信息技术在农作物病虫害监测预警中的应用综述
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摘要
病虫害是影响农作物生产的重要制约因素,及时的病虫害监测预警可以显著降低农业生产损失,并提高农作物的产量与质量。针对传统病虫害预测技术的若干局限,阐述神经网络、支持向量机(support vector machine,简称SVM)、3S[包括遥感(remote sensing,简称RS),全球定位系统(global position system,简称GPS),地理信息系统(geographic information system,简称GIS)]和物联网等信息技术在病虫害监测预警中的应用,介绍前兆数据分析、病虫害识别和社会化服务等多种应用研究进展,并对病虫害监测预警规范化、数据化、智能化和标准化发展趋势进行展望。
引文
[1]罗礼智,黄绍哲,江幸福,等.我国2008年草地螟大发生特征及成因分析[J].植物保护,2009,35(1):27-33.
[2]Cao X R,Luo Y,Zhou Y L,et al. Detection of powdery mildew in two winter wheat cultivars using canopy hyperspectral reflectance[J].Crop Protection,2013,45(3):124-131.
[3]Liu Z Y,Huang J F,Wu X H,et al. Comparison of vegetation indices and red-edge parameters for estimating grassland cover from canopy reflectance data[J]. Journal of Integrative Plant Biology,2007,49(3):299-306.
[4]靳然,李生才.基于BP神经网络的麦蚜最大虫株率预测[J].山西农业大学学报(自然科学版),2015,35(4):361-366.
[5]Klem K,Spitzer T. Prediction model for cabbage stem weevil Ceutorhynchus pallidactylus Mrsh. occurrence on winter rape based on an artificial neural network[J]. Agricultural and Forest Entomology,2017,19(3):302-308.
[6]李波,刘占宇,黄敬峰,等.基于PCA和PNN的水稻病虫害高光谱识别[J].农业工程学报,2009,25(9):143-147.
[7]张芳群,包晓敏.基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测[J].浙江农业科学,2016(12):2082-2085.
[8]曹志勇,邱靖,曹志娟,等.基于改进型神经网络的植物病虫害预警模型的构建[J].安徽农业科学,2010,38(1):135-137.
[9]杨淑香,赵慧颖,包兴华.基于人工神经网络的落叶松毛虫发生量预测模型的研究[J].中国农学通报,2014,30(28):72-75.
[10]温芝元,曹乐平.基于补偿模糊神经网络的脐橙不同病虫害图像识别[J].农业工程学报,2012,28(11):152-157.
[11]谭文学,赵春江,吴华瑞,等.基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别[J].农业机械学报,2015,46(1):20-25.
[12]Kouakou A K,Bagui O K,Agneroh T A,et al. Cucumber mosaic virus detection by artificial neural network using multispectral and multimodal imagery[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics,2016,127(23):11250-11257.
[13]杨昊谕,于海业,刘煦,等.叶绿素荧光PCA-SVM分析的黄瓜病虫害诊断研究[J].光谱学与光谱分析,2010,30(11):3018-3021.
[14]Mokhtar U,Elbendary N,Hassenian A E,et al. SVM-based detection of tomato leaves diseases[M]. West Berlin:Springer International Publishing,2015:641-652.
[15]石晶晶,刘占宇,张莉丽,等.基于支持向量机(SVM)的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别[J].中国水稻科学,2009,23(3):331-334.
[16]马涛,王芬.基于CPSO-SVM的小麦条锈病预测模型研究[J].广东农业科学,2014,41(17):74-78.
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[21]赵庆展,靳光才,周文杰,等.基于移动GIS的棉田病虫害信息采集系统[J].农业工程学报,2015,31(4):183-190.
[22]Garnas J,Hurley B,Slippers B,et al. Insects and diseases of Mediterranean forests:a South African perspective[M]. West Berlin:Springer International Publishing,2016:397-430.
[23]白嫄,王耀辉,康杰芳,等.基于GIS技术的山茱萸病虫害分布预测[J].陕西师范大学学报(自科科学版),2016(6):64-68.
[24]靳光才,赵庆展,周文杰,等.基于移动GIS的棉田朱砂叶螨预警系统[J].江苏农业科学,2016,44(3):417-421.
[25]潘洁,廖振峰,张衡.基于高光谱数据的森林病虫害监测系统研制[J].林业工程学报,2015,29(5):125-129.
[26]Steere L,Rosenzweig N,Kirk W. Using conditional probability and a nonlinear kriging technique to predict potato early die caused by Verticllium dahliae[M] West Berlin:Springer International Publishing,2016:142-151.
[27]马慧琴,黄文江,景元书.遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病[J].农业工程学报,2016,32(9):165-172.
[28]马菁,张学俭.枸杞病虫害遥感近地高光谱特征研究[J].广东农业科学,2015,42(13):165-172.
[29]李卫正,申世广,何鹏,等.低成本小型无人机遥感定位病死木方法[J].林业工程学报,2014,28(6):102-105.
[30]Yuan L,Zhang H B,Zhang Y T,et al. Feasibility assessment of multi-spectral satellite sensors in monitoring and discriminating wheat diseases and insects[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics,2017,131:598-608.
[31]Liu X D,Sun Q H. Early assessment of the yield loss in rice due to the brown plant-hopper using a hyper-spectral remote sensing method[J]. International Journal of Pest Management,2016,62(3):205-213.
[32]袁琳,包志炎,田静华,等.基于连续小波分析的小麦病虫害光谱区分研究[J].地理与地理信息科学,2017,33(1):28-34.
[33]汪浩然,闫秀婧.基于“3S”技术林业有害生物预警预报系统设计与实现?[J].矿山测量,2016,44(5):28-31.
[34]余笑,周江明. 3S技术的农产品溯源模拟系统的设计与实现[J].地下水,2014(3):158-160.
[35]王永生,杨世琦,黄剑,等. 3S技术在农业清洁生产中的应用前景分析[J].中国农业科技导报,2011,13(3):73-77.
[36]马莉娜.分析3S技术在精细农业中的应用[J].农业科技与信息,2016(13):115.
[37]苏一峰,杜克明,李颖,等.基于物联网平台的小麦病虫害诊断系统设计初探[J].中国农业科技导报,2016,18(2):86-94.
[38]钟志宏,管帮富,姜振国,等.江西省农业物联网综合服务平台的设计与实现[J].江西农业学报,2016,28(11):75-79.
[39]张恩迪,张佳锐.基于物联网的农业虫害智能监控系统[J].农机化研究,2015(5):229-234.
[40]罗世亮,任斌.基于物联网的脐橙园病虫害防治专家系统[J].北京联合大学学报(自然科学版),2016,30(2):56-59.
[41]房亚群,谷利芬,张莉.基于物联网农业病虫害智能监控的自动喷药机研究[J].农机化研究,2017,39(8):224-227.
[42]邓晓璐,王培,马宁,等.基于物联网的寒地玉米大斑病预警系统的设计与实现[J].中国农机化学报,2016,37(7):166-170.
[43]Fu B. The research of IOT of agriculture based on three layers architecture[C]//International Conference on Cloud Computing and Internet of Things. IEEE,2017:162-165.
[44]赵瑶池,胡祝华,白勇,等.基于纹理差异度引导的DRLSE病虫害图像精准分割方法[J].农业机械学报,2015,46(2):14-19.
[45]高新浩,刘斌.基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验[J].农业工程学报,2016,32(1):298-303.
[46]高雄,王海超.甘蓝菜青虫害自动识别系统的开发与试验研究——基于机器视觉[J].农机化研究,2015(1):205-208.
[47]Paul B,Vincent M,Sabine M. A cognitive vision approach to early pest detection in greenhouse crops[J]. Computers&Electronics in Agriculture,2008,62(2):81-93.
[48]涂运华,黄席樾,李佳,等.基于特征的病虫害多媒体诊断[J].重庆大学学报,2001,24(4):42-44.
[49]田磊,李丽,王明绪.基于Android的玉米病虫害机器视觉诊断系统研究[J].农机化研究,2017,39(4):207-211.
[50]宁宁,王玉洁,韩宝平.基于Android平台的植物病虫害查询诊断系统的构建[J].北京农学院学报,2013,28(3):75-77.
[51]于辉辉,屠星月,孙敏.基于Android手机客户端的棉花病虫害诊断专家系统研究[J].山东农业科学,2015(2):125-128.
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