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基于智能监测系统的徐闻菠萝黑心病防控研究*

文◆广东海洋大学经济学院     沈振华 袁宇希

  广东海洋大学数学与计算机学院 李卓霖 徐国保

引言

在全球化的背景下，农业产业的可持续发展受到全球关注。中国作

为农业大国，其农业生产的现代化转型对于保障国家粮食安全和推动乡

村振兴具有重要意义。智慧农业通过集成现代信息技术，实现了农业生

产的智能化、精准化管理，有效提升了农业生产效率和产品质量，标志

着农业进入了网络化、数字化、智能化的新纪元[1]。在探讨农业领域的

技术研究应用时，国内外的研究者们持续推动着农业的现代化进程。特

别是在智慧农业的发展中，信息科技与农业的融合催生了第三次绿色革

命[2]。区块链技术作为农业现代化的关键支撑，为农业产业链的转型升

级提供了新的机遇，有效解决了农产品质量安全、智能生产、供应链金

融以及产业链治理等领域的信息不对称问题[3]。

徐闻县作为中国最大的菠萝生产基地，其菠萝产业的发展对当地经

济具有举足轻重的作用。然而，菠萝黑心病作为常见的菠萝病害，严重可行性分析。

影响了菠萝的质量，给种植户带来了巨大的经济损失。黑心病主要出现1.1技术可行性

在植株的幼苗生长期，由多种霉菌和病菌感染引起，经常发生在雨水较系统采用的高精度传感器技

多的时期[4]。尽管已有一些防控措施，但由于在实时监测和预警方面的术已广泛应用于农业监测领域，

不足，限制了对黑心病有效防控的能力。能够提供稳定且准确的数据收集

本研究旨在设计并实现一种基于环境监测与区块链技术的智能监测功能。ESP8266WiFi模块被广

系统，用于实时监测影响菠萝生长的关键环境参数，并结合区块链技术泛用于物联网设备，确保了数据

实现菠萝生长过程的透明化管理。通过该系统，种植户能及时获取环境传输的可靠性和实时性。云平台

监测数据，预测黑心病的发生，从而采取有效的干预措施。此外，系统如AWS和Azure提供了强大的

的实施还有利于提升菠萝的市场竞争力，增强消费者对品质的信任，为数据处理和存储能力，支持大规

徐闻菠萝产业的可持续发展提供技术支持。模的数据分析和机器学习模型的

部署。利用现有的机器学习框架

1智能监测系统的可行性分析（如TensorFlow和PyTorch）开发

本智能监测系统主要由传感器设备、无线通信模块、云计算平台、预测模型，这些框架已被证明在

机器学习算法、区块链技术、图像处理技术以及用户交互界面等关键部类似应用中有效。FISCOBCOS

件组成，以下是从技术、经济、操作和社会4个维度对系统进行全面的区块链平台提供了数据不可篡改

*【基金项目】2024年度广东省大学生创新创业训练计划项目（S202410566046）

【作者简介】沈振华（2003—），女，重庆人，本科，研究方向：农业经济与技术应用。

【通讯作者】徐国保（1976—），男，江西德兴人，博士,教授，研究方向：物联网工程、计算机视觉等。

2025.02|39

科技创新TechnicalInnovation

和透明性的特性，适用于农产品效提升菠萝