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水稻稻瘟病實時監測預警解決方案

發布時間:2024-11-07      作者：愛格瑞品牌部

全球氣候變化和耕作變革，植物病害呈現出新的發生流行趨勢，并造成巨大的經濟損失。植物病害智能監測及預警是實現病害精準科學防控的前提和基礎。隨著病原菌孢子捕捉、環境智能監測、遙感、地理信息系統、全球定位系統、大氣環流分析、分子生物學、物聯網等技術的快速發展，植物病害監測預警技術趨于自動化、智能化、準確化。

水稻稻瘟病的發生、傳播、流行的主要原因是病原菌孢子隨氣流進行傳播，空氣中的病原菌孢子數量與病害的發生程度密切相關，因此，對空氣中的孢子進行捕捉、分析可為病害預測預報提供基礎數據。同時，由于植物病害在顯癥前就可對空氣中的孢子進行監測，因此，水稻稻瘟病監測預警系統對病害的早期監測具有重要作用。

（1）水稻稻瘟病實時監測預警設備

基于孢子捕捉的水稻稻瘟病監測預警解決方案是北京愛格瑞科技有限公司與中國農業大學植保學院智慧植保實驗室聯合打造的綜合解決方案，水稻稻瘟病實時監測預警系統通過對風速、風向、雨量、空氣溫度、空氣濕度、大氣壓等要素進行全天候現場監測，定時捕捉植物病菌孢子量，孢子顯微智能圖像系統分析孢子圖片，并通過4G無線傳輸至平臺存儲、分析，系統通過內置的稻瘟病數據模型進行自動分析計算。

（2）孢子顯微智能圖像系統

孢子顯微智能圖像系統包括病害診斷移動終端、孢子分析專用顯微鏡、孢子分析專用顯微鏡相機和孢子圖像管理軟件，用于病害孢子圖像分析、上傳云平臺，用于專家進行病害流行學分析、診斷，減少農資使用和精準打藥。采用光學百倍顯微成像系統，自動對焦，拍照，通過病害診斷移動終端可以分析孢子形態、數量等捕獲情況，并通過按鈕上傳到植保管理平臺。

（3）水稻稻瘟病監測預警分析模型

結合區域歷年積累的有關氣象、病情和作物農情等資料及實時的氣候、 地塊溫度和濕度，通過模型預測未來病害的發生情況，并給出預防方法，為提前預防提供科學依據。結合環境監測因素對病害的發生時期、發展趨勢和流行程度做出準確的估計和預測，科學有效地進行農作物病害防治。

（3）水稻稻瘟病實時監測預警系統

基于中國農業大學農林病害流行學模型、專家診斷意見和病蟲害監測預警軟件，實現病蟲害實時遠程自動監測診斷，指導農業生產及植保防控，是為病蟲害綠色防控提供實用精準高效科學的“新農具”，為我國糧食安全“保駕護航”。

二、水稻稻瘟病實時監測預警系統技術參數

1、抽氣裝置：能主動抽取空氣氣流進入機體內部。
2、拍照裝置：采用光學百倍顯微成像系統，自動對焦，自動拍照。
3、傳輸裝置：采用以太網/4G等傳輸方式，將數據傳輸至云端平臺。
4、定時自動捕捉病菌孢子，并采用高清顯微系統拍照，選取清晰度高的照片上傳至云服務器。
5、遠程控制：能實行遠程控制，與APP控制相結合的控制方式；可固定在測報區域內，定點觀察特定區域孢子種類及數量。
6、供電方式：支持220V交流、DC12直流供電、大陽能供電三種供電方式。
7、定位功能：支持GPS/北斗定位。
8、采集環境參數：（1）空氣溫濕度：溫度范圍：-40℃～+70℃ 準確度：±0.2℃ 分辨率：0.1℃；濕度范圍: 0～100% 準確度：±3% 分辨率：0.1%；（2）風速：0～60 m /s 準確度：±2% 分辨率：0.1 m /s；（3）風向：16 方位 (360o) 準確度：±3% 分辨率：0.1 m /s；（4）雨量：0.01mm～4mm/min 精度：≤±3% 分辨率：0.01mm；（5）大氣壓力：10～1100hpa；分辨率：0.1hPa；準確度：±0.3 hPa。

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