面向智能移动终端的棉田病虫害信息获取与主动服务模型研究

Cotton is the most important economic crop in XPCC(abbreviation for "Xinjiang Production and Construction Corps"), and cotton pests and diseases is one of the important factors affecting cotton production. Cotton pests and diseases are characteristic of short incidenceperiod and quick breakout, so early detection, timely prevention and treatment are necessary. Traditional methods of information acquisition of cotton pests and diseases have shortcomings such as big temporal differences, difficulty to analyze and do statistic.Remote sensing method-based is susceptible to time of passing territory, and the monitoring results can only be acquired at the middle and late period of the disaster, and must be supported by ground validation. WebGIS-based systems served for managers and farmers are difficult to easily access relevant information and have the difficulty of effective transmission of monitoring results.In this project, we analyze the cotton production characteristics and management models of XPCC, and focus on smart mobile terminals oriented technologies of information acquisition and active services model of cotton fields' pests and diseases, which aim to solve the problem of the application field of two categories. The first one is technologies of acquisition, aggregation, analysis and push of spatial information and attribute information of cotton pests and diseases. The second one is the key theories and technologies of dynamic configuration, assembly, optimization of the active service of such information.It is theoretically and practically significant for this research to explore the essential characteristics of the flow of information in Location based service applications of agricultural informatization, build the smart mobile device-based active information push service scheme for the field of agriculture, increase the reusability of mobile applications and service schemes in the field of agriculture.

棉花是兵团最主要的经济作物，棉花病虫害是影响棉花产量的重要因素，其发病周期短、爆发时间快，及早发现与及时防治十分必要。传统方式的棉田病虫害信息采集时空差异性大，统计、分析困难，遥感监测方法由于受过境时间影响，其监测结果在灾害发生中、后期才能获得并需地面验证支持，而基于WebGIS的系统多数面向管理人员，棉农很难便捷地获取与己相关的信息，监测结果的有效传送存在困难。本项目基于智能移动终端，结合兵团棉花生产特点和管理模式，开展棉田病虫害信息获取技术与主动服务模型研究，旨在解决该应用领域两大类问题：一是病虫害空间信息及属性信息获取、聚合、分析、推送相关技术；二是该类信息主动服务的动态配置、组装、优化关键理论及技术。本研究对于揭示基于LBS的农业信息化应用系统信息流本质特性、建立基于智能移动设备面向农业领域的主动信息推送服务模式、提高该领域移动应用软件和服务模式的可复用性具有理论意义和应用价值。

棉花是新疆和兵团的主要农作物，及时有效地提供病虫害监测信息服务非常必要。项目结合研究区种植模式和管理机制，基于智能移动终端实现了棉田病虫害空间及属性信息的快速获取。结合多种因子建立了病虫害预警预测模型，使用空间信息分析方法生成服务产品，从而解决病虫害信息主动服务的动态配置、组装、聚合、优化、推送关键理论和技术问题。得到了以下主要研究结果：.（1）遵循棉花病虫害分级分类标准，运用移动GIS、GPS、离线地图加载、图形绘制等技术，基于移动终端实现了病虫害发生位置及属性信息的快速采集，通过定义JSON模板实现了异构平台数据的一致性。.（2）对影响研究区棉蚜发生的主要气象因子进行分析，结果显示棉蚜发生发展呈现3个阶段，温度和湿度（相关系数分别是0.52、0.34）是主要影响因子。依此建立了分阶段基于温湿系数的棉蚜发生等级预报模型，验证精度为87.5%。采用基于马尔科夫链的方法对研究区棉叶螨虫情进行短期预测，使用克里格插值方法得到大范围的预测结果，使用Python语言建立了耦合的预警模型，预测精度达到80%。.（3）使用反距离插值方法获取棉蚜虫害发生等级栅格图，进而对栅格数据进行裁剪、重分类、矢量化和空间链接处理，得到每个条田块的棉蚜虫害发生等级，在此基础上通过热点分析得到棉蚜虫害发生的热点区域。棉叶螨虫害则是用交叉分析方法，通过SQL筛选病虫害发生严重的区域。利用可视化建模工具为两者专题图服务发布建立了对应模型。.（4）利用Web AppBuilder框架构建了面向研究区的棉田病虫害信息服务平台。一方面将专题图作为服务发布，便于用户在PC端通过浏览器或者手机App中浏览；另一方面，将虫害信息专题图与包含农户信息的棉田地块地图进行交叉分析，筛选为害严重的区域，通过JPush平台向用户进行精确推送。.（5）获取了研究区2004-2013年的历史气象数据和病虫害数据，近3年的病虫害现势数据，以及研究区遥感影像、基础地理、土地利用、基本农田和20个单位的农户及植保人员数据，为后续研究奠定了坚实的数据基础。建立了基于智能移动设备面向农业领域的主动信息推送服务模式，可为相关领域移动应用软件和服务模式的可复用性提供重要参考。