农作物重大病虫害预警与应急防控技术研究现状与趋势

doi:10.12398/j.issn.2096-7217.2025.01.003

智能化农业装备学报（中英文） ›› 2025, Vol. 6 ›› Issue (1): 25-40.DOI: 10.12398/j.issn.2096-7217.2025.01.003

农作物重大病虫害预警与应急防控技术研究现状与趋势

李董¹(), 汤启国¹, 王红波¹^,², 邱威¹^,³^,⁴, 熊炜¹()

^1.农业农村部科技发展中心，北京市，100176
^2.湖北省农业科学院粮食作物研究所，湖北武汉，430064
^3.南京农业大学工学院，江苏南京，210031
^4.江苏省智能化农业装备重点实验室，江苏南京，210031

收稿日期:2024-11-11 修回日期:2024-12-30 出版日期:2025-02-15 发布日期:2025-02-15
通讯作者: 熊炜
作者简介:李董，女，1992年生，北京人，硕士，农艺师；研究方向为农业科技管理。E-mail： lidongmoa@126.com
基金资助:
农业农村部科技发展中心专业机构管理费(2069999);国家自然科学基金(32171905)

Current status and trends of research on early warning and emergency control technology for major crop pests and diseases

LI Dong¹(), TANG Qiguo¹, WANG Hongbo¹^,², QIU Wei¹^,³^,⁴, XIONG Wei¹()

^1.Development Center of Science and Technology，Ministry of Agriculture and Rural Affairs，Beijing 100176，China
^2.Institute of Food Crops，Hubei Academy of Agricultural Sciences，Wuhan 430064，China
^3.Nanjing Agricultural University College of Engineering，Nanjing 210031，China
^4.Jiangsu Key Laboratory for Intelligent Agricultural Equipment，Nanjing 210031，China

Received:2024-11-11 Revised:2024-12-30 Online:2025-02-15 Published:2025-02-15
Contact: XIONG Wei
About author:LI Dong， E-mail： lidongmoa@126.com
Supported by:
Professional Institutions Management fees of the Technology Development Center of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs(2069999);National Natural Science Foundation of China(32171905)

摘要/Abstract

摘要：

随着农业的发展，重大病虫害对农林业造成的经济损失和食品安全威胁日益严重。2024年中国主要粮食作物面临22种病虫害的挑战，预计影响面积达155 411 khm²次，产量损失超1.5×10¹¹ t。综述了农作物病虫害预警与应急防控技术的现状，其中病虫害预警技术包括物联网、遥感技术和计算机视觉识别技术；应急防控技术涵盖了化学通信机制的理解以开发新药剂和装备、物理消杀和智能防控产品的创新、生物防治资源的利用与产品创新、害虫致害性变异机制的研究以及植物抗性品种的可持续利用技术、害虫抗药性机制的研究与治理技术的开发，以及病虫害生态调控机理的研究与应用技术，旨在通过多学科交叉合作，实现对病虫害的有效控制，同时减少对环境的影响，促进农业的可持续发展。并探讨了病虫害预警与应急防控技术在农业领域的应用，分析了其在农业科技发展中的重要作用，并概括了各领域面临的挑战，例如无人机遥感监测技术精度不够，病虫害图像自动识别技术样本采集困难，化学防治未能实现精准施药，绿色制剂的生产工艺和市场化推广较为滞后以及病虫害预警系统的建设尚不完善等问题。未来，应加快物联网技术应用于病虫害预警，推动智慧农业与病虫害预警系统建设，研究无人机遥感监测技术、病虫害图像自动识别技术与化学防治技术生物防治技术。

关键词: 病虫害预警, 应急防控, 物理防治, 抗药性机制, 生态调控策略, 植物保护

Abstract:

With the advancement of agriculture， the economic losses and food safety threats caused by major plant diseases and pests to agriculture and forestry are becoming increasingly severe. In 2024， China's main food crops face challenges from 22 types of diseases and pests， with an expected affected area of 155 411 khm² and a yield loss exceeding 1.5×10¹¹ t. This article provides an overview of the current status of crop disease and pest warning and emergency control technologies， where disease and pest warning technologies include the Internet of Things， remote sensing technology， and computer vision recognition technology； emergency control technologies cover the understanding of chemical communication mechanisms for the development of new pesticides and equipment， innovation in physical extermination and intelligent control products， utilization and product innovation of biological control resources， research on pest damage-type variation mechanisms and sustainable use of plant resistance varieties， research and development of pesticide resistance mechanisms and control technologies， as well as research and application technologies for the ecological regulation of diseases and pests. The aim is to achieve effective control of diseases and pests through interdisciplinary cooperation， while reducing environmental impact and promoting sustainable agricultural development. The article also discusses the application of disease and pest warning and emergency control technologies in the agricultural field， analyzes their important role in the development of agricultural science and technology， and summarizes the challenges faced in each field， such as the insufficient accuracy of unmanned aerial vehicle remote sensing monitoring technology， difficulties in sample collection for disease and pest image automatic recognition technology， the failure of chemical control to achieve precise application， the lagging production processes and market promotion of green formulations， and the incomplete construction of disease and pest warning systems. In the future， the application of Internet of Things technology to disease and pest warning should be accelerated， the construction of smart agriculture and disease and pest warning systems should be promoted， and research should be conducted on unmanned aerial vehicle remote sensing monitoring technology， disease and pest image automatic recognition technology， chemical control technology， and biological control technology.

Key words: pest and disease forewarning, emergency control, physical control, mechanisms of resistance, ecological control strategies, plant protection

中图分类号:

李董, 汤启国, 王红波, 邱威, 熊炜. 农作物重大病虫害预警与应急防控技术研究现状与趋势[J]. 智能化农业装备学报（中英文）, 2025, 6(1): 25-40.

LI Dong, TANG Qiguo, WANG Hongbo, QIU Wei, XIONG Wei. Current status and trends of research on early warning and emergency control technology for major crop pests and diseases[J]. Journal of Intelligent Agricultural Mechanization, 2025, 6(1): 25-40.

图/表 10

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	YUAN Longyu， LI Yanfang， XIAO Hanxiang， et al. Research progress on mechanism of virulence of the brown planthopper （Hemiptera： Delphacidae）［J］. Journal of Environmental Entomology， 2022， 44（2）： 297-304.
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	LI Yibai， CAO Gunagqiao. Research on the scheduling model of flying defense team based on simulated annealing algorithm ［J］. Journal of Intelligent Agricultural Mechanization， 2022， 3（2）： 1-9.

作者	研究内容	成像方式
BACKOULOU等^[14]	不同的空间和时间维度利用多光谱技术成功识别了棉花枯萎病的病虫害胁迫区域	无人机多光谱遥感影像
赵晓阳等^[15]	开发了一种对水稻病虫害发生动态进行有效监测的敏感性植被指数。	无人机多光谱遥感影像
兰玉彬等^[16]	对健康和患黄龙病柑橘植株进行了建模和分类	无人机高光谱遥感影像
HUANG等^[17]	对小麦健康区和患叶斑病感染区进行了准确的区分	无人机高光谱遥感影像
刘伟等^[18]	进行了可见光色彩特征参数与病情指数的相关性分析，综合光谱信息预测小麦白粉病发生	无人机可见光影像
王震等^[19]	对水稻病虫害进行了分析验证	无人机可见光影像
SCHMITZ等^[20]	对健康甜菜和患线虫的甜菜进行了分类	红外热成像遥感
刘飞等^[21]	提高了病虫害监测的准确性	红外热成像遥感
吴惠英等^[22]	研发了农作物病虫害检测系统	激光雷达

作者	研究内容	成像方式
BACKOULOU等^[14]	不同的空间和时间维度利用多光谱技术成功识别了棉花枯萎病的病虫害胁迫区域	无人机多光谱遥感影像
赵晓阳等^[15]	开发了一种对水稻病虫害发生动态进行有效监测的敏感性植被指数。	无人机多光谱遥感影像
兰玉彬等^[16]	对健康和患黄龙病柑橘植株进行了建模和分类	无人机高光谱遥感影像
HUANG等^[17]	对小麦健康区和患叶斑病感染区进行了准确的区分	无人机高光谱遥感影像
刘伟等^[18]	进行了可见光色彩特征参数与病情指数的相关性分析，综合光谱信息预测小麦白粉病发生	无人机可见光影像
王震等^[19]	对水稻病虫害进行了分析验证	无人机可见光影像
SCHMITZ等^[20]	对健康甜菜和患线虫的甜菜进行了分类	红外热成像遥感
刘飞等^[21]	提高了病虫害监测的准确性	红外热成像遥感
吴惠英等^[22]	研发了农作物病虫害检测系统	激光雷达

	方法	特点
机器学习	基于支持向量机的方法	小样本病虫害图像数据有良好泛化能力，但很难应对数据量较大的样本
	基于决策树的方法	便于理解和解释，但易产生过拟合问题
	基于反向传播神经网络的方法	能获得良好的检测准确率，但过度依赖人工设计特征提取器
	基于聚类的方法	原理简单，效率高，但很难识别多类别病虫害
	基于连通域分析的方法	原理简单，效率高，但多数只能用于分类计数
深度学习	两阶段方法（R-CNN、Fast-CNN、Faster-CNN等）	计算精度较高，计算成本较高
深度学习	单阶段方法（YOLO、SSD等）	运行速度快，可以实时监测，检测精度较低

	方法	特点
机器学习	基于支持向量机的方法	小样本病虫害图像数据有良好泛化能力，但很难应对数据量较大的样本
	基于决策树的方法	便于理解和解释，但易产生过拟合问题
	基于反向传播神经网络的方法	能获得良好的检测准确率，但过度依赖人工设计特征提取器
	基于聚类的方法	原理简单，效率高，但很难识别多类别病虫害
	基于连通域分析的方法	原理简单，效率高，但多数只能用于分类计数
深度学习	两阶段方法（R-CNN、Fast-CNN、Faster-CNN等）	计算精度较高，计算成本较高
深度学习	单阶段方法（YOLO、SSD等）	运行速度快，可以实时监测，检测精度较低

环境	喷雾装备	特点	研发单位
果园	融合冠层健康与体积信息的梨树风送式智能施药装备^[62]	实时探测病害和冠层体积进行变量施药	南京农业大学 2024
	低矮果园环流式循环风送喷雾机^[63]	利用循环气流提高雾滴在果树冠层中的覆盖率	南京农业大学 2021
	丘陵果园自走式小型靶标跟随喷雾机^[64]	探测追踪靶标喷雾	中国农业大学 2023
	基于LiDAR的果园对靶变量喷药喷雾机^[65]	根据果树冠层体积进行变量施药	西北农林科技大学 2022
大田	电涡流空气辅助喷雾机^[66]	利用涡流改善水稻中下方雾滴沉积	南京农业大学 2022
	基于机器视觉和北斗定位的小麦变量喷雾机^[67]	基于速度和植株密度进行变量施药	中国农业大学 2022
	大田甘蓝作物行识别与对行喷雾控制系统^[68]	甘蓝作物行识别并对行喷雾	新疆农业大学 2022
温室	温室风幕式施药装置^[69]	风幕出风口	南京农业大学 2023
温室	连栋温室分段变距喷雾机器人^[70]	实现了无人化作业和提高作业精度	山东农业大学 2024

农作物重大病虫害预警与应急防控技术研究现状与趋势

Current status and trends of research on early warning and emergency control technology for major crop pests and diseases

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[1]	刘羊, 刘宇洋, 陈江春, 李景彬, 林小卫, 蔺广兆. 标准化果园多功能作业平台关键技术研究现状与趋势[J]. 智能化农业装备学报（中英文）, 2024, 5(1): 31-39.
[2]	郭文娟, 冯全. 基于类激活映射的可解释性方法在农作物检测识别中的发展现状与趋势[J]. 智能化农业装备学报（中英文）, 2023, 4(4): 41-48.
[3]	王国伟, 刘嘉欣. 基于卷积神经网络的玉米病害识别方法研究^*[J]. 智能化农业装备学报（中英文）, 2021, 2(1): 64-70.