TXJBX 0031—2025果园病虫害智能识别与防控技术指南.docx

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ICS

FORMTEXT65.020.20

CCS

FORMTEXTXJBX

FORMTEXTB15

FORMTEXT西安市计量标准检测认证协会团体标准

T/FORMTEXTXJBXFORMTEXT0031—FORMTEXT2025

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FORMTEXT果园病虫害智能识别与防控技术指南

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FORMTEXT2025-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX发布

FORMTEXT2025-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX实施

FORMTEXT西安市计量标准检测认证协会??发布

STYLEREF标准文件_文件编号T/XJBX0031—2025

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STYLEREF标准文件_文件编号T/XJBX0031—2025

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果园病虫害智能识别与防控技术指南

范围

本文件规定了果园病虫害智能识别与防控系统的整体技术要求，包括系统架构、识别机制、防控装备、数据管理与应用模式等内容。

本文件适用于以果树为主要种植对象的种植园区中病虫害智能识别与防控系统的规划、建设、运维与评估。对于试验示范区、科研平台和智能农机配套工程也具有参考价值。

规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T32980—2016农业社会化服务农作物病虫害防治服务质量要求

GB/T43443—2023物联网智慧农业信息系统接口要求

术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

病虫害图像识别pestanddiseaseimagerecognition

指借助图像采集设备获取果树叶片、果实、枝干等部位图像，结合深度学习算法模型对病斑、虫体等特征进行识别与分类，从而实现病虫种类判定和发病等级评估的过程。

智能防控系统intelligentmonitoringandcontrolsystem

指融合感知设备、图像识别算法、决策模型与防控终端的综合平台，具备病虫害识别、风险预警、作业执行与系统反馈等功能，实现病虫害全过程智能化管理。

精准施治precisiontreatment

指基于识别结果进行差异化防治决策的操作方式，强调空间定位与剂量调控的精准性，常配合靶向喷洒、区域施药或个体处理等作业方式，以提高防控效果并降低资源浪费。

多源数据融合multi-sourcedatafusion

指将图像、环境、气象、历史治理记录等多维度数据进行集成与关联分析的过程，用于增强识别模型的推理能力与预测准确性。

远程智能运维remoteintelligentoperationandmaintenance

指通过无线通信、云平台和移动终端，实现系统设备的远程参数调整、状态监测、故障诊断与软件更新等维护活动，提高系统稳定性与服务效率。

总体架构与系统组成

病虫害智能识别与防控系统应由感知层、识别层、决策层与执行层等多个环节构成，形成完整闭环：

在感知层，系统通过部署高清摄像头、虫情诱捕设备、微型气象站等，实现果园环境与作物表征的多源数据采集；

在识别层，采用目标检测、图像分割与模式识别等算法，对采集图像中的病斑、虫体等特征进行分析，输出识别结果与置信度评分；

在决策层，系统结合历史数据、气象信息和识别结果，利用模型算法判定病虫发展趋势与风险等级，给出防控建议；

在执行层，配套植保无人机、智能喷雾车等终端装备完成施药作业，确保处理的精准性与时效性。

系统还应具备可扩展性与远程运维能力，支持移动端与云端同步，便于多点协同管理与数据统一分析。

图像识别与数据处理技术要求

图像识别模块是实现智能预警的核心，应具备高精度、高鲁棒性与持续学习能力。识别系统应支持典型病虫害的特征提取与分类识别，针对苹果树、梨树、柑橘、葡萄等主要果树的叶片斑点、果实腐烂、虫体咬痕等病症特征进行深度模型训练，并根据地区与季节差异持续优化识别库。

在数据处理方面，系统应具备多源数据融合与降噪能力，对图像、气象、土壤湿度、历史施药记录信息进行清洗、关联与建模，提升预测准确率。所有识