粮产区镉污染检测与病虫害风险评估系统研究与实现

近几十年来，我国一直被称为农业大国，农业的发展在国家的发展中扮演着举足轻重的角色。但是，由于过去几十年我国重工业的快速发展，农用土地面临着严重的重金属污染问题，大部分土壤中镉元素的含量严重超标，这对农作物的生长产生了不可忽视的影响。与此同时，农作物生长过程中病虫害的威胁也一直是一个无法回避的重要议题，由于农民缺乏病虫害防治和镉污染监测方面的相关经验，他们对于收成骤减的现状感到束手无策。

为了系统性地解决与农作物安全相关的诸多问题，我们的团队基于原位检测技术和人工智能识别原理开发了一款智能监测农作物镉污染和病虫害情况的系统，我们致力于将这项技术和相关知识普及到广大农民中。

我们的系统利用了先进的原位检测技术，能够准确地检测农作物中的镉污染情况。通过对土壤和植物的采样分析，我们能够精确地了解土壤和农作物中的镉元素含量是否超标。同时，我们的系统还结合了人工智能技术，可以通过图像识别来检测农作物的病虫害情况。这项技术可以帮助农民及时发现和诊断病虫害问题，采取有效的防治措施，保护作物的生长和产量。

我们的目标是通过智能监测系统的推广和应用，提高农民对于农作物镉污染和病虫害防治的认识和实践能力。希望通过科技的力量，帮助农民解决当前面临的困境，保障农作物的安全生产。

我们的项目团队秉持着“AI赋能，科技助农”的理念，并开发了一款创新的集成化APP。该APP基于原位检测技术和AI识别原理，具有实时监测农作物镉污染水平和病虫害状况的功能，并提供相应的风险评估。

通过该APP，农民能够及时了解农作物的镉污染情况和病虫害发展趋势。这有助于他们采取相应的防治措施，减少农作物的镉污染水平和病虫害的损害。同时，该APP还提供了一个教育和资讯平台，旨在提升农民对于农业土地污染和种植知识的认知度。通过教育和资讯平台，农民可以获取相关领域的最新信息，学习防治病虫害的先进方法和科学种植技术。这有助于农民更加高效地掌握防治方法，提升种植技能，最大限度地提高农作物的产量和质量。

我们的集成化APP旨在利用AI技术为农民提供实时、准确的农作物监测和病虫害识别，同时提供教育和资讯平台，以帮助农民提高对土地污染和种植知识的认知并应用于实践中。我们致力于助力农业发展，提升农民生产效率，为农业可持续发展做出贡献。

1. 科技助农产品背景与发展现状的调研

本研究对乡村振兴战略下助农产品的现状进行梳理，对农业市场的宏观行业背景、微观环境进行逐步解析，再对项目的竞争者和自身竞争力进行剖析，以期为APP的开发和推广提供更为广泛的视角。

农业市场的宏观行业背景：首先，研究分析了当前农业市场的整体情况，包括农业的发展趋势、政策支持和市场规模等。了解整个农业行业的发展状况有助于更好地把握助农产品的发展机遇。

微观环境分析：除了整体行业的背景，还对助农产品所面临的具体微观环境进行了深入解析。这包括农民的需求和痛点、农业生产的特点和现状、农产品销售渠道等方面。通过了解这些信息，可以更好地定位和设计助农产品，以满足农民的实际需求。

竞争者剖析：在竞争激烈的市场环境中，了解竞争者的情况是非常重要的。本次研究通过对相关竞争者的分析，包括其产品特点、市场份额、竞争优势等，以便更好地评估自身的竞争力，并为APP的开发和推广提供参考。

2. 传感器镉污染及病害虫检测服务的研究

根据技术模型，我们的团队研发了一套先进的智能监测系统，专门针对农作物的镉污染和病虫害问题。系统集成了远程监测镉污染、自动拍照识别害虫、分类统计、实时传送数据、虫害预警以及提供防治建议，以实现对农业镉污染和病虫害的自动化和智能化收集与监测、提供一体化的解决方案。

通过这套系统，可以远程监控土壤中的镉含量，并在发现超标情况时立即向农户及有关农业部门发送预警，以此来提醒农户及有关农业部门采取应对措施。同时，我们在农田中安装的高清摄像头还可以捕捉病虫害的照片，将其上传至数据库利用识病原理技术对其进行识别分析，并将病虫的相关信息及解决该种病虫害对农作物侵蚀的方案一并发送至农户端，以实现问题高效处理。

3. 智慧农业网站信息化平台的搭建

本团队针对农业信息传播的需求，搭建了一个综合性的数据库网站平台，该平台覆盖了农业科普和推广，专门提供了镉金属含量监测以及农作物病虫害防治的信息服务，包括网站公告、农作物查询、镉金属防治、病害查询、虫害查询诊断、论坛、咨询专家、登陆等模块，后台管理板块也将实现对内工作的协同高效。

4. 多元化市场营销策略的制定

为实现商业价值和盈利目标，更好地满足用户需求，不断创新和完善平台服务，进一步推动镉污染和病虫害防治技术的推广和应用，项目为APP制定了多元化的市场营销策略。首先，要抓住电商直播契机，深耕电商平台，建立主营产品线，其次，加大与各农产品与工具厂商的合作，努力开拓广州市场，提升品牌知名度；此外，本项目依托于4P模型，对“智慧农业”的产品、价格、渠道、促销策略进行分析；最后，考虑到软件平台的口碑度与好感度，项目为APP提供了在线支持、定期更新和维护、用户培训课程等一系列售后服务。

国内研究现状：在我国，农作物安全问题引起了广泛的关注和研究。针对土壤重金属镉的污染问题，国内学者致力于开展镉污染土壤的监测、修复和防控技术研究。一些研究通过采样分析和实验研究，探索了镉的来源、迁移规律以及对农作物的影响。积极探索镉吸附剂、微生物修复等技术手段，寻求镉修复和防控的方法。同时，对于病虫害的研究也取得了一定的进展，包括病虫害的监测技术、防治方法以及农作物抗病虫害品种的培育等方面。

国外研究现状：国外对农作物安全问题也进行了广泛的研究。在土壤镉污染方面，一些国外研究着重于镉的迁移、蓄积以及其对农作物生长和环境的影响。通过使用新颖的技术，如生物修复、植物吸收、土壤改良等，国外学者在镉污染的治理方面取得了一些突破。同时，国外还开展了大规模的病虫害监测与预警系统的研发，利用遥感、无人机、图像识别等技术手段实现快速准确的病虫害监测，以及针对性的防治措施。

发展动态：在面对农作物安全问题时，各国都意识到新技术应用与创新的重要性。全球范围内建立监测系统体系已成为趋势，以实时掌握镉含量的情况和病虫害的传播动态。新兴技术，如人工智能、大数据分析和远程监测等的应用，将能够提高农作物安全监控与管理的效率和精度。此外，还有国际间在农作物安全领域的合作与交流不断加强，加快了新技术的引进和推广，促进了农作物安全领域的发展。

1.研究背景

农作物作为人类的主要食源，其产量和质量直接关系到全球数十亿人口的生存和发展。土壤是我国生态环境的一个重要的组成部分，在农业生产的过程中发挥着重要的作用，是农作物生长的基础，然而随着近些年来我国工业的迅速发展，工业排放物的含量逐渐增加，特别是一些重金属的使用对于土壤的危害十分大，镉便是其中一例，研究显示，我国镉污染农田面积已达到2000万hm²，约占总耕地面积的1/6，全国共11个省25个地区的农田受到不同程度的镉污染，同时病虫害也严重威胁着农作物健康生长，降低了农作物的产量和质量。据统计，病虫害每年给全球农业带来的经济损失高达数百亿美元，全球粮食安全问题严峻，大规模暴发病虫害造成农作物大面积歉收，直接关乎农民的生计，影响人们的生活质量和身体健康。面对这些问题，新技术应用与创新是未来解决农作物安全的主要发展方向，我们需要建立全球范围内的监测体系，及时掌握病虫害的传播动态，检测镉的含量，保障农作物生产安全。

2.开发现状

（1）技术突破

在镉污染检测方面，国内外有关单位和学者开展大量农田土壤污染修复研究，特别是日本，50年代镉污染以来，如选育出低积累水稻品种一日本晴；制定了降低稻米镉积累的水分管理技术方案等；在湘科研单位如湖南省农业科学院、湖南农业大学、中科院亚热带研究所等，在湖南地区镉污染稻田开展了大量的试验研究和联合攻关。

在病虫害防治方面，为了有效防控病虫害，一些地区加强了监测站点的建设和管理，如重庆市强化数字化监测预警系统实现病虫周报调度，提高了预报准确率；河南省小麦重大病虫害绿色防控技术获得突破性进展，突破了小麦重大病虫害分区治理和集成增效等关键技术，为小麦“三病一虫”等重大病虫害防治提供了强大技术支撑；科学岛团队联合安徽省农科院农业经济与信息研究所，联合推出通用人工智能与农业深度融合和科技创新应用的最新成果---“图知农业病虫害大模型”。

（2）局限性

目前研究主要局限在盆栽试验或田间小区尺度，其相关控制条件与大田实际生产环境及操作存在较大的差异，且主要侧重于研究区域内土壤重金属含量、空间分布等方面，难以对土壤污染状况与农作物重金属污染之间进行系统的相关性分析。现有农业病虫害监测技术落后，监测调查范围小、效率低、费时费力；另外，基于深度学习的病虫害智能识别已经大量应用，但模型分散、精度低、迁移能力弱，泛化性能差；现有的病虫害服务受限于单一的程序输出模式，缺乏与用户之间的互动。

3.优化方向

为解决此类痛难点问题，未来，我们将建设产粮区镉污染监测、病虫害识别及教育服务一体化的平台，使用无人机监测技术，以提高监测的覆盖范围和效率；开放农作物查询、病害虫诊断、专家咨询、小程序视频直播等功能,聚集更多的内容、生产者和优质社会资源,建立开放的数据共享平台，促进数据的共享和利用，加速科研进展，为更多的农业人提供有用的农业知识和服务，允许用户反馈和参与，形成双向的信息交流机制；加强对农民的培训，提高农民对镉污染及病虫害识别、监测和防治知识的认知度，提供更加便捷高效的监测服务，加强农民与平台之间的联系，及时响应农民的反馈，并不断优化服务内容，优化算法,拓展农业行业应用，以移动手机作为托盘,用新技术在农业智能服务领域“开沟挖渠”,打造一个真正能够惠及农户的“水利工程”。同时，我们也将提供农产品销售服务和红色旅游的宣传信息，以全面支持乡村振兴事业。

本软件的通过在农田中部署原位检测仪、高清摄像头及无人机等智慧设备，不仅可以利用原位检测技术实现对农作物中的镉元素含量的实时检测，并对检测结果进行评估，将检测结果汇总发送至用户端口；还可以实时显示无人机对农作物的检测状态，接收无人机所拍摄的遥感农作物图像，并利用AI识别原理实时检测出农作物的病虫害类别及其位置信息，从而将检测结果同步至用户端口，以此来达到高效解决农业监管工作耗时耗力却效率不高的问题的目的。

大数据技术支撑：跟踪农田环境数据的变化,并对农作物生长情况进行预估,准确地对农作物进行浇水、喷药等,有效降低因自然因素、病虫害等对农作物产量造成的影响。

农业资源丰富：为用户提供农业文献、论文期刊和专家咨询,为用户提供科学的种植指导,提高农田资源利用率。

交易平台规范：和厂家签订协议,产品来源渠道正规,并对产品进行质量检测,杜绝劣质品。

软件集镉含量测量、病害虫检测、新农人培训、农业产品交易平台于一体,对于大多数农业从事者而言操作相对简单，较之网上现有的助农平台更能为农民带来实质性的帮助。

1.技术路线：

本项目采用的技术路线以大数据和人工智能为核心，结合物联网技术实现对产粮区镉污染和病虫害的智能监测、识别和防治。通过构建一个集数据采集、处理、分析和应用于一体的智慧农业平台，旨在为农业生产提供精准化、智能化的技术支持，优化农业资源利用效率，提升农产品质量和安全水平。

数据采集：利用物联网技术，部署原位检测仪，平台和原位检测仪连接，实时收集土壤镉含量、温湿度、光照强度等数据。同时，采用无人机配合高清摄像头对农田进行航拍，收集作物生长图像数据，为病虫害识别提供原材料。

数据处理与分析：所有收集到的数据通过网络传输至云端服务器，利用大数据处理技术进行数据清洗、整合和存储。通过建立数据模型，对数据进行深入分析，包括土壤镉污染程度评估、病虫害发生预测等。

AI技术应用：利用深度学习技术，对收集到的作物生长图像数据进行处理，实现病虫害的自动识别和分类。结合专家系统，为农民提供相应的防治建议和解决方案。

信息服务与交流平台：在该平台上，为农民提供实时的监测数据查询、病虫害防治知识、科技培训课程等服务。同时，设立互动交流板块，增强农民之间、农民与专家之间的沟通与交流。

2.拟解决的问题：

本项目旨在解决以下问题：

①土壤镉污染监测困难：通过原位检测技术技术实时监测土壤镉含量，及时发现镉污染问题，为农民提供科学的耕作建议。

②病虫害识别效率低下：利用AI识病原理实现病虫害的自动识别，显著提高识别效率和准确性，减少化学农药的滥用。

③农业知识普及不足：通过在线平台提供科技培训课程和防治知识，提高农民的科学种植水平。

④信息沟通不畅：设置交流互动板块，增强农民与农业专家之间的信息沟通和技术支持。

3. 预期成果：

2024年7月文献收集与分析：研读国家出台的相关政策文件

2024年8月实地调研：团队进行社会实践，深入农村调查，发现切实问题，并与附近农户取得初步合作

2024年9月初步建立程序系统：初步建立农作物核污染及病虫害监测平台

2024年10月申请专利：实用新型专利一项，软件著作权两项

2025年3月加大宣传力度，采用线上、线下结合的方式进行推广宣传，扩大产品知名度。

2025年7月项目结项