在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨諸多挑戰(zhàn)的當(dāng)下，植物病蟲(chóng)害一直是困擾廣大農(nóng)戶(hù)的難題。傳統(tǒng)人工巡查病蟲(chóng)害不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)漏檢、誤判等問(wèn)題，導(dǎo)致病蟲(chóng)害防治錯(cuò)過(guò)最佳時(shí)機(jī)，造成農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收。隨著科技的不斷發(fā)展，植物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成為智慧農(nóng)業(yè)時(shí)代病蟲(chóng)害防控的關(guān)鍵利器，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定和增收保駕護(hù)航。

植物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由硬件采集終端與軟件分析平臺(tái)兩部分構(gòu)成。硬件部分集成高清攝像頭、孢子捕捉儀、溫濕度傳感器、土壤傳感器等設(shè)備。高清攝像頭通過(guò)圖像采集實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害癥狀識(shí)別；孢子捕捉儀負(fù)責(zé)收集空氣中的病原菌孢子；溫濕度、土壤等傳感器則實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)。軟件平臺(tái)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將硬件采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸與整合，運(yùn)用人工智能算法及大數(shù)據(jù)分析模型，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害種類(lèi)識(shí)別、發(fā)生程度評(píng)估及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

那么對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體，在選擇植物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)時(shí)需重點(diǎn)關(guān)注哪些方面呢？

首先在功能方面，需根據(jù)作物類(lèi)型選擇對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)模塊；價(jià)格層面，應(yīng)綜合設(shè)備性能與預(yù)算進(jìn)行評(píng)估；同時(shí)建議選擇具備完善技術(shù)支持及售后保障的供應(yīng)商。系統(tǒng)安裝過(guò)程需嚴(yán)格遵循技術(shù)規(guī)范，確保傳感器布局合理、數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確。日常維護(hù)中，需定期檢查設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，清理傳感器表面灰塵，保障數(shù)據(jù)采集的可靠性。操作人員應(yīng)接受系統(tǒng)培訓(xùn)，掌握數(shù)據(jù)解讀與基礎(chǔ)故障排查技能，以充分發(fā)揮系統(tǒng)效能。

云境天合TH-Q3植物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)集成管式土壤墑情監(jiān)測(cè)儀、蟲(chóng)情測(cè)報(bào)燈、氣象站等設(shè)備，可同步監(jiān)測(cè)土壤溫濕度、病蟲(chóng)種類(lèi)與數(shù)量、空氣溫濕度、光照度等超 10 項(xiàng)農(nóng)業(yè)環(huán)境指標(biāo)，以及作物生長(zhǎng)狀況和病菌孢子動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田 “四情” 的全方位、24 小時(shí)不間斷數(shù)據(jù)采集，讓農(nóng)田環(huán)境變化盡在掌握。而且監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可以通過(guò) GPRS/4G 或網(wǎng)口實(shí)時(shí)上傳至云平臺(tái)，用戶(hù)通過(guò)手機(jī)、電腦即可遠(yuǎn)程查看農(nóng)田環(huán)境參數(shù)和作物長(zhǎng)勢(shì)畫(huà)面，還能獲取蟲(chóng)情變化趨勢(shì)分析、區(qū)域蟲(chóng)情統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)報(bào)表，突破地域限制，大幅節(jié)省人力成本；管理人員可根據(jù)數(shù)據(jù)反饋及時(shí)調(diào)整灌溉、施肥、病蟲(chóng)害防治策略，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)化、科學(xué)化管理。