农田虫情苗情物联网监测项目

病虫害是影响粮食产量的重要因素，具有隐蔽性强、扩散快的特点。传统植保靠农技人员定期到田间人工查虫、查病，频次有限、覆盖面窄，往往等发现明显症状时病害已经扩散，错过最佳防控窗口。

随着病虫害抗药性与气候变化，暴发频率上升，精准测报的压力越来越大。测报数据靠人工记录、层层上报，时效性差，统防统治决策滞后。建立自动测报加智能识别的监测网络，成为植保现代化的方向。

翼微智控与翼微云物联网平台（SaaS）面向植保测报场景，提供自动采集加AI识别的整体方案：现场由翼微智控测报终端完成诱虫、捕捉与拍照，识别分析与预警由翼微云平台承载。

• 虫情测报灯：自动诱集害虫并拍照，采集虫口密度与种类信息。
• 孢子捕捉：空中孢子自动捕捉与显微拍照，监测气传病害菌源。
• 苗情图像采集：田间固定相机定时拍摄作物长势与叶片症状，记录苗情。
• AI识别病虫害：对采集图像进行AI识别，判断病虫害种类与发生程度。
• 早期预警：根据虫口与病情发展趋势自动预警，指导及时防控。

• 人工田间查虫耗时：测报人员逐块田查虫、记数，劳动强度大、覆盖有限。
• 发现病害滞后：人工测报频次低，等症状明显时病害已扩散，防控被动。
• 扩散损失大：病虫害一旦暴发，用药量与损失成倍增加，减产风险高。
• 测报数据不连续：人工记录中断、口径不一，虫情发展趋势缺乏连续数据。

方案以自动测报设备采集虫情、孢子与苗情图像为入口，AI识别为分析手段，早期预警为出口，把病虫害监测从人工巡检升级为自动测报网络。

• 采集层：测报灯、孢子捕捉仪与苗情相机自动诱虫、捕捉、拍照，定时采集。
• 识别层：图像上传后AI识别病虫害种类与发生程度，形成测报记录。
• 管理层：虫情苗情数据连续留存，形成发生趋势曲线。
• 预警层：达到预警阈值自动推送植保人员，指导统防统治用药时机。