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1、基于图像处理的水稻病害识别探索及农药减量下无人机施药对水稻病虫害防治效果的影响分析摘要：近年来，省县镇把发展水稻生产全程机械化作为推进农业结构调整的重要发展战略，在机械整地、机械插秧、机械收获上都取得了明显突破，成为推动农村经济稳定发展，农民收入持续增加的重要产业之一。其中使用无人机对水稻田进行病虫害防治更是成效显著。文本以一次无人机病虫害防治实验为主要论据，论述了采用无人机施药进行水稻病虫害防治的效果，希望对广大农业工作者有所借鉴。关键词：农药减量，无人机，水稻病虫害；防治效果省县镇主要粮食作物是以水稻小麦为主，水稻种植面积8.1万亩，产量4.8多万吨，是当地农民赖以生存和务农增收的主要来源
2、。水稻生产环节多，用工量大，尤其是病虫害防治，是水稻生产环节中劳动强度最高、作业次数最多、劳动力消耗量最大的环节，长期以来都是依赖人工背负式喷雾机和自走式喷杆喷雾器，人工背负施药作业面积占比80%以上，每人日均作业不足15亩，难以满足专业化规模化新需求;难以应对突发性大面积病虫害发生，时常造成部分田块粮食减产甚至个别田块绝产;难以有效遏制药物喷洒导致的中毒事故，每年在水稻生育期、都有喷药中毒甚至有过死亡事件发生;难以达到农药减量控害目标和理想施药效果，而自走式喷杆喷雾器在作业效率上比人工喷洒有所提高，但是操作危险性大，这两年每年都发生过人员伤害事故，而且苗损率较高、平均亩损达5%,传统大水量淋
3、滴的施药方式，为了保证药液能植物从梢部到达下部，需要大水量淋滴，所以有大部分药液通过植物茎杆流到土壤中，导致农药利用率不足30%,农药制剂70%流失到环境中，造成环境污染，影响产品质量;难以缓解劳动力短缺和成本上升的压力，人工成本占水稻生产成本1/4以上。本地区水稻整地、收获环节机械化水平达到100%,但植保作业环节机械化水平不足30%,无人机、自走式高效植保作业面积不足20%o在水稻生产规模化、病虫害突发多发、人工成本日益攀升的今天，这种作业方式严重威胁水稻生产安全和农民切实利益。针对水稻植保环节机械化程度不高、传统防治方式比重偏大且效率偏低、农药利用率低等问题，推广应用水稻高效植保作业技术
4、，尤其是无人机飞防作业技术，着力提高机械化作业水平，减轻农民劳动强度，实现水稻生产节本增效，乃当务之急、市场急需和现实选择。1省县镇无人机施药实践1.1 试验田情况示范试验地选在地势平坦、视线开阔，土壤PH值为7.2,有机质含量2.0%,水稻品种为苏秀867o试验田采用机插秧，施肥水平较高，杂草密度低，栽培及肥水管理条件均一致。6月25日插秧，7月2025日拔节期，8月30Fl破口抽穗，10月28日黄熟。稻飞虱、纹枯病偏重发生。1.2 供试材料实验采用了4种植保施药机具，分别为植保无人机、自走式喷杆喷雾器、担架式喷雾器和电动喷雾器。植保无人机，汉和金星2号，无锡汉和航空技术有限公司生产;极飞P
5、30无人机，广州极飞科技有限公司生产。自走式喷杆喷雾机：亿丰丸山3WP-500CN自走式喷杆喷雾机;3HH-25K华绿担架式喷雾器;3WBD-16型背负式电动喷雾器（工作压力：0.20.4MPa）,台州市椒江丰硕农用机械厂产品。水稻供试药剂包括：24%睡峡酰胺戊哩醇悬浮剂，75%三环噗可湿性粉剂，5%氯虫苯甲酰胺悬浮剂，5%甲氨基阿维菌素苯甲酸盐微乳剂，25%毗螃酮悬浮剂，42%的菌酯戊理醇，10%甲维荀虫威悬浮齐I，40%稻瘟灵，红雨燕飞防助剂。从植保角度主要防治二化螟、稻飞虱、纹枯病、稻曲病等病虫害;从农业机械化角度测定不同植保施药装备的作业效率、作业速度、油（电）耗、作业成本、平均无故障
6、时间等数据指标。1.3 处理设计设5个处理区，不设重复：（1）汉和金星2号、极飞P30无人机，分别为处理1、处理2,面积均为20亩;（2）自走式喷杆喷雾机为处理3,面积20亩，田间行走速度3kmh、喷洒压力为1.5MPa;（3） 3HH-25K华绿担架式喷雾器施药防治区为处理4,面积10亩；（4） 3WBD-16型背负式电动喷雾器施药防治区为处理5,面积10亩；施药方式：无人机航空喷洒、自走式喷杆喷雾机喷洒、人工担架式喷洒、人工背负式喷洒。本试验共设计3次施药：第次施药：2019年7月8日上午，多云，气温为22.627.8,东风2-3级，防治二化螟、稻飞虱、纹枯病。用药量：24%嘎吠酰胺戊睡醇
7、悬浮剂30克/亩，75%三环理可湿性粉剂25克/亩，5%氯虫苯甲酰胺悬浮剂30克/亩，5%甲氨基阿维菌素苯甲酸盐微乳剂10克/亩，25%毗场酮悬浮剂20克/亩，红雨燕飞防助剂10克/亩。用水量：无人机亩用水量1L,自走式喷杆喷雾器、担架式机动喷雾器、背负式喷雾器亩用水量均为20L亩。药后五天为多云到晴，气温23.428.9oCo第二次施药：8月20日上午，天晴，气温25.631.8,东南风34级，破口前5-7天防治稻飞虱、稻曲病、二化螟、稻瘟病、纹枯病。用药量：42%月亏菌酯戊喋醇30克/亩，10%甲维荀虫威悬浮剂25克/亩，25%n比蛎酮悬浮剂20克/亩，红雨燕飞防助剂10克/亩。用水量：无
8、人机亩用水量1.2L,自走喷杆喷雾器亩用水量20L,担架式机动喷雾器亩用水量25L,背负式电瓶喷雾器亩用水量25Lo药后5天为晴天，气温温度25.331.9。第三次施药：8月26日上午，天晴，气温24.129.7C,东南风2-3级，破口期防治稻瘟病、稻飞虱、二化螟等。用药量：40%稻瘟灵80克/亩，5%甲氨基阿维菌素苯甲酸盐微乳剂20克/亩，25%噬蛎酮悬浮剂20克/亩，红雨燕飞防助剂10克/亩。用水量：无人机亩用水量12L,自走式喷杆喷雾机亩用水量20L,担架式机动喷雾器亩用水量25L,背负式电瓶喷雾器亩用水量25Lo药后5天为晴天,气温温度23.131.2。2防治效果调查7月26日调查叶瘟
9、、稻飞虱;8月12日调查二化螟、稻飞虱、纹枯病;8月28日调查稻飞虱、纹枯病、穗颈瘟。对于每个实验地块进行三次取样。10月26日，进行产量监测，每处理分别随机选1个小区，收割1亩地左右稻株，测定稻谷产量。调查方法采用对角线5点取样方法，每点取5丛稻，每个试验小区调查25丛。以二化螟为例进行调查：调查总株数、枯心（白穗）数，计算枯心（白穗）率;调查25丛总株数、病株数，计算病株率、病情指数。各处理一代二化螟发生较轻，防效较高，均80%,其中处理背负式电动喷雾器的防效高达93.30%,这可能是由于该试验设在二化螟性诱剂示范区内进行。表一结果表明，供试植保无人机在水稻二化螟、稻飞虱、纹枯病、稻曲病等
10、病虫害防治过程中，药液常规用量16.5Lhm2加助剂的处理防效与人工喷雾450.0Lhm2处理的防效相当，供试植保无人机防治有效地减少了药液用量，降低了用药成本，在水稻虫害防治中具有良好的推广应用前景。在防治叶部、穗部病害时，无人机飞防处理中最高防效略优于人工喷雾；摘要：水稻病害会对水稻产量构成巨大影响，以往面对水稻病害时基本是通过人工经验进行识别的，出现误判的可能性极高，且相当费时费力。近年来，大量研究者踏上了水稻病害诊断识别中应用图像处理技术的研究路程，且取得了可观成效。该文建立在图像处理的基础上，分析了其在识别水稻病害中的价值，并简单分析了具体的识别技术，以供参考。关键词：图像处理；水稻
11、病虫害；识别水稻生长期内一旦发生病害，将会构成巨大损失。传统结合已有知识经验或来自于数据库、互联网有关水稻病斑图片识别病害的手段，效率低下且极易出现误判，无法有效改善水稻减产的情况。而依托图像处理识别水稻病害，不同于传统的主观识别，在识别过程中能够达成极为精准的成果与极高的效率，且能为施药的及时性、准确性提供保障，并将必要的理论基础供于远程诊断水稻病害。1基于图像处理的水稻病害识别价值病害会降低水稻的产量，且会在一定程度上污染环境。因病害引起的水稻减产，严重时会减少一半甚至颗粒无收，导致种植户的经济受到巨大损失。由于农民对水稻病害认识存在不足的缘故，难以将每种病害发生及病斑特征准确把握，所以针
12、对病害很难准确、及时地进行判断，且往往出现偏多或偏少的施药量，严重时还会有药不对症的情况出现，影响水稻病害救治时机。所以，尽早发现病害并准确判定种类，是防治病害的必要前提。当前时代，计算机技术取得了进一步发展，世界各地的学者专家开始研究水稻病害识别技术。在识别水稻病害时结合图像处理进行，可促进识别效率的提高,能确保施药的及时性、准确性，可将农民经济损失减少。同时，通过图像采集设备的运用，还能进一步推广病害识别技术方法。2水稻病害图像识别技术2.1 水稻病害图像分割图像分割表示以不相交的区域对图像前景背景进行分割，从内部与外部来看，各区域分别有着基本一致与差异明显的特征。图像分割是图像分析中的基
13、础性任务，是在特征提取、图像识别及目标检测结束后开展的。一般来说，图像分割方法包含聚类法、区域生长法及阈值法等诸多方法。其中，阈值分割法表示在不同阈值设定的前提下，将拥有大于阈值分割的像素点的图像划分为一类，而偏小的分为另一类。该方法在实践运用中具有相当简单的优势，且呈现出极高的运行效率，不会涉及太大的计算量，故而备受欢迎。在使用阈值分割法时，阈值的选取是至关重要的环节。具体选择中，一般包含迭代阈值法、最大类间方差法及最佳嫌阈值分割法等多种方法。2.2 水稻病害图像特征提取水稻病害识别中，需要选择并提取病害的特征。而病害特征表示结合其唯一性将该类病害类别准确分辨，随后合理挑选有利于后期识别病害
14、的特征，这一过程中需要开展必要的实验分析。通常情况下，图像特征由形状、纹理及颜色等特征组成。其中，形状特征有着较强的稳定性，且具备平移与旋转不变性。多数研究人员在识别水稻病害时，都将形状特征当作了关键性的参数使用。纹理特征能够如实反映图像中某个灰度级的具体分布特点，包含能量、燧、惯量及相关性等在内的灰度共生矩阵,这一系列特征参数能够准确地描述图像纹理的特征。目前,相关学者通常会采取结构法及统计法等研究图像的纹理特征。纹理特征尽管能够有效抵抗外界干扰，然而在纹理提取、分析方面相当耗时。纵观图像的三大特征中，颜色可谓是最突出的特征，通过人的视觉系统能将颜色轻易察觉。水稻病害及健康区域间，有着很明显
15、的颜色差异，所以病害图像颜色特征的提取，是识别水稻病害中运用相当普及的一种方法。虽然颜色特征的提取相当简单，且能提取出直观的成果，但是也有一定局限性，即无法如实反映出图像方向与大小。2.3 水稻病害图像识别图像识别表示将模式识别技术引入图像处理中，在分类器的运用下能够对提取后的图像展开分类。有关图像分类识别的方法而言，一般由神经网络、支持向量机组成。前者属于信息处理数学模型，运用了类似生物大脑神经结点联接的结构，容错性及鲁棒性极强，能支持快速计算，在图像处理、模式识别等领域中发挥着不可忽视的作用。后者属于模式识别方法，其核心在于统计学习理论，在文本分类及图像识别领域中同样发挥着突出的作用。3结语综上所述，结合图像处理技术识别水稻病害时，能够自动识别水稻纹枯病、稻瘟病及白叶枯病等多种病害，同时在其他农作物病害识别中也能发挥一定的作用。但是，由于水稻生长期间，有可能染病的部位包含根、茎、叶及穗部，同时不同部位有着各不相同的病害表征，加之水稻在农药及化工污染的影响下会有近似病斑的斑点形成，因此应当更深入的研究病害及受害种类。此外，也要更深入地研究探索能对分类特征迅速准确识别的参数，确保能够更有效、更准确的识别多种水稻病害，以便保障水稻的健康生长。
