農(nóng)作物蟲害的機器檢測與監(jiān)測技術(shù)研究進展

1、農(nóng)作物蟲害的機器檢測與監(jiān)測技術(shù)研究進展 農(nóng)作物蟲害的機器檢測與監(jiān)測技術(shù)研究進展病蟲害在糧食生產(chǎn)中的發(fā)生和危害十分頻繁和嚴重。使用農(nóng)藥可使糧食減少損失 15%左右，在很長一段時期內(nèi)，農(nóng)藥對農(nóng)作物的保護有不可替代的作用（傅澤田和祁力鈞，1998）。在采用常規(guī)方法噴施農(nóng)藥的過程中，從施藥器械撒出去的農(nóng)藥只有 25%—50%能沉積在作物葉片上，不足 1%的藥劑能沉積在靶標害蟲上，只有不足 0. 03%的藥劑能起到殺蟲作用，其余 50% - 75

2、%的農(nóng)藥則以揮發(fā)、飄移等形式而散失(Metcalf，1980)。盲目用藥和噴施作業(yè)機具落后是造成農(nóng)藥利用率低的主要原因，不僅造成經(jīng)濟上的巨大損失，而且?guī)砹藝乐氐乃临Y源污染、生態(tài)系統(tǒng)失衡、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)下降以及人們的健康受到威脅等問題。在早期發(fā)現(xiàn)并準確定位害蟲，對其未來的發(fā)展趨勢作出評價，可提高施藥處方?jīng)Q策和綜合防治的針對性和準確性，做到對癥下藥，按需施藥；結(jié)合先進的施藥機械，能改善農(nóng)藥的中靶率，有效降低盲目施藥造成的浪費和帶來的污染。由

3、于田間害蟲具有遷移性、掩蔽性（比如枝葉遮擋、習慣依附于葉片背面、鉆人莖桿內(nèi)部）等特點，要準確檢測出每一頭害蟲是不可能的，也沒有必要。通常采用田間調(diào)查和蟲情預測相結(jié)合的方法進行施藥決策和害蟲綜合治理。田間調(diào)查即采用定點、定時、定內(nèi)容方式進行的系統(tǒng)調(diào)查；有時需進行大田普查，即在較大范圍內(nèi)進行的多點調(diào)查，通過設置田塊取樣點或放置誘捕器獲取田間害蟲樣本，然后進行檢測識別，獲得害蟲種類、發(fā)育程度、蟲口密度等信息。蟲情預測就是根據(jù)田間調(diào)查結(jié)果，結(jié)合

4、氣象資料，參考歷史數(shù)據(jù)和發(fā)生程度分級指標進行綜合分析，作出害蟲期和發(fā)生程度的預測。慮運用聲學技術(shù)進行害蟲檢測。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，害蟲的聲特征檢測技術(shù)得到了進一步發(fā)展。Shuman 等(1997)研制出“聲探測昆蟲特征檢測器”( acoustic location“finger-printing”insect detector),采用群算法思想，提高對多個害蟲檢測的準確率。Mankin 等(1997)對“聲探測昆蟲特征檢測器”進行了

5、改進，設計了一種操作簡便的密封包層，能夠把 1~ 10 kHz 范圍的噪音降到 60 - 90 dB，該系統(tǒng)已被美國糧食檢查部門用在對外出口的糧食評級中。我國在這一領(lǐng)域的研究尚處于起步階段。耿森林和尚志遠( 2006)建立了糧食中害蟲活動聲的無規(guī)聲源模型，對赤擬谷盜 Tribolium castaneum Herbst、黑菌蟲 Alphitobius diaperinus Panzer 和米象 Sitophilus oryzae

6、Linnaeus 等成蟲在小麥、大豆、玉米等多種糧食中的爬行聲進行采集，研究了爬行聲信號的功率譜特征，并構(gòu)建了倉儲糧食中害蟲爬行聲的功率譜特征數(shù)據(jù)庫。由于害蟲的聲信號較弱且在檢測過程中易受傳感器噪聲、環(huán)境噪音等方面的干擾，致使有用信號經(jīng)常被淹沒，在分辨復合種類、多數(shù)量害蟲的聲信息等方面還很困難。目前聲特征檢測法研究大多用于水果、糧食等倉儲害蟲的檢測，在田間害蟲的檢測應用中還處于實驗室探索階段。Ichikawa 和 Ishii( 197