摘要：小麦条锈病作为全球小麦生产的重大威胁，具有传播快、危害广的特点，流行年份可致小麦减产10%-20%，甚至绝收。传统监测依赖人工巡查，存在效率低、主观性强、数据滞后等痛点。小麦条锈病自动监测预警系统通过集成物联网、人工智能、气象监测等技术，实现病害的实时感知、智

【TH-XMT，山东云境天合气象环境监测仪器设备厂，品质保障】小麦条锈病作为全球小麦生产的重大威胁，具有传播快、危害广的特点，流行年份可致小麦减产10%-20%，甚至绝收。传统监测依赖人工巡查，存在效率低、主观性强、数据滞后等痛点。小麦条锈病自动监测预警系统通过集成物联网、人工智能、气象监测等技术，实现病害的实时感知、智能预警与科学防控，成为现代农业病害管理的核心装备。

系统核心组成

系统以“环境监测+孢子捕捉+图像识别”为核心，构建三位一体的监测体系：气象信息采集装置监测风速、风向、雨量、空气温湿度、光照强度、大气压力等10余项气象要素，结合小麦生长模型，分析环境因素对病害发生的影响。例如，低温高湿环境易诱发条锈病孢子萌发，系统可提前捕捉此类气象信号。智能孢子捕捉装置采用空气动力学原理，通过抽气装置主动抽取空气样本，经载玻带自动收集孢子。设备搭载1200万像素显微成像系统，可对孢子进行高清拍摄与自动计数，并上传至云端平台。配备600天超长专用载玻带，减少人工更换频率。图像采集与分析模块结合深度学习算法，对小麦叶片图像进行分类识别，区分健康叶片与条锈病感染叶片，并预测病害严重程度。研究显示，该模型在严重病害检测中的与人工评分一致性超90%。

核心技术突破

多源数据融合分析系统将气象数据、孢子动态、图像识别结果与历史病害数据库进行交叉验证，通过内置模型(时序预测模型)计算病害发生概率。例如，当连续3天空气湿度>80%且孢子数量激增时，系统自动触发黄色预警。边缘计算与云端协同具备本地数据处理能力，可实时完成孢子计数、图像初筛等任务，减少数据传输延迟。云端平台则负责深度分析、模型训练与决策支持，生成病害热力图与防控建议。低功耗广域覆盖采用太阳能供电与4G/5G双模通信，支持偏远农田的无网环境部署。配备断点续传功能，确保数据完整性。

典型应用场景

农业生产端精准防控系统可定位病害发生位置(精度达±1米)，指导无人机或农机进行定点施药，减少30%以上农药使用量。产量保护在河南、山东等小麦主产区的试点中，系统预警使病害防治时间提前5-7天，平均增产8%-12%。科研教学端病害研究提供孢子动态、环境参数与病害发展的长期数据集，支持科研机构研究条锈病流行规律。教学示范高校可通过系统平台展示病害监测全流程，培养学生实践技能。政府决策端灾害预警集成多区域监测数据，为农业部门发布病害大范围爆发预警提供依据。政策制定分析病害与气候变化的关系，优化小麦种植区划与抗病品种推广策略。

来源：新浪财经