感、气象、GIS 等多种数据。遥感技术用于识别林地受害斑块，气象数据用于预测虫害发生条件，GIS 则辅助绘制分布图和扩散趋势。多源融合不仅提升了识别的准确率，也增强了虫情监测的预警功能。

（三）移动终端与云平台应用

依托识别 APP 和云端平台，前线人员可实时上传虫情图像，由模型自动分析并返回识别结果与防控建议。系统同时具备数据归档与地图可视化功能，实现识别、诊断、决策的一体化管理，显著提高基层防控效率与信息化水平。

二、精细化防治技术路径

（一）靶向施药技术

基于智能识别系统提供的病虫害空间分布信息，可通过无人机或智能喷洒设备对病虫发生区域进行精准施药，有效避免传统 "f^∗ 撒式”用药带来的浪费与环境污染。施药过程可根据实时参数（如虫情密度、风速风向、植被高度等）动态调节喷洒强度与角度，实现“按需下药”“定点施策”，大幅提升农药利用率和防治效率。

（二）生物防控集成应用

在精准识别的基础上，集成释放天敌昆虫（如赤眼蜂）、部署信息素诱捕器及投放微生物制剂等绿色防控手段，实现多元生态控制。通过与识别系统和空间定位模块联动，可对天敌释放点位、诱捕区域和时间节点进行智能化配置，构建“识别—判断—释放”一体化流程，提升生物防治的精准性与覆盖率，减少对化学农药的依赖。

（三）防控进程数字化管理

借助物联网与数据平台，对识别结果、防控决策、施药执行、防效评估等关键环节进行全过程数字化记录与分析。通过地图可视化、动态追踪与历史数据比对，不仅可实现防控行为可视、过程可溯，还能为后续策略调整、病虫发生规律分析提供量化支撑，推动林草有害生物防控向标准化、规范化、科学化方向发展。

三、典型应用与实践效果

在云南、四川等林草资源密集地区，智能识别与精细防治技术已广泛应用于松材线虫病、竹蝗、美国白蛾等重大有害生物的防控中。如云南某国家级林场部署的智能虫情监测系统，识别准确率达 92%以上，结合 GIS定位与无人机靶向施药，有效提升了防控效率与精准度。实际应用表明，该系统使防控作业效率提升约 30%，农药使用量减少近40%，防治周期明显缩短。同时，配合生物防治手段，进一步增强了生态友好性与持续防控能力。该模式已在多地推广，标志着林草病虫害治理正逐步向智能化、高效化转型。

四、问题与挑战

尽管林草有害生物智能识别与精细防治技术取得积极进展，但在推广应用过程中仍面临多方面挑战，具体表现如下：

(-) ）野外图像采集环境复杂，影响识别精度

在林草生境中，图像采集常受光照变化、背景杂乱、目标遮挡等因素干扰，导致图像质量不稳定，增加识别模型误差率。部分虫体伪装性强、体型小或发生位置隐蔽，难以被准确捕捉，影响系统整体识别可靠性[1]。（二）模型训练样本不足，适应性仍有限

当前模型多依赖有限的标准图像进行训练，难以覆盖所有虫种形态、发育阶段及多样化寄主植物下的表现特征，导致对新发或非典型虫害识别能力不足，制约其在多区域、多物种环境中的泛化能力和实用性。

（三）边远地区智能终端应用受制于基础设施

部分林区地处偏远，通信网络覆盖差、供电不稳定，导致智能识别终端无法持续在线，图像上传延迟，云端识别及数据同步难以实现，影响整体响应效率与数据闭环。

（四）一线人员技术接受度低，系统使用推广受限

基层技术人员对新技术、新设备的接受程度参差不齐，部分人员缺乏图像采集、设备操作及故障处理能力，导致系统应用效果不一。同时，现有培训机制碎片化，缺乏系统性、持续性和针对性，不利于形成稳定的技术推广和维护队伍。

五、发展建议

为有效破解林草有害生物智能识别与精细防治技术在推广应用中面临的关键问题，需从基础数据、模型优化、技术保障与人才支持等方面同步推进，具体建议如下：

（一）优化图像采集流程，提升识别图像质量

应制定野外图像采集标准与操作规范，推广使用具备防抖、自动对焦、弱光增强等功能的专用采集设备，提高图像稳定性和清晰度。同时，结合AI 预处理技术，对图像进行背景去噪、目标增强、自动裁剪等优化处理，提升模型输入质量，从源头上减少识别误差。

（二）扩充多源样本数据，增强模型泛化能力

加快建设多物种、多阶段、多环境条件下的图像样本库，鼓励在不同林区开展虫情采样与图像收集。通过数据共享平台，联合高校、科研机构与林业单位共建高质量训练集，提升模型对罕见虫种和非典型症状的识别能力，实现更强的区域适应性与应用广度。

（三）加强基础设施建设，保障设备运行连续性

推动边远林区基础通信和供电条件改善，优先在高风险区部署太阳能供电系统、离线缓存识别模块及多信道数据同步机制，确保智能终端可在弱网环境下稳定运行。同时，支持发展“边缘计算+云同步”架构，增强识别系统的数据容错能力与脱网处理能力。

（四）健全人才培训机制，提升基层技术应用水平

建立分层分类的技术培训体系，围绕图像采集、设备操作、软件使用和常见问题处理等内容开展实用化教学。结合“线下集中培训+线上远程辅导+示范点实训”模式，增强培训针对性与持续性。推动技术人员持证上岗、岗位轮训，逐步打造一支稳定的基层智能防控队伍，形成“懂识别、会操作、能反馈”的实用型人才体系[2]。

结语：

林草有害生物智能识别与精细防治技术为提升病虫害防控效率和精准性提供了新路径。随着人工智能、物联网等技术的不断发展，该模式在识别、 展现出良好应用前景。尽管仍面临数据不足、基础设施薄弱、技术推广难等问题，但通过持续优化模型、强化基层能力建设，智能防控体系有望实现更广泛、更高效的应用，为林草资源安全和生态保护提供坚实支撑。

参考文献：

[1]郑加强,徐幼林,张慧春,等. 国内外林业有害生物防治靶标识别技术的研究与展望[J]. 林业科学,2023,59(3):152-166.

[2]陈秋芬,农辉林,陈启淳. 大数据与人工智能技术在林业有害生物精准防治中的创新应用[J]. 种子科技,2025,43(9):131-133.