【BK-XM3】山東博科儀器團(tuán)結(jié)、拼搏、務(wù)實(shí)，共創(chuàng)企業(yè)美好明天。

　　小麥條銹病調(diào)查方法可通過系統(tǒng)性優(yōu)化提升防控效率，其技術(shù)升級(jí)路徑涵蓋監(jiān)測工具革新、數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化、決策模型構(gòu)建及防控資源優(yōu)化配置四個(gè)維度，具體實(shí)現(xiàn)方式如下：

　　一、監(jiān)測工具與數(shù)據(jù)采集優(yōu)化

　　傳統(tǒng)人工踏查存在效率低、覆蓋盲區(qū)大等問題，新型監(jiān)測設(shè)備通過無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)與地面物聯(lián)網(wǎng)傳感器結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)全田域覆蓋。例如，無人機(jī)每10分鐘可掃描200畝麥田，通過NDVI(歸一化植被指數(shù))與REIP(紅邊位置)光譜特征，自動(dòng)識(shí)別條銹病早期病斑。地面?zhèn)鞲衅鲃t實(shí)時(shí)監(jiān)測溫濕度、風(fēng)速等環(huán)境參數(shù)，為病害預(yù)測提供數(shù)據(jù)支撐。

　　二、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與信息整合

　　建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范病害嚴(yán)重度分級(jí)(如0-9級(jí)標(biāo)準(zhǔn))，并開發(fā)移動(dòng)端APP實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)即時(shí)上傳。例如，調(diào)查員使用APP可快速記錄病斑數(shù)量、分布密度及葉片受害面積，系統(tǒng)自動(dòng)生成病害分布熱力圖。通過區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)不可篡改，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)。

　　三、預(yù)測模型與決策支持

　　基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建病害預(yù)測模型，輸入多源數(shù)據(jù)(如氣象、品種抗性、歷史發(fā)病記錄)，輸出未來7-14天發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。例如，采用隨機(jī)森林算法分析2020-2023年河北、山東等地?cái)?shù)據(jù)，模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)85%。系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測結(jié)果生成防控建議，如“建議5月10日前完成第一輪藥劑噴施”，指導(dǎo)農(nóng)戶精準(zhǔn)施策。

　　四、防控資源動(dòng)態(tài)配置

　　結(jié)合病害發(fā)生階段與資源可用性，動(dòng)態(tài)優(yōu)化防控策略。例如，當(dāng)預(yù)測模型顯示某區(qū)域病害將在5天后進(jìn)入快速擴(kuò)散期時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)資源調(diào)配指令，協(xié)調(diào)周邊30公里內(nèi)的無人機(jī)噴灑隊(duì)優(yōu)先作業(yè)。通過GIS(地理信息系統(tǒng))技術(shù)規(guī)劃作業(yè)路線，減少重復(fù)覆蓋與空駛時(shí)間，使防控效率提升40%。

　　五、典型案例驗(yàn)證

　　2023年河南某縣應(yīng)用上述方法，在小麥揚(yáng)花-抽穗期實(shí)現(xiàn)病害防控“三減一增”：

　　農(nóng)藥使用量減少32%：通過精準(zhǔn)施藥避免過度噴灑;

　　人工成本降低28%：無人機(jī)作業(yè)效率達(dá)人工的15倍;

　　病害損失減少19%：早期干預(yù)使產(chǎn)量損失從15%降至5%;

　　防控響應(yīng)速度提升60%：從發(fā)現(xiàn)病害到完成防控的時(shí)間從7天縮短至3天。

　　小麥條銹病調(diào)查方法的系統(tǒng)化升級(jí)，通過技術(shù)賦能與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，使防控工作從“經(jīng)驗(yàn)依賴”轉(zhuǎn)向“科學(xué)決策”。未來需進(jìn)一步強(qiáng)化跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享與模型泛化能力，以應(yīng)對(duì)氣候變化與種植結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的新挑戰(zhàn)。