不少農民反應,對于農作物病蟲害真的是頭疼。不但種類繁多,而且各種病癥交叉不斷,農作物的肥料、農藥投入量年年增加,產量卻不見增長……而且一旦防治不及時,很有可能血本無歸。
農作物病蟲害具有種類多、影響大、并時常暴發成災的特點,對于我國農業生產常造成重大損失。稻飛虱、白粉病、玉米螟、棉鈴蟲、小麥銹病、棉蚜、稻紋枯病、稻瘟病、麥蚜、麥紅蜘蛛、蝗蟲、麥類赤霉病等,已成為嚴重影響我國農業生產的重大病蟲害。
據統計,我國農作物病蟲害年均實際損失糧食1965.49萬噸,占全國糧食總產的3.53%。其中,五大糧食作物中,水稻、小麥、玉米、大豆和馬鈴薯實際造成損失的比例分別占33.67%、23.31%、35.13%、2.11%和5.79%。影響全國糧食生產最為重要的10種(類)病蟲害依次為稻飛虱、水稻紋枯病、稻縱卷葉螟、玉米螟、小麥蚜蟲、二化螟、小麥紋枯病、小麥赤霉病、小麥白粉;某一種病蟲害爆發危害時最高可實際造成200萬噸以上的糧食損失,總損失可達2200萬噸,占某類糧食總產的12%左右。
就草地貪夜蛾而言,在2018年入侵亞洲,當年就造成亞洲8個國家玉米受災1400多萬畝,斯里蘭卡、印度、泰國等玉米減產20%-30%,最高的達到50%。在我國,草地貪夜蛾發生較早的云南、廣西等部分區域,玉米受害率達到10%-20%,高的達到了40%。
目前來看,掌握好病蟲害防治時間和方法對防治病蟲害有事半功倍的效果,需要對農作物進行長時間觀察,做到早發現、早防治。
而病蟲害識別卻是農業人們的一大頭疼問題。在健坤公司推出的植道小程序上面,我們可以清楚看到不少農業人在向專家們咨詢病蟲害識別鑒定的問題。
雖然如今各種土壤、氣候傳感器及遙感圖像都已紛紛問世,但在農業上的應用還遠遠不夠,對農作物生產的優化仍然有限,尤其是在預報晚疫病、白粉虱等病蟲害上仍顯得力不從心。而借助人工智能識別,可以及時處理受感染的葉片,盡早地減小損失。
據悉,美國和墨西哥的幾所農場在種植西紅柿時,通過人工智能測報病蟲害的發生,不但避免了西紅柿遭受病蟲害,而且將產量提高了4%,收成每周可以增長2%到4%,每年大概增長數百萬斤。
運用人工智能(AI)圖像識別技術輔助田間病蟲害識別診斷、應用大數據實時匯總蟲情害情進行預警預報,能夠為農戶高效、快速、低成本地解決病蟲害識別和防治難題。雖然當前人工智能在病蟲害的防治應用探索還處于初步階段,但是在未來,人工智能將毫無疑問成為病蟲害防治的重要突破口。