玉米是重要的粮食作物之一，其稳产高产对全球粮食安全具有重大影响。然而，玉米在生长过程中受到多种病害的影响，这些病害不仅降低产量，还影响品质，给农业生产带来巨大经济损失。传统的病害管理方法多依赖人工经验，存在识别准确性低、防治不及时等问题。随着信息技术的快速发展，利用现代技术手段进行病害的精准识别和智能防控成为可能。本研究聚焦于玉米田间主要病害，旨在通过集成创新技术，提升病害管理的科学性和有效性，为玉米生产的可持续发展提供技术支持。
玉米在生长过程中容易受到多种病害的侵害，这些病害不仅导致产量减少，还会影响玉米的品质。因此，如何有效地识别和防治玉米田间病害，一直是农业科研工作者和种植者关注的问题。传统的病害识别方法主要依赖人工观察和经验判断，这耗时耗力，而且准确性受到个人经验和知识水平的限制。随着信息技术的快速发展，精准识别技术能够通过分析玉米叶片、茎秆等图像信息，快速准确地识别出病害种类和严重程度。例如，利用深度学习算法训练的图像识别系统可以自动检测和分类玉米的各种病害，提高了识别效率和准确性，智能防控技术则是在精准识别的基础上，根据病害发生的情况和趋势，制定出科学合理的防治方案。本研究旨在探索玉米田间主要病害的精准识别与智能防控技术，以提高玉米生产的稳定性和效率。通过结合现代信息技术和植保知识，集病害监测、识别和防控于一体的智能系统，能够准确识别多种玉米病害，并实现实时监控与预警。与常规管理相比，智能防控技术提高了病害管理的效率和作物产量，降低了农药使用量，对保障粮食安全和环境保护具有重要意义。
一、玉米主要病害类型及特征
1、玉米大斑病
又称条纹病、煤纹病、枯叶病、叶斑病，是玉米主要的叶部病害，先从底部叶片发生，逐步向上扩展，严重时能遍及全株。发病叶片上形成大型核状病斑，初期为水渍状青灰色或灰绿色小斑点，后期变为边缘暗褐色、中央淡褐色或灰色的大斑。在潮湿条件下，病斑上有明显的黑褐色霉层。
2、玉米小斑病
从苗期到成熟期均可发生，主要危害叶部。初期为褐色水渍状小点，扩大后成椭圆形或长方形病斑，边缘有紫色或红色晕纹圈。该病由真菌引起，病原菌借风雨、气流传播，发病适宜温度为26-29℃，多雨、湿度高的条件下病情迅速扩展。
3、玉米锈病
主要侵害叶片，严重时果穗苞叶和雄花也可发病。病斑初为不明显的淡黄色小点，后扩展为圆形至长圆形，黄褐色或褐色，周围表皮翻起，散出铁锈色粉末。病原菌以夏孢子辗转传播、蔓延，高温、多湿、光照不足条件下易流行。
4、玉米纹枯病
主要危害叶鞘和茎秆，严重时果穗受害。发病初期在叶鞘上产生暗绿色水渍状病斑，后合成不规则大病斑，由下向上扩展。病部长出稠密的白色菌丝体，形成小菌核。病原菌在病残体或土壤中越冬，播种过密、施氮过多、湿度大时易发病。
5、玉米茎基腐病
包括青枯型茎腐病和细菌型茎腐病，分别由不同病原菌引起。青枯型茎腐病表现为根系褐色腐烂，茎基部病斑水渍状，病株枯萎；细菌型茎腐病则在叶梢和叶鞘上出现水渍状腐烂，病组织软化，散发出臭味。
6、玉米丝黑穗病
苗期侵染的系统性病害，一般到穗期才出现典型症状，病穗保持原形，部分小花受害变形，不能形成雄蕊，小花基部膨大形成菌瘿，破裂后散出黑粉。
二、玉米田间病害对玉米生长的影响
病害不仅直接影响玉米植株的生理健康，还间接影响产量和品质，进而对整个农业生产系统造成不利影响。一方面，病害会破坏玉米植株的正常生理功能。例如，叶斑病会导致叶片出现病斑，减少光合作用的有效面积，影响植株的光合效率。病毒性病害如玉米矮花叶病则会干扰植株的代谢途径，导致生长迟缓甚至死亡。这些直接的生理影响降低了玉米的生长速度和生物量积累，使植株无法达到其遗传潜力所决定的产量水平。另一方面，病害还会影响玉米的繁殖能力。玉米穗腐病会直接侵害果穗，导致籽粒腐烂或脱落，严重影响产量。同时，降低玉米种子的质量，影响萌发率和幼苗的活力，增加玉米植株的脆弱性，使其更容易受到其他生物和非生物因素的侵害。例如，受到病害影响的植株更容易被害虫侵袭，或者在极端天气条件下更容易发生倒伏。病害的发生还会影响玉米田间的微生态环境。严重的病害会导致农田生态系统中有益生物种群的减少，如天敌昆虫和土壤微生物，这些生物在维持农田生态平衡和促进植株健康方面起着一定的作用。
三、传统病害识别与防控方法的局限性
从效率的角度来看，传统的病害识别通常依赖于人工的观察和经验判断。这种方式费时费力，且受到个人经验和知识水平的限制，难以应对大面积作物的快速检测需求。例如，农民或植保人员需要亲自下田，逐一检查作物的生长状况，这不仅消耗大量的时间和劳动力，而且在病害初期往往难以及时发现问题，错失了最佳防治时期。同样，传统的防控方法如手工喷洒农药，同样是效率低下且耗费人力的过程。均匀喷洒的难题以及无法精准针对受影响区域的问题，进一步降低了化学药剂的使用效率，增加了成本支出。在准确性方面，传统的病害识别方法由于缺乏科学的诊断工具和标准化流程，很容易出现误判或漏判。人眼观察无法精确区分病害的种类和严重程度，特别是在病害症状相似或者多种病害混合发生的情况下。而错误的诊断会导致不恰当的防控措施被采取，比如使用不适合的农药，不仅无法有效控制病害，还可加剧药物残留问题，影响农产品质量和安全。在资源消耗方面，在传统模式下，农药和水资源的大量使用是普遍现象。由于缺乏精准喷洒设备，农药往往过量使用，不仅增加了农业生产成本，还会引起土壤和水源污染，威胁生态环境安全。同时，农药的过度使用还会导致病原体和害虫抗药性的增强，进一步加剧农业生态的恶性循环，不仅破坏了农田生态系统中的生物多样性，还可导致非靶标生物的死亡，如益虫和天敌的减少，这会破坏生态平衡，降低自然生态系统对害虫的控制能力。长远来看，这种模式不利于农业的可持续发展。尽管传统方法在某些情况下依然有其适用性和便利性，但为了提升农业生产的质量和效率，减少对环境的负担，现代农业生产迫切需要更高效、科学、环保的病害识别与防控技术。
四、玉米田间病害精准识别技术
1、数字图像处理技术
通过高清相机或智能手机拍摄的玉米叶片照片，可以利用数字图像处理软件进行详细的病斑特征提取。这一过程涉及图像预处理、特征提取和分类三个关键步骤。图像预处理包括去噪、增强和分割，目的是突出病斑区域并减少背景干扰。接着，通过特征提取算法，如灰度共生矩阵、局部二值模式和色彩矩等，从处理后的图像中提取出能够代表病害特征的量化参数。最后，结合病害诊断知识库，采用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。数字图像处理技术的优势在于其非破坏性、高效性和精确性。农民和技术人员可以轻松地在田间获取图像数据，并通过软件快速得出诊断结果。然而，这种方法也存在一些挑战，图像质量受拍摄条件如光照、角度和距离的影响，会影响识别的准确性。病斑的多样性和复杂性要求处理算法必须具备高度的鲁棒性和适应性。环境因素如天气和季节变化会对图像采集和识别效果产生不利影响。
2、基于深度学习的识别技术
这种方法主要依赖于深度卷积神经网络（DCNN）模型，如ResNet50和VGG19，它们能够自动从大量标注的病害图像中学习并提取层次化的特征。通过迁移学习和数据增强技术，这些模型能够进一步提高识别性能，即使在数据量有限的情况下也能保持较高的准确率。深度学习方法的优势在于其自动化和高准确性。一旦训练完成，DCNN模型可以快速识别新的病害样本，无需人工干预。深度学习模型具有很好的泛化能力，能够处理不同品种和生长条件下的玉米病害。
3、高光谱成像技术
高光谱成像技术结合了光学、电子学、信息处理等领域的技术，能够实现地物光谱的窄波段连续成像。通过搭载在无人机等平台上的高光谱相机，可以获取玉米叶片的高清光谱图像数据，这些数据包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱成像技术的核心优势在于其超窄波段的光强量化能力，通常包含数百个波段，这使得它能够提供比传统宽波段遥感更多的精细光谱信息。在玉米病害识别中，不同病害的光谱特征表现为波形的变化，这些变化可以在高光谱图像中被精确捕捉。在病害特征提取阶段，可以通过光谱角填图（SAM）、光谱信息散度（SID）等方法来识别和分类病害。这些方法基于不同病害特有的光谱特征，将正常与受病害影响的玉米叶片区域区分开来。
五、玉米病害智能防控技术
1、病害监测传感器技术
病害监测传感器技术主要利用各种类型的传感器来收集与玉米生长密切相关的数据，这些数据通常包括环境因素和作物本身的生理参数。环境因素的监测主要涉及温湿度、土壤水分、光照强度等，这些因素直接影响玉米的生长状态和病害发生的风险。例如，高湿度和适宜的温度条件往往有利于某些病原菌的生长和传播，因此，通过监测这些环境参数，可以及时调整灌溉和通风策略，降低病害发生的风险。除了环境因素，生理参数的监测涉及叶片温度、叶绿素含量、茎秆直径、植株高度等指标。叶片温度的变化可以反映植物的蒸腾速率和水分状况，而叶绿素含量则直接关系到光合作用的效率。这些生理参数的变化往往能够早期显示出作物健康状态的改变，从而为病害的早期检测提供线索。在实际应用中，病害监测传感器技术通常需要结合无线通信技术和边缘计算技术，以实现数据的实时传输和处理。
2、智能防控决策支持系统
智能防控决策支持系统（DSS）集成了数据采集、分析预测和决策制定的全过程，为农民和管理者提供科学、合理的防控建议。这种系统通常由几个关键模块构成，包括数据管理模块、模型库、知识库以及用户界面。数据管理模块负责收集来自不同监测传感器的数据，如气候数据、土壤状况、作物生长信息以及通过图像识别得到的病害发生情况等。这些数据经过清洗、整合后，为模型分析和预测提供输入。模型库则包含了多种病害预测和评估模型。这些模型根据历史数据和当前环境条件，运用统计和机器学习方法来预测病害发生的风险以及发展趋势。例如，基于气象数据的模型能够预测因天气变化可能加剧的病害类型；而基于图像识别结果的模型则能够及时评估病害的严重程度和分布范围。知识库则汇集了领域专家的知识和历史案例，提供关于病害防控的各种策略和建议。这包括最佳的农药使用时机、施药方式、剂量，以及非化学防治的方法，如作物轮作、抗病品种的选择等。用户界面是农民和管理者与DSS互动的平台。通过直观友好的操作界面，用户可以查看实时数据、预测结果，并根据系统的建议制定防控计划。此外，系统还能够根据用户的反馈进行自我学习和调整，不断优化模型和防控策略。
3、无人机在病害防控中的应用
无人机技术应用范围涵盖了病害监测、精准施药、病情评估等多个方面。利用无人机搭载的高分辨率摄像头和多光谱传感器，可以高效、准确地获取田间作物的生长状况和病害发生信息。在病害监测方面，无人机能够覆盖大面积农田，快速获取作物的高清影像。结合图像处理和深度学习技术，这些影像数据可以用来识别作物外观的变化，及时发现病害征兆。例如，通过分析作物反射的光谱信息，无人机可以帮助检测作物营养缺乏或受到病虫害攻击的情况。传统的地面施药设备难以均匀覆盖作物，特别是对于高大作物如玉米。而无人机可以低空飞行，通过精确控制的喷雾系统，将农药直接喷洒到需要处理的作物上，不仅提高了农药的使用效率，减少了农药用量，也降低了环境污染。除了监测和施药外，无人机还可以用于病害防治后的病情评估。通过定期获取田间作物的影像，分析病害的发展状况和防治效果，为后续的防控措施提供数据支持。
4、智能预警与应急响应
智能预警与应急响应能够在病害发生前提供准确的预警信息，并在病害发生时迅速启动有效的应急措施。智能预警系统依赖于安装在田间的各种监控设备，如气象站、土壤探测器以及图像采集设备等。这些设备能够提供关于作物生长环境的实时数据，通过无线网络，这些数据被传输至中央处理系统进行分析。在数据处理中心，数据分析软件和机器学习算法对收集到的信息进行处理和分析。这些算法能够识别出病害发生的早期信号，如某些病害特有的光谱反射模式或叶片颜色、形态的微妙变化。一旦检测到异常指标，系统就会根据历史数据和当前环境条件，运用病害发展模型来预测病害的潜在风险和发展趋势。当系统预测到某种病害的风险超过预设阈值时，智能预警功能将被触发。这时，系统会通过手机应用、短信或其他通讯方式向农民和管理者发送预警信息，包括病害类型、可能的影响范围以及建议的防控措施。与此同时，智能预警系统还会启动应急响应机制，这包括自动调整灌溉系统以减少过度湿润的环境、启动风机以调节温湿度，或是推荐合适的农药和施用时机。在一些高度自动化的农场，无人机或自动化喷雾设备甚至可以在检测到病害预警后立即开始作业，以最快的速度实施防控。
综上，本研究分析针对玉米田间主要病害的精准识别与智能防控技术，提高了病害管理的效率和精确度。这不仅有助于保障玉米产量和品质，还能减少农药的过量使用，对环境保护和农业可持续发展具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，玉米病害的智能防控技术将在更多地区和作物上得到推广，为实现全球粮食安全和农业现代化贡献力量。今后研究的重点方向应该继续优化算法、完善系统功能，并结合大数据分析提升预警准确性。
（作者单位：112200辽宁省西丰县农业综合行政执法队）
