精准农业：传感器如何检测作物害虫

农作物害虫是危害农场目标作物的动物或植物。一些最常见的是昆虫，细菌和真菌。它们是重大威胁，使产量减少30-50％。为了防止害虫攻击您的作物，您需要在攻击前了解它们的存在。现在您可以在现场使用传感器，检测和监控虫害。

用于作物害虫检测的传感器

在精准农业中，害虫检测传感器是用于检测农场中害虫存在的仪器。它们根据操作模式，能量消耗和感知的害虫类型进行分类。一些具有高分辨率并且可以检测隐藏在作物深处的非常微小的有害生物，而其他有机体仅捕获肉眼可以看到的图像。

光谱遥感器

光谱遥感器以图像的形式显示数据。它们分为低图像传感器和高图像传感器。

低图像传感器

这些是用于日常应用的相机。它们安装在目标作物上，捕获图像并将其发送到控制中心。它们只能在图像分辨率的范围内记录，因为它们是低分辨率相机，它们只能捕获眼睛可见的害虫图像。使用这些图像，您可以计算作物中的害虫数量，并估算农场中的虫害。

农民更喜欢低图像传感器，因为它们在资金和维护方面具有可承受性。实时低图像传感器也非常灵活，可以在几天内用于检测大面积的害虫。

高图像传感器

所有植物和土壤都向大气反射一定量的光能。它们反射的光能量被称为光谱特征。高图像传感器获取每个作物的光谱特征并记录下来。这些图像以超出人体的光谱记录，这包括伽马射线，紫外线，X射线和红外线。图像数据可以产生为多光谱（超过3个波段）或高光谱（数百个波段）。这些高分辨率图像可以告诉数百公里以外的植物的物理和化学组成。

在作物害虫检测中，成像光谱仪具有农场中每种作物的预先记录的光谱特征。一旦害虫侵入作物，它们的光谱特征会发生变化，因为害虫会吸收作物的光线，从而迫使它们反射出不同的光谱特征。分析图像，科学家可以分辨出作物中的害虫数量，它们的确切位置和害虫的生命周期阶段。它们比低图像传感器更好，因为它们更准确，可以检测多种类型的病虫害。缺点在于它们的成本。成像光谱仪价格昂贵，需要大量资源来维护它们。

荧光图像传感

该方法涉及测量植物中叶绿素的量。记录作物叶的图像并与健康叶的图像进行比较。如果叶绿素模式发生变化，那可能是作物害虫的一个迹象。该方法仅可用于检测存在叶绿素的害虫。

声音检测传感器

声音传感器也可以检测作物害虫。这些无线传感器位于整个农场的战略要点。它们有天线，可以在附近拾取声波。传感器在害虫咀嚼，飞行或交配时拾取产生的声音。然后，农民记录该地点一段时间的噪音水平。在短时间之后，农民将数据输入计算机以进行分析。有害虫感染的地方通常比其他地方有更高的声波。农名可以选择控制害虫的方法。

这是一种经济实惠的作物检测方法，可以由大规模和小规模的农民实施。它几乎没有维护成本。唯一的缺点是环境因素的影响。在下雨或强风的情况下，您无法收集数据。

气体检测传感器

植物在受到压力时会产生特定的化学挥发可能来自害虫感染，环境因素或人类影响。如果害虫攻击作物，作物会将挥发性化合物释放到大气中，可以通过图像记录，或作为气体收集。为了确定作物中虫害的类型，您需要在获得不同植物释放的挥发性化合物的先前样本。您还可以使用热成像来识别释放的挥发性化合物的类型，因为它们具有特定的光谱特征。

农作物害虫是危险的，可在几天内造成农场的严重损失。使用遥感进行早期害虫检测可以为您节省金钱和压力。诸如准确性，快速性和效率等许多好处超过了高成本的缺点。高图像传感器可以处理的工作量无法与传统的作物检测方法进行比较。而且，大多数作物检测方法不需要农民的存在，因此进一步降低了成本。通过农作物检测中的遥感，我们正在实践可持续的农业。

案例学习

巴基斯坦是一个农业国，农业是最大的经济部门。大多数人口直接或间接地依赖于这一部门。它占国内生产总值（GDP）的24％左右，占就业劳动力的一半，农产品占该国80％的外汇收入，并提供其他行业的原材料需求。

由于棉花叶卷曲病毒（CLCV），巴基斯坦每年损失230多万包棉花，这被认为是巴基斯坦棉花产量低的主要原因之一，特别是在旁遮普地区。 CLCV是一种致命的病毒，由一种叫做白蝇的小昆虫传播：一种吸食棉花和蔬菜的害虫。同样，最近，一个新的问题，通常被称为“红化”或“红叶病”，现在正成为巴基斯坦各种棉花作物带的一个严重问题，特别是在Sind地区。

棉花是各种昆虫的完美寄主。棉花害虫具有最大的多样性。发现有超过90种昆虫和螨虫对巴基斯坦的棉花作物造成损害。巴基斯坦棉花作物的主要威胁是America(Helicoverpa armigera）和粉红色（Pectinophora gossypiella）棉铃虫，棉花叶夹（sylepta derogata），斑点棉铃虫（Earias insulana），陆军蠕虫（斜纹夜蛾），蓟马（Thrips tabaci） ，白蝇（Bemisia tabaci）。用于预测疾病及其传播的现有系统主要取决于农民对作物的个人监测及其以往的经验。在一定年龄的植物之后，农民必须亲自检查每株植物，如果发现症状，立即大量施用杀虫剂和杀菌剂以预防疾病。这种活动的缺点是，它不仅耗费时间和资源浪费活动，而且还必须等待检测症状，因此人们无法在早期检测到疾病。

无线传感器网络（WSN）已被证明在需要监控实时数据的特定应用中非常有用。精准农业就是其中之一。最近，农业领域已将WSN纳入其主要监测业务。精准农业是精确理解，估算和评估作物状况的科学，目的是确定肥料的正确使用和灌溉的实际需求，包括播种和收获季节。但现在我们将其与更复杂和更精确的任务相关联，例如监测不同参数，害虫适应症，相关疾病和作物并发状态。

WSN是一个点对点（ad-hoc）网络;通常，WSN不需要像其他技术那样运行基础设施。它可以由多个无辅助的嵌入式设备（节点）组成，这些设备处理和传输从不同的机载物理传感器收集的数据（温度，湿度，压力，土壤湿度等）。它还包括充当节点或节点与最终用户之间的网关的基站。它可以是单跳或多跳网络。

WSN技术有几个好处和局限。控制灌溉和适当使用肥料可以减少浪费和保护资源。正确使用农药可以减少我们的损失，维持和提高产品质量，提高盈利能力。

  环境保护：PA有助于减少氮，甲烷和碳等危险气体和液体的排放。

  作物监测：主要关注的是根据天气监测和了解作物的需求并管理可用资源。

  精通资源分配：WSN可以帮助减少浪费，保护宝贵资源并有效利用它们。结果提高了效率，努力减少并提高了经济效益。

  未来工具：农民将来会使用这种WSN技术来获益。如果使用得当，许多农业区可能会受益。一些农业领域仍处于研究阶段，研究人员喜欢有害生物监测和控制，需要立即使用农药，监测水和肥料， WSN经常被用于农业领域的一般监测，然而，很少有研究人员专注于使用WSN进行害虫检测和控制.

现在介绍不同类型的机制和技术，该研究工作是印度 - 日本多学科ICT倡议的一部分，称为地球ICT基于传感器网络的农业决策支持系统。他们利用无线传感器网络和花生作物的独立病虫害动态进行实验，以了解作物天气和害虫的关系。它使用许多数据挖掘技术将数据转化为有用信息以及作物/病虫害与气候领域的相关性。已经理解相关疾病与害虫和天气参数之间的隐藏关系。最后，他们开发了一个集体预测模型，可以帮助未来各自改进措施。

专家还提出了一种监测的解决方案，他们通过图像传感器捕获有害生物。一种基于电池供电的无线图像传感器的低成本系统，该系统能够捕获陷阱内容图像并将其发送到具有特定频率的远程控制站。这些图像传感器以更高的分辨率准确地监测害虫种群。在该监测过程中，不需要人为干预。据专家称，监测成本也大幅下降。然而，似乎没有智能图像处理活动。虽然这项工作的重点主要是红棕象甲（RPW，Rhynchophorus Ferrugineus（Oliver）），但它不仅限于该害虫。它可以用于监测许多其他种类的害虫。有害生物监测方案基于配备无线图像传感器的RPW陷阱，无线图像传感器分布在监测区域，形成无线图像传感器网络（WISN）。在无人值守模式下工作的陷阱监控过程具有一些额外的好处，例如降低了监控成本：它是可编程的，并且陷阱监控数据的时间分辨率更高。此外，监控数据可通过互联网连接实时获得。

已经有许多有价值的研究使用最新技术监测害虫。然而，这些研究都没有提供基于低成本图像传感器的自给自足的监测系统，该传感器覆盖能量利用率非常低的区域。高可扩展性和低功耗使得可以部署温室和更大的种植园。它也用于几种昆虫而不是一些特定的昆虫。使用图像识别算法能够识别成功率高于95％的RPW个体。具有时间戳，GPS位置，处理，结果等的所有相应元数据被方便地存储在控制站中，它们可以通过控制站位置处可用的互联网服务提供商实时访问。

现在应用的还有一种在声学传感器装置的帮助下探测红棕象甲（RPW）幼虫的监测系统。这种害虫的声学检测是最好的，也是最具成本效益的解决方案。它还能够区分使这种技术优于其他害虫的各种害虫。该系统用于有效的甘蔗作物生产，也将采用声学设备传感器来监测害虫的噪音水平。

结论和未来工作

今天，技术和每个行业都息息相关。由于许多原因，技术在农业领域的作用正在增加。由于有害生物检测和控制方法的多样性，存在若干挑战。我们审查了害虫的控制文献，并将控制机制分类为非技术，技术和综合虫害管理。我们还在某些参数的帮助下比较了所有现有机制。本文中有害生物防治方法的比较和分析鼓励我们在发展中国家使用无线传感器网络进行有效的有害生物控制，并且成本低廉。未来的重点是设计和实施有害生物监测和控制系统的WSN试验台，设计的系统将在早期检查虫害并通知农民正在发生虫害的农作物。它将免除农民手动监测农田来减轻农民的负担，保护环境，降低运营的成本。