本项目旨在设计并开发一个基于人工智能技术的农作物病虫害预测模型及配套平台。该平台将整合多源数据（如气象、遥感、传感器、田间调查数据等），利用机器学习和深度学习算法，实现对主要农作物（如水稻、小麦、玉米等）关键病虫害的发生概率、发生时间、发生范围和危害程度进行精准预测和早期预警。最终通过Web端或移动端应用为农业管理者、种植户和农业技术人员提供科学决策支持，实现减药增效、保障粮食安全。

2.1 数据采集与处理模块

• 多源数据接入：

  • 气象数据：​ 自动接入公开或商业气象API，获取温度、湿度、降水、风速、光照等历史与预报数据。

  • 遥感数据：​ 处理卫星遥感影像（如Sentinel-2, Landsat），提取植被指数（如NDVI, NDWI）、地表温度等，用于监测作物长势和胁迫。

  • 物联网传感器数据：​ 支持从田间部署的传感器节点获取实时微气候数据（田间小气候）。

  • 田间调查数据：​ 提供移动端数据录入接口，供植保员上传病虫害发生实况（文字、图片、地理位置）。

  • 历史数据：​ 整合多年的历史病虫害发生记录、农事操作记录、作物品种信息等。

• 数据预处理与特征工程：

  • 数据清洗、去噪、缺失值填补、异常值检测。

  • 多源数据时空对齐（统一到相同的经纬度网格和时间分辨率）。

  • 构建与病虫害发生相关的关键特征，如“连续雨日数”、“有效积温”、“适宜湿度持续时间”等。

2.2 人工智能预测模型核心模块

• 模型选型与训练：

  • 基准模型：​ 采用传统机器学习模型（如随机森林、梯度提升树XGBoost/LightGBM）作为基线，因其对表格型数据处理高效且可解释性强。

  • 核心模型：​ 探索使用时序模型（如LSTM长短期记忆网络、GRU）处理气象和作物生长的时间序列数据。同时，研究图神经网络（GNN）对区域间病虫害传播关系进行建模。

  • 融合模型：​ 最终采用混合模型架构，结合传统机器学习、深度学习模型的优势，并利用注意力机制（Attention Mechanism）增强关键特征的影响力。

• 预测输出：

  • 发生概率：​ 输出未来特定时间段内病虫害发生的概率（0-100%）。

  • 风险等级：​ 将概率映射为直观的风险等级，如“低”、“中”、“高”、“极高”。

  • 发生期预测：​ 对某些害虫预测其孵化、羽化等关键发生期。

  • 不确定性评估：​ 模型应对其预测结果提供不确定性度量（如置信区间），增强可信度。

2.3 预警与可视化平台模块

• 病虫害风险地图：​ 基于WebGIS技术，在电子地图上以热力图或分级着色形式动态展示区域病虫害风险等级。

• 个性化预警推送：​ 用户（种植户）订阅自己关心的地块后，系统可根据预测结果，通过短信、App推送、邮件等方式发送个性化预警信息。

• 数据看板：​ 集中展示关键数据（实时气象、模型预测结果、历史对比）和图表。

• 防治建议知识库（可选但重要）：​ 根据预测的病虫害种类和风险等级，联动知识库，提供科学、环保的防治措施建议（如生物防治、化学农药选择与用量）。

无

• 模型性能指标：​ 准确率、精确率、召回率、F1-Score、AUC-ROC曲线、均方根误差（RMSE，针对发生期预测）。

• 业务价值指标：​ 用户采纳率、预警准确率（事后验证）、亩均农药使用量减少比例、用户满意度。

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