農作物病蟲害一直是農業生產管理中的一大難題，嚴重的蟲災不僅會造成經濟損失，還會導致農藥的加量使用，進而增加食品安全問題發生。但隨著社會的進步，人工智能、物聯網等先進技術廣泛應用農業領域，也推動了病蟲害測報的改革。
那么在病蟲害測報工作中，到底是人工下沉一線測報更準確，還是人工智能更勝一籌？今天，我們來進行一次全方位的分析與對比：
傳統VS人工智能對比圖
可以看出，無論是在作業效率還是節省成本方面，科技的力量都遠超傳統人工作業。
托普云農作為國內先行的數字農業綜合服務商,有著深厚的植保業務基礎。多年來，托普云農深挖植保測報痛難點，自主研發了農作物病蟲害監測預警系統，立志改變當下測報效率低下的局面。這套系統不僅充滿了科技的“味道”，更廣泛應用于全國29個省份，成效顯著。
其中，坐標宿遷市的農作物病蟲害監測點近期也已陸續驗收，以科技力量加速提升了當地農業病蟲害測報能力。
宿遷監測點實景圖
想要全面提升病蟲害測報能力，當然不能僅僅依靠硬件設備。整個病蟲害監測系統由軟件應用平臺和智能硬件裝備組成。布設于田間的蟲情測報燈、益特性誘測報系統、氣象監測站等智能裝備盡職盡責充當“農田護衛”，實時、準確地記錄著田間病蟲狀況、作物生長情況、災害情況、土壤墑情、田間環境等重要數據，工作人員通過云平臺或手機就能實時查看上述參數，以便及時做好日常監測和預警測報。
其中，不得不提的就是系統的圖像識別技術。以往人工測報需要走進田間地頭，反復記錄與更新數據，再進行上報。但這個農作物病蟲害監測預警系統輕松解決了以上難題。通過圖像識別，可以實現對每個蟲體的高清拍攝，一張張蟲子的“證件照”會自動上傳至云平臺。查看蟲體的同時還能分析出蟲體的類別，輔助工作人員進一步分析決策。目前，系統已經可以識別一二類害蟲100余種，準確率達90%。
整套測報系統的成功應用，不僅解放了植保人員的“雙手”，降低了基層測報人員的工作強度，更提升了宿遷病蟲害的防治效率以及科學化決策的水平，從源頭有效控制病蟲災害，推動農民增收和農業的可持續發展。
