农作物病虫害防治知识库构建研究

李红艳

摘 要：随着现代信息技术的快速发展，各行各业对大数据的支持力度也在显著增加，为了能够促进我国农作物病虫害防治的整体水平，必须要积极构建完善的病虫害防治知识库体系，进而快速发现问题解决问题。本文通过对农作物病虫害防治，知识库的构建策略进行深入探究，明确知识库的具体构建方式，保证为农业病虫害防治工作做出重要的参考依据。

关键词：农作物;病虫害防治;知识库;构建

运用人工智能技术和计算机技术，结合农业专家的相关知识经验以及数据模型，能够对农业病虫害的发展发生特点进行全面的分析，并且通过智能化的处理，为农业病虫害防治工作提供准确的参考依据。在互联网技术快速发展的过程中，通过构建农业专家体系，可以从互联网中快速获取相关知识，保证病虫害防治知识库体系的内容更加的全面，提高了与用户的互动性和有效性，为用户选择农药提供重要的参考依据。由于当前我国农药使用缺乏科学指导，很容易引发资源浪费甚至环境污染等问题，不利于农业的可持续发展，而通过农作物病虫害防治知识库体系，可以通过生物防治、化学防治、物理防治等多种手段相结合，促进病虫害防治的整体水平全面提升。

一、农作物病虫害防治知识库的重要分类

在农作物病虫害防治知识库体系构建的过程中，最主要的就是包括知识库管理系统，数据库以及知识获取模块和用户模块等相关的功能其中知识库作为系统的核心部分能够存储原理知识，经验知识以及事实资料等，对专家系统提供重要的参考。在病虫害防治知识库体系设计时，最主要的就是保证整个体系功能优良，易于拓展，可以保证知识库体系及时更新。

对农作物病虫害防治知识库体系构建最主要的知识应该包括农药类型选择，知识用药时机知识、喷施药器械知识以及药效评估知识。

农药类型的选择知识可以为广大农民朋友准确辨别病虫害防治的具体用药，且起到良好的治疗效果，因为目前我国的农药都存在一定的局限性导致部分农药对某些病虫具有非常好的防治效果，但是对其他的病虫害防治效果不足，这样就很容易导致乱用药的问题，严重影响了病虫害的防治水平。许多农民朋友缺乏农药使用的相关常识，没有能够正确的控制温度、湿度、光照等自然条件，严重影响了药效的发挥，用药时机知识体系主要包括农药的使用时机，只有正确掌握病虫害的发病规律，选择最佳的治疗时机才能够根治，通过对昆虫日常活动生理特点进行存储，掌握害虫的活动规律，能够在一天的时间内分别释放不同的药物，起到最有效的防治效果，增强农药的整体利用质量，减少农药的施药次数。

施药方法知识和喷施器械操作知识则主要为农民朋友提供相关的培训方法。从目前来看，广大农民朋友对农药的基本特性不够了解，在喷药的过程中很容易采取错误的喷药方式，而无法发挥药效必须要选择良好的需要方法，从目前来看农村最普遍使用的喷药器具依靠人工支持。严重浪费劳力，而且喷施的效果并不理想，导致白白浪费了大量农药，很容易造成环境污染的情况。

对农药药效评估知识体系中，则可以为农户作出正确的指导，避免因为药效评估不准确而多次施药的情况。

二、农作物病虫害防治知识库体系的具体构建策略

1.应用展示层。农作物病虫害防治知识库体系应用展示从最主要的功能包括数据拆筛查，应用分析和平台管理等相关的职能，通过分布式数据库和分布式计算框架为基础，对相关的数据信息进行全面筛选，最终形成完善的农民用农作物病虫害电子档案库。

2.分析层。人工智能机器学习模型能够结合人工智能神经网络技术以及自动学习技术，对海量的农作物病虫害信息数据进行深入的分析，通过建立识别正常农作物病虫害的数据与病虫害数据相对比，准确判断农作物病虫害存在的风险隐患。

3.数据库层。数据构成主要包括通过对收集到的相关病虫害数据信息进行收集与存储，深入分析用户数据，最终形成完整的农作物病虫害医学知识体系，为技术人员的整治工作提供准确的参考。

4.基础层。基础层主要包括移动互联网络平台、云存储服务器和云服务器，通过基础层能够将分布式计算机数据库进行统一管理，最终实现数据共享。

三、业务流程

1.大数据采集。大数据采集是农作物病虫害防治知识库体系建设的基础，通过大数据采集功能可以对不同的农作物病虫害建设多种采集系统。大数据采集还可以与智能APP相互连接，让农民能够随时随地通过智能手机APP对检测结果进行判断，有效减少花费，也可以节省技术资源。

2.大数据存储。存储功能是农作物病虫害防治知识库体系建设的重要组成部分，通过对海量的数据信息进行存储形成数据库，能够完善数据分析处理的整体效率，对大规模的数据信息进行自动管理，确保对海量的数据信息自动检测，有效提高农作物病虫害防治知识库体系运行的质量。

在农作物病虫害防治知识库体系实践应用的过程中，能够多角度全方位的对农作物病虫害数据信息进行分析，并且建立标准的训练级，经过机器学习对各类病虫害危险度形成风险模型，通过人工智能对农作物病虫害数据信息进行科学合理的预测，准确判断近视发展趋势，做到个性化的结果分析。

3.大数据分析。分析功能是农作物病虫害防治知识库体系建设的重要组成部分，在农作物病虫害技术大数据分析系统中，可以通过神经网络模式识别、自然语言处理、遗传算法等相关的数据，对海量的信息进行过滤和清洗，确保所有的数据信息都是最关键和最准确的真实数据，提高农作物病虫害防治知识库体系处理的整体效果。

4.大数据多模式交互。交互平台主要是面向用户的操作平台，由于农作物病虫害防治知识库体系的服务对象很多，包括农民、监管部门、技术机构等，要根据不同的服务对象采取恰当的交互策略。对于监管部门来说，可以通过农作物病虫害防治知识库体系对流行病学数据进行实时监测，还可以采取恰当的策略，为农民宣传并推广科学用药的相关知识，有效提高我国农作物病虫害防治的整体质量。

四、结语

總而言之，随着大数据技术和人工智能技术的快速发展，农作物病虫害防治知识库体系已经成为必然发展趋势，将农作物病虫害与农作物病虫害防治知识库体系相结合，可以有效提高技术数据信息互通互享机制，也能够帮助农民实现农作物病虫害的自我管理，确保对农作物病虫害的相关数据信息进行全面分析，有效提高技术的服务质量和服务水平。

参考文献：

[1]朱立武，李绍稳，刘厚胜，李瑶.砀山酥梨栽培专家系统的设计与实现[J].安徽农业大学学报，2001（03）：259-262.

[2]李东晖，戴小鹏，黄璜，廖晓兰，欧阳中万.棉花病虫害防治过程中专家系统的应用[J].福建电脑，2006（12）：1-2.

[3]左志平，唐少先.农作物病虫害防治知识库构建探讨[J].湖南农业科学，2012（09）：132-133+137.

[4]李鑫星，傅泽田，张领先.农业病虫害远程诊断与知识呼叫中心系统[J].农业机械学报，2010，41（06）：153-157.