發布時間：2018-12-12所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：隨著計算機和互聯網技術的發展，信息技術已被廣泛地應用于植物保護領域，推動農業害蟲的監測走向信息化、智能化和精準化。我們綜述了農業害蟲自動識別與監測技術的最新研究進展，分析了各種技術的特點與優勢。這些技術均需要特定的設備獲取農業害蟲及
摘要：隨著計算機和互聯網技術的發展，信息技術已被廣泛地應用于植物保護領域，推動農業害蟲的監測走向信息化、智能化和精準化。我們綜述了農業害蟲自動識別與監測技術的最新研究進展，分析了各種技術的特點與優勢。這些技術均需要特定的設備獲取農業害蟲及其生境的信息，提取昆蟲信息特征，并利用這些特征進行昆蟲種類的識別與計數，達到害蟲監測的目的。
圖像識別技術適合于自動識別與監測棲息于作物表面的害蟲，昆蟲雷達(厘達或激光雷達)技術特別適合于自動識別與監測高空中飛行的害蟲，而聲音識別技術在自動識別與監測隱蔽害蟲方面具有優勢。最近發展起來的基于深度學習的害蟲識別方法避免了傳統的手工設計特征方法，提高了害蟲識別的魯棒性，展示了一旦建立完整的昆蟲信息庫就可以實現害蟲自動識別與監測的可能;這給昆蟲學家提出了一個艱巨的任務，即鑒定和正確標識機器學習所需的大量的昆蟲信息。
關鍵詞：農業害蟲,監測技術,圖像識別,聲音識別,昆蟲雷達,深度學習
隨著計算機、互聯網、物聯網及人工智能技術的快速發展，信息技術在植物保護中得到了廣泛應用[1-2]。植保基本數據的自動采集技術對植保信息技術的發展至關重要[1]。我國充分利用現代信息技術，在自動化、智能化新型測報工具研發應用及重大病蟲害實時監測預警系統建設方面進行了大膽的探索，取得了比較明顯的進步[3]。
為了實現農業害蟲智能測報，首先需要對害蟲進行自動識別與計數。許多學者通過采集害蟲的圖像、聲音和雷達等信號來探討害蟲的自動識別與計數，但由于農業害蟲生態環境復雜多變，一些關鍵技術尚未能取得突破性進展，導致很多害蟲測報裝備智能化程度低，技術成熟度不高，自動監測環節薄弱，田間害蟲數據采集基本上以人工為主，田間害蟲調查仍然停留在“眼看、手查、盤拍、網捕”的階段[3-5]。本文對害蟲的自動識別與監測技術的進展進行綜述，以期對害蟲智能監測設備的研發起到推動作用。
1基于圖像的害蟲識別
傳統的昆蟲分類學主要依據昆蟲的形態特征區分昆蟲種類。自20世紀80年代開始，國內外進行了大量的基于昆蟲外部形態圖像的昆蟲自動分類診斷技術研究[6-9]。昆蟲翅的特征是傳統昆蟲分類學中的重要分類學指標。
早期的昆蟲識別研究主要是利用昆蟲圖像上翅的特征來進行識別與鑒定[10-11]，特別是膜翅目、雙翅目和鱗翅目的昆蟲種類的識別，并開發了相關的識別軟件，獲得應用的軟件有國外的ABIS[12]、DAISY[13]、DrawWing[14]和BugWing[15]，國內中國農業大學IPMist實驗室在沈佐銳教授的指導下，從1997年開始利用圖像處理技術提取昆蟲的形態學特征，開發的昆蟲識別系統BUGVISUX可實現多種昆蟲的分類識別[16-17]，取得了較好的識別結果。這種借助計算機技術將昆蟲形態學和數學形態學相融合產生了昆蟲數學形態學技術[6]，該技術需要在設定好的標準環境下進行拍照或掃描昆蟲的翅，圖片經預處理后根據昆蟲形態學特點使用軟件手動或自動提取特征值，然后再分析特征值在種類間的變異程度，最后建立計算機算法區分昆蟲種類[10，18-20]。
利用翅的特征進行圖像識別需要把昆蟲的翅剪下，鱗翅目昆蟲需要去鱗操作，并且在標準的拍攝環境下拍照或掃描，其應用在農業生產實踐中受到很大的限制[21]。在農業害蟲測報中，一般需要對農業害蟲的整體進行識別[22-23]，因此很多學者開始研究基于圖像的昆蟲自動識別。
一般基于圖像的昆蟲識別技術主要包括背景分割、特征提取和分類模型的訓練和測試。昆蟲準確識別的前提是提取出圖像中的昆蟲區域。由于昆蟲圖像來源不同，其背景千差萬別。應用于昆蟲圖像分割的方法主要包括基于灰度直方圖的分割、基于數學形態學的分割、基于區域增長的分割、基于邊緣的分割、基于綜合圖像信息的分割、基于GrabCut的分割、顯著性分割等[24-25]。特征提取的好壞，影響害蟲的識別結果。目前，應用于昆蟲識別的特征主要包括全局特征[26]和局部特征[27-28]。
其中，害蟲全局特征主要包括如顏色特征[9]、形態特征[29-30]和紋理特征[27]等、局部特征主要包括SIFT[27]、HOG[27-28，31]、LBP[31]、PCBR[32]等或多特征融合[33](如BOW技術[27，32]、稀疏編碼技術[34]等)。利用昆蟲特征向量訓練的分類器主要包括支持向量機[9，27，31]、神經網絡[29，35-36]、MKL[34]、K-NNC[27]、K-means[37]等。
在有限種類的農業害蟲小樣本圖像集中，手工設計特征，訓練和測試分類器，一般均能獲得較高的準確率。然而，面對生物多樣性(害蟲存在不同姿態、種間變異和類間相似，以及大量的非目標昆蟲干擾等)和復雜背景條件下，傳統的模式識別方法魯棒性不高，泛化能力差[8，23，38]。這也是基于圖像的農業害蟲識別方法并沒有真正應用到農業害蟲測報中的主要原因。近幾年，隨著人工智能的發展，深度學習在語音識別、自然語言處理、圖像與視頻分析等諸多領域獲得了巨大的成功。
目前，深度學習幾乎是唯一的端到端機器學習系統，深度學習方法中的卷積神經網絡(convolutionalneuralnetwork，CNN)在大規模圖像識別任務中表現出色[39]，與傳統模式識別方法最大不同在于它從圖像中自動逐層提取特征，可以包含成千上萬的參數。
最近有學者利用顯著性分割方法定位害蟲，然后建立CNN模型對自然環境下拍攝的12種水稻害蟲進行識別，準確率高于傳統方法[9];也有學者利用CNN和Adaboost分類器模型對水稻基部飛虱進行檢測與分類識別，實現了稻飛虱田間調查的智能化[40]。還有學者利用CNN和滑動窗相結合的方法對性誘劑粘板上的害蟲圖像進行檢測，獲得了較好的結果[41]。
2基于聲音的害蟲識別
很多昆蟲能通過專門的發生器(或翅)的振動(或摩擦)、走動、叩擊或咀嚼發出聲音或鳴叫[42-43]。不同種類的昆蟲所發出的聲音大不相同，因此可以根據聲音鑒別昆蟲的種類和進行昆蟲群落生物多樣性和豐富度的監測[42，44-45]。
同種昆蟲可以通過聲音進行通訊，不同的聲音有不同的作用，如求偶、競爭、攻擊、聯絡、報警、定位等[42-43]。根據昆蟲求偶的聲音可以人工合成求偶聲或求偶應答聲引誘雄蟲，這種方法可以有效地提高對雄蚊的誘捕量或干擾雄性柑橘木虱定位雌蟲從而降低交配率[46-47]。同種不同地理種群鳴聲的細微差別[48]，雌蟲交尾后不再鳴叫的特性，以及同一個體不同蟲齡鳴聲的差異，可用于害蟲遷飛規律的研究[42]。
聲音監測技術比谷物取樣早3～28d發現谷物害蟲，比切開檢查更有效和更可靠地檢測到加勒比果蠅和棉紅鈴蟲，和準確檢測到需要防治蠐螬的地塊，因此在監測倉儲害蟲、隱藏在果實(或樹木)內部的害蟲和地下害蟲時具有明顯優勢[49]。昆蟲發出的聲音有的通過空氣傳播，我們可以聽得到，有的通過其他介質傳播，我們聽不到[43]。聽得見的聲音可以使用錄音機、連接麥克風的電腦或手機記錄下來，而聽不到的聲音則需要通過靈敏的傳感器(或拾音器)把振動記錄下來[43，50-54]。
記錄下來的昆蟲聲音進行去噪處理后，使用Matlab、DAVIS、Raven和CSL-4300B等計算機軟件進行信號分析并提取其特征參數[43，50-52，54-56]。聲音信號的特征參數提取有時域分析法、頻域分析法(頻譜分析或譜估計)[57-59]。
時域分析法可獲得脈沖持續時間、脈沖間隔、脈沖率、脈沖組、脈沖組持續時間、脈沖組間隔、脈沖組率等昆蟲鳴聲的時域特征參數。由于波形易受噪聲干擾，盡管聲音聽起來有明顯差別的昆蟲，有時也難以用時域特征參數區分[57]。對信號作頻譜分析，可了解聲音信號的頻率成分、帶寬、主能峰頻率、能量分布等[57]。
傳統的線性譜估計法將聲音的時域信號經快速傅立葉變換得到頻譜圖，選取較大的頻譜值作為特征參數[60-61]，或進一步濾波得到摩爾頻率倒譜系數參數MFCC作為特征參數[56，62]。自回歸模型(autoregressivemodel，簡稱AR模型)是一種常用的非線性現代譜估計方法[58]，與傳統譜分析法相比，譜線光滑，且分辨率高，能夠有效地提取昆蟲鳴聲的特征參數[57]。由于頻譜分析需要大量復雜計算占用計算機大量的資源，于是出現了現代時域信號編碼(timedo-mainsignalcoding，TDSC)技術[45]。
TDSC技術的原理是任何一個帶限信號都可以分解為一系列在平衡點(0點，即信號振幅的平均值)上下的時間信號單元(epoch)組成，在平衡點之上的為正時間信號單元，在平衡點之下的為負時間信號單元。時間信號單元很容易通過時域相鄰兩點的值的正負變化確定。每一個時間信號單元具有時間區間D(durationoftime)和形狀S(shape)兩個特征。
形狀1(S=1)代表時間信號單元具有1個谷2個峰，形狀2(S=2)代表2個谷3個峰，依次類推。一個特定信號的D-S組合即自然字母表(naturalalphabet)是獨一無二的，在此基礎上可以提取S矩陣和A矩陣作為特征用于聲音的自動識別[45]。使用這種特征和人工神經網絡成功在自然環境中自動識別出4種目標蝗蟲而且能區分鳥鳴和人為制造的聲音[63]。
現有的方法都需要提取大量時域或頻域特征參數，用這些參數或兩者的混合參數[59]訓練分類樹、貝葉斯分類器、人工神經網[45，61，63]、BP神經網絡[56]、支持向量機[58，60，64]、混合高斯模型[62]等后對昆蟲進行自動識別[65]。雖然這些技術在許多種類昆蟲的自動分類上取得了很高的識別率，但在現實世界中，昆蟲都是生活在帶有背景噪聲的自然環境中，另外，同種昆蟲還存在雌雄、齡期、求偶、競爭、報警等差異，將昆蟲從混有噪聲背景的聲音信號中分離并檢測出來仍然具有很大的挑戰[61]。
由于現有技術需要仔細地調諧許多參數并且需要大量的訓練數據，對于簡單的野外探測傳感器來說過于昂貴的計算資源耗費，僅適用于一小類物種，分類結果不夠正確，而不能廣泛應用，一種利用視覺空間分析聲音的方法應運而生[65]。這種方法把聲譜圖的紋理特性作為一種“指紋”并引入最近出現的無參數紋理測量作為距離測量，使用其在速度和準確率上均超出其他方法[65]。
簡單來說就是把聲譜轉換成二維圖像，通過將標記好的聲譜片斷的圖像在未知聲譜圖像上移動并計算相似性來確定二者的距離，并根據這一距離來進行分類。這一技術是由MPEG壓縮技術思想而來的，有非常成熟的算法，因此計算速度非常快，而且不需要提取任何特征參數，因此在聲音自動識別中具有廣泛的應用前景[65]。
3基于雷達(或厘達)的害蟲識別
昆蟲雷達是利用電磁波探測空中自由飛行昆蟲的一種卓越工具[66]。掃描昆蟲雷達能監測昆蟲密度和飛行速度、方向、成層、定向等參數，但由于昆蟲存在于雷達波束中的相對位置及昆蟲的姿態均無法確定，因此無法區分昆蟲的種類[67]。垂直昆蟲雷達發射3.2cm波長的電磁波，并通過旋轉極化設計實現昆蟲的體型參數、質量、昆蟲振翅頻率的自動提取[67]，從而把蝗蟲、瓢蟲、半翅目昆蟲、銀Y夜蛾、小菜蛾、草蛉、步甲區分開來，并對其遷飛活動進行自動監測[69-73]。
但對于體型、質量和振翅頻率相似的昆蟲，如不同種類的蝗蟲或大小相似的夜蛾，就無能為力了[70，73]。毫米波昆蟲雷達由于使用了波長更短的8.8mm的電磁波，可以探測到更小的昆蟲，如稻飛虱[74-75]，但其掃描工作模式決定了它無法區分昆蟲種類。激光雷達把輻射源的頻率提高到光頻段，比毫米波高出兩到四個數量級，這使之能夠探測更微小的自然目標[69，76]。最早使用激光雷達探測昆蟲是為了借助經過訓練的蜜蜂(能嗅到爆炸物散發出的氣味，從而在未爆炸的地雷上方產生聚集)找到未爆炸的地雷[77-79]。
最簡單的被動接收式激光雷達是一種簡單、輕便、廉價的被動遙感的暗場光譜學裝置，它包括暗箱和望遠鏡及與其相連的光譜采集設備。將望遠鏡對準遠處的暗箱得到一個低亮度水平的基線，當昆蟲在望遠鏡的視野中飛過時它散射的太陽光的光學信息就被連接到望遠鏡的記錄系統采集到[80]。
這種裝置可以探測到幾十米外昆蟲的反射光譜，解析出昆蟲的振翅頻率[80]，根據光譜信息可以將自由飛行的兩種豆娘及不同性別區分開[81]。這種裝置依賴太陽光作為光源實現晝出性昆蟲的識別與監測，在夜間需要使用光源照明才能進行探測[80]。但一般的夜出性昆蟲都具有趨光性，如果使用光源照明將影響昆蟲的行為，引起昆蟲的聚集。
專門設計的激光昆蟲雷達可以探測到昆蟲目標，并測定其距離、大小和振翅頻率[78，82-83]。由于昆蟲不同體位對準激光雷達反射率會發生很大的變化，因此激光昆蟲雷達無法根據反射率推算昆蟲的個體大小[83-84]。多波段激光昆蟲雷達通過對808nm和1550nm背向散射光的共偏振和去偏振測量，可獲得線性偏振程度、振翅頻率、反射率、譜率、光澤度等參數[84]。
身體和翅的譜率和光澤度與昆蟲身體和翅表面的微結構和黑化特性有關，與體位無關，可以用于區分昆蟲的種類[84]。激光還可以激發昆蟲產生熒光，不同昆蟲受激光激發產生的熒光光譜不同，熒光激光雷達可以探測到這種差別并用于區別昆蟲的種類[85-88]。與圖像識別和聲音識別技術相比昆蟲雷達技術還停留在利用簡單特征識別昆蟲的階段，急需引入模式識別技術提高昆蟲種類的識別能力。
4討論
本文對利用圖像、聲音以及昆蟲對電磁波的反射(或散射)特性自動識別昆蟲的技術的最新進展進行了綜述。由于光譜遙感監測技術是利用寄主植物被害后反射光譜發生變化的特性實現對蟲害的監測[89-90]，不直接識別害蟲的種類，紅外計數裝置只對害蟲進行計數不涉及種類識別[91]，因此未在本文中進行綜述。三種技術的不同之處在于利用了昆蟲的不同信息及其各自的優勢。
昆蟲雷達在遠距離識別空中昆蟲方面有優勢;圖像識別在近處識別作物表面的昆蟲方面有優勢;聲音識別在識別隱蔽昆蟲方面有優勢。三種技術的共同之處是均需要獲取害蟲及其所處環境的完整信息、分析這些信息提取出能代表害蟲特征的參數、根據特征參數直接分類或使用模式識別技術進行分類。
使用什么樣的技術對昆蟲信息進行采集決定了使用什么技術對昆蟲進行識別。利用在室內標準環境下采集的害蟲圖像或聲音信息所研發出來的自動識別技術只能對特定試驗條件下的昆蟲進行識別，應用于田間復雜環境下則識別效果很差。昆蟲雷達由于對著天空取樣，通常其背景相對簡單(偶爾也會受到電磁波、降雨、鳥、飛機等的干擾)，從其誕生之日起就一直用于野外昆蟲監測實踐[66，92]，但其價格昂貴，應用受到一定限制。
發展價廉、輕便、簡單易用的害蟲自動識別與監測技術與裝備是今后的發展方向。蟲情測報燈(或黑光燈)是我國害蟲測報實踐中普遍使用的工具，隨著技術的進步已實現了自動開關燈、蟲體遠紅外處理、自動拍照和上傳昆蟲照片等功能[4，93]。
燈下昆蟲圖像拍攝背景單一容易識別且易于實現與我國現有監測網絡銜接實現標準化，值得深入研究。近些年，隨著移動互聯網技術的發展，移動便攜設備的開發使用已然成為主流。智能手機可以拍照也可以錄音，已成為圖像自動識別[31，94]和聲音自動識別[95]的新載體。智能手機還具有定位功能和實時監測功能，因此可以建立起目標害蟲的全球分布和時實動態圖[95]。
與性誘捕器配合使用的紅外自動計數技術在我國也進行了試驗與改進，可以對特定種類的昆蟲進行自動監測，但其使用效果與信息素的質量及應用環境有關[91，96]。國外利用紅外探測技術研發了記錄昆蟲振翅頻率的便攜設備，可以實現昆蟲種類的自動識別和監測[97-98]，是一個新的可探索的方向。盡管昆蟲的自動識別與監測技術近年來得到了快速發展，但由于昆蟲種類繁多、蟲態及其生活環境復雜多變，尚難以在較短時間內建立一個可以較為廣泛地實施識別和監測眾多昆蟲的應用系統[8]。
伴隨人工智能的快速發展，昆蟲的圖像識別技術也是本文所綜述的三項技術中發展最快的技術，尤其是深度學習應用于自然環境中昆蟲的自動識別取得成功為復雜農田環境下昆蟲的自動識別帶來新的希望。但深度學習最大的缺點是要利用大量的標定過的數據進行機器學習，沒有這些數據深度學習就無能為力了。
目前國內外關于農作物害蟲圖像識別的研究，都是針對相應的研究目標來構建簡單的害蟲圖像數據集，截至目前還沒有農作物害蟲的標準圖像數據集可供使用。由于缺少底層的數據支持，因此制約了農作物害蟲圖像識別的發展[99]。由于智能手機的普及和物聯網的推廣，采集海量的昆蟲圖像和聲音數據已不是難事，但對這些海量數據進行分類和正確標識卻不是那么簡單。長期以來在害蟲的自動識別與監測方面的主要進展基本上都是由計算機、人工智能、信息技術等方面的專業人員完成的。
昆蟲學家只在這個過程中提供標本的正確標識。隨著人工智能技術尤其是模式識別技術的成熟，接力棒將交到昆蟲學家手里。雖然從網上可以輕而易舉地獲得成千上萬張某種害蟲的圖片，但這些圖片的標識存在許多錯誤，在利用這些圖片訓練計算機之前必須經過專家的甄別和正確標識[9]。由于昆蟲種類繁多、具有不同的蟲態、為害和生存環境多樣，另外圖像可能只反映昆蟲的某個側面，聲音可能只反映昆蟲在某個時期的特征，昆蟲雷達的信息采集自高空自由飛行的昆蟲，要對大量的常見的害蟲信息進行甄別和正確標識并不是輕而易舉的事。
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推薦期刊：《吉林農業大學學報》Journal of Jilin Agricultural University(雙月刊)1979年創刊，是綜合性農業學術期刊。以反映作物栽培、植物保護、土壤與植物營養、農業化學、農業應用物理、果樹、蔬菜、園林、藥用植物、貯藏加工、農牧業經濟管理、農業機械化、農業工程技術等專業的科研成果和開展學術交流為主要任務。
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