基于遥感与大数据技术融合的农作物病虫害监测、预警及综合防治体系构建

引言

农业作为国民经济基础，其稳定发展关乎国家粮食安全与社会经济可持续性。近年来，受气候变化、种植结构调整及生态环境变化影响，农作物病虫害发生频率提升、蔓延范围扩大，导致作物产量下降、品质降低，造成严重经济损失，威胁农业生产稳定性。

一、遥感与大数据技术融合的基础

1.1 遥感技术的核心能力

遥感技术借助电磁波特性，无需接触目标即可获取其空间分布与物理属性信息，在病虫害监测中具备三大核心能力：一是大范围动态监测，卫星与无人机遥感能快速覆盖大面积农田，实时监测作物生长，突破人工巡查范围限制；二是多维度信息获取，可采集多光谱、高光谱、热红外等数据，反映作物叶绿素、水分含量及叶片结构，病虫害引发的作物生理变化会导致光谱异常，据此可实现早期识别；三是快速响应，在病虫害高发期，能短时间内获取目标区域影像，及时掌握发生情况，为防控争取时间。

1.2 大数据技术的核心能力

大数据技术以海量存储、高速处理、深度挖掘为特点，为病虫害防控提供有力支撑：一是海量数据整合，可打破数据壁垒，对气象、土壤、作物生长、病虫害历史及遥感影像等多源异构数据进行标准化处理，构建统一农业数据库；二是高速数据处理，通过分布式计算框架实现海量数据并行处理，提升处理效率，满足防控实时性需求；三是深度数据挖掘，运用机器学习与数据挖掘算法，分析数据内在关联，如建立病虫害发生风险预测模型、明确作物不同生长阶段的病虫害易感程度，为防控提供依据。

1.3 两者融合的可行性与优势

遥感与大数据技术在病虫害管理中互补性强，融合具备高可行性与显著优势。可行性方面，遥感为大数据提供丰富数据源，其获取的多维度、大范围数据是大数据分析的基础；大数据技术则为遥感数据深度应用提供保障，能充分挖掘遥感数据中的病虫害信息，提升遥感技术应用价值，两者在数据与技术层面高度契合。

优势方面，一是提升识别精度与效率，遥感快速获取信息，大数据结合多源数据综合分析，排除环境干扰，准确识别病虫害种类与危害程度，避免单一遥感分析的误判；二是实现精准预警与科学防治，融合技术可准确预测病虫害趋势，并结合作物生长、土壤、气象等因素制定个性化防治方案，减少农药使用，兼顾防治效果与农业绿色发展。

二、农作物病虫害监测、预警及综合防治体系框架设计

2.1 数据采集层

作为体系基础，负责获取各类相关数据，数据来源包括：一是遥感数据，卫星遥感监测区域尺度作物与病虫害情况，无人机遥感获取小范围高精度影像，满足精细化识别需求；二是地面监测数据，涵盖人工巡查记录、田间传感器采集的土壤与作物生长数据，以及气象站采集的气象数据；三是历史数据，包含历年病虫害发生、作物种植及防治措施数据；四是外部数据，如农业部门发布的预警信息、农产品市场供需信息等。

2.2 数据处理与存储层

承担数据处理、整合与存储任务，保障数据质量与安全：数据处理环节，对遥感数据进行辐射校正、几何校正等预处理，清洗地面监测与历史数据，去除冗余、异常与缺失数据，对各类数据标准化处理；数据整合环节，利用大数据技术构建统一农业数据库，关联整合预处理后的多源数据，形成综合数据集；数据存储环节，采用分布式存储结合云计算，构建高效、安全、可扩展的存储系统，满足海量数据存储需求，同时具备备份与恢复功能。

2.3 核心功能层

是体系核心，依托数据处理与存储层数据，实现三大核心功能：一是病虫害监测，分析遥感数据提取作物光谱特征与植被指数，结合地面监测与历史数据，用机器学习构建识别模型，实现早期识别与精准定位，实时更新监测结果；二是病虫害预警，分析多源农业数据，挖掘各因素与病虫害发生的关系，构建风险预测模型，预测发生概率、影响区域与趋势，按预警级别发布信息；三是综合防治，结合监测预警信息与多源数据，制定包含农业、物理、生物、化学防治措施的个性化方案，并实时评估调整。

2.4 应用服务层

将核心功能层结果以便捷方式提供给用户，提供多样化服务：一是信息查询，用户可查询作物生长、病虫害发生、预警及防治方案等信息；二是预警发布，通过多渠道及时推送预警信息，提醒用户防控；三是决策支持，为管理者制定规划、技术部门开展指导、种植户选择防治方法提供支持。

三、体系核心功能模块的关键技术实现

3.1 病虫害监测模块的关键技术

监测模块以早期识别与精准定位为目标，关键技术包括遥感影像特征提取与机器学习识别。遥感影像特征提取中，根据作物与病虫害光谱特性选择数据源与波段组合，如计算归一化植被指数反映作物活力，利用热红外波段获取叶片温度，通过特征参数分析判断作物是否受病虫害影响。机器学习识别技术中，结合遥感特征参数与地面病虫害样本数据构建识别模型，常用支持向量机、随机森林、卷积神经网络等算法。

3.2 病虫害预警模块的关键技术

预警模块关键在于构建准确预测模型，依赖多源数据融合分析与时间序列预测技术。多源数据融合分析中，利用大数据技术深度融合多类数据，通过关联分析挖掘各因素与病虫害发生的联系，用关联规则挖掘、聚类分析等技术识别关键影响因素，为预警模型提供变量支持。

3.3 综合防治模块的关键技术

综合防治模块关键技术为防治方案优化与效果评估。方案优化技术中，基于监测预警信息与多源数据，以绿色精准防控为原则，综合多因素构建决策模型，对防治措施组合优化，通过多目标优化算法，在保障效果的同时减少生态与质量安全风险。效果评估技术中，用遥感监测防治后作物生长状况，对比分析特征参数变化评估危害减轻情况。

四、体系应用的价值与未来展望

4.1 体系应用的价值

该体系对农业现代化发展具有重要价值。经济层面，实现病虫害早期精准防控，减少产量品质损失与经济损失，降低农药使用与生产成本，提升经济效益；生态层面，优先采用环境友好型防治措施，减少农药污染，保护生物多样性，促进农业生态可持续发展；社会层面，保障农产品质量安全，满足绿色消费需求，稳定作物产量保障粮食安全，推动农业技术推广，提升农民科学种植水平，促进农业产业化与智能化。

4.2 未来展望

当前体系虽具备完善框架与关键技术，但实际应用中仍需优化。未来可从三方面提升：一是加强技术创新，研发更高精度的遥感设备与更高效的大数据算法，提升数据获取与分析能力；二是推动多技术融合，结合物联网、人工智能等技术，拓展体系功能，实现更智能的防控；三是强化应用推广，简化操作流程，让体系更好地服务于农业生产实践，助力农业高质量发展。

参考文献：

[1] 郭瑞 . 农业气象服务在内蒙古农作物病虫害预测预防中的应用 [J].南方农业 ,2025,19(14):194-196.DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2025.14.064.

[2] 张玉妞 . 基于精准农业技术的农作物病虫害监测与防控研究 [J]. 河南农业 ,2025,(14):79-81.DOI:10.15904/j.cnki.hnny.2025.14.019.