我國是世界上林業病蟲害危害最為嚴重的國家之一。林業病蟲害年均發生面積1.78億畝，造成4000多萬株林木死亡，材積損失2500萬立方米，直接經濟損失和生態服務價值損失高達1100億元，已嚴重威脅森林、濕地、荒漠三大生態系統安全。目前，加強森林病蟲害的防治已經成為生態環保的重點。

林業病蟲害預測預報是病蟲害防治的基礎。傳統林業測報工作以人工調查為主，整個業務流程存在涉及單位多、數據處理量大、時效性差、信息傳輸方式不規范、表達方式單一、核查驗證手段少等缺陷，已不能滿足工作和生產需要。隨著數字技術的發展，采用數字化手段對林業病蟲害進行智能監測已成為新的防治途徑之一。 ?

托普云農是國內率先用人工智能技術來探索病蟲害測報的科技型企業之一，在森林、大田等病蟲害測報上有著豐富的技術沉淀和服務經驗。針對目前較為嚴峻的林業病蟲害發展形勢，托普云農精心研發了森林病蟲害監測預警系統。該套系統結合森林物種特點，利用人工智能技術、傳感器技術、物聯網技術等，通過聯網實時監控預測，實現“機器換人”。科技的進步可以為林業病蟲害預測帶來哪些改變？讓我們一起來感受下人工智能為其帶來的巨大加持：

一、自動采集數據，全天候工作

林區一般路途遙遠，進出不便，林區管理人員在管理維護上需要投入巨大的時間精力，而且受限于地勢，管理上面臨一定難度。病蟲害監測預警系統可以解放人力，代替人工在林間看守，不受地勢影響，24小時不間斷工作，極大提高工作效率。

系統通過利用圖像識別、智能傳感等技術讓林業管理人員告別手工記錄，實現數據自動采集，不再為海量數據煩憂。系統不僅解決了人力成本高、工作量大等問題，滿足了蟲情測報的功能需求，還大大提升了數據的覆蓋面與連貫性。

二、自動 “蟲臉識別”，準確定位蟲害類型

病蟲害監測預警系統通過云端的人工智能引擎可對害蟲蟲體進行自動標記和識別，對害蟲進行分類計數。通過利用人工智能技術，系統可識別柳藍葉甲、褸裳夜蛾、灰胸突鰓金龜、金星尺蛾、美苔蛾等害蟲，識別種類多達100多種，識別準確率高于85%，大幅提升識別率。通過遠程監測，用戶可以在線準確掌握林業病蟲害發生情況，針對具體蟲害類型采取防治措施。

如在甘肅省涼州區，病蟲害監測預警系統通過實時監測自動統計出草蛉、草地螟、灰胸突鰓金龜等害蟲的動態數據，可以準確判斷不同時期林區內發生的蟲害類型，為及時防治提供指導建議。

三、自動分析數據，預測未來蟲情趨勢

病蟲害監測預警系統通過物聯網將監測數據實時傳輸至云平臺，在云端實現數據分析與管理。通過統計相應的害蟲數量，結合時間，地點等相關信息，可視化展現蟲情發生走勢圖。利用長期積累的數據，林業管理部門通過橫向與縱向對比，可以挖掘出蟲情爆發期和害蟲生活習性等有價值信息，便于對病蟲害未來發生趨勢進行預測預報，以及時制定防治方案，有效應對重大病蟲害疫情的發生。

如在額濟納旗的胡楊林，病蟲害監測預警系統通過對歷年數據的統計，在2019年8月底9月初，監測到褸裳夜蛾大爆發，為害蟲防治工作提供了參考價值，有效提高害蟲擊殺率。

隨著人工智能技術的不斷進步，林業病蟲害防治正朝著智能化、自動化的方向發展，如何科學高效防治將成為未來防治工作的重心。

目前針對林區病蟲害防治的智能設備雖然已經開始普及，但是由于國家電網的覆蓋面積還有待提高，設備落地遭受一定阻力。加上山區一般山高林密，太陽能供電方式在林區無法得到很好應用，采用新型能源或者研發新型供電方式將成為未來亟待解決的技術攻關難題。

面對林業病蟲害防治的新需求，托普云農也將持續加強對于森林病蟲害測報和防治的技術研發，為病蟲害防治提供強大的技術支撐，減少災害損失，為保障森林草原生態系統安全貢獻更多力量！

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