在广袤无垠的大地上，昆虫作为动物界中的“大明星”，以其惊人的多样性和庞大的数量成为生态系统中不可或缺的一部分。昆虫属节肢动物门昆虫纲，身体分头、胸、腹三部分，成虫通常有2对翅和3对足，如蜜蜂、蚂蚁、蝴蝶等。但人们俗称的虫子，也包括蜘蛛、螨虫、蜈蚣等其他节肢动物。然而，不管属于哪种“虫”，只要是对人类生活、生产造成负面影响的，统统称为害虫，如蚊子、蝗虫、螨虫等。

为了提高公众对害虫问题的认识，并促进害虫防治技术的发展，每年的6月6日被定为世界害虫日（World Pest Day）。这是一个反思害虫带来的挑战，并探索创新防治方法的重要日子。随着科技的进步，特别是数字技术的飞速发展，我们迎来了害虫防治的新纪元。

01 虫口夺粮，昆虫世界的“暗战”

当我们漫步在田野间，欣赏着那一片片绿油油的稻田、金黄的麦田时，很难想象这背后隐藏着怎样的“暗战”。一些狡猾的昆虫以农作物为食，对粮食生产构成了严重威胁。据统计，全球每年因害虫造成的损失高达数千亿美元，这使得害虫防治成为农业生产中不可忽视的一环。

然而，害虫防治并非易事。昆虫种类繁多，习性各异，要想准确识别并有效防治，其难度可想而知。传统的害虫防治方法，如喷洒农药、人工捕捉等，虽然能起到一定的效果，但往往存在着成本高、效率低、环境污染等问题。因此，我们需要一种更加智能、高效、环保的害虫防治方法。

02 数字技术助力，害虫防治新篇章

随着科技的不断发展，数字技术在害虫防治领域的应用越来越广泛。从“虫脸识别”到智能物联网监测预警，再到虫害精准防控，数字技术为害虫防治带来了全新的可能性。

1. 虫脸识别：害虫“辨识大师”

虫脸识别技术，顾名思义，就是通过人工智能深度学习的方法，让机器能够像人类一样识别昆虫。这项技术的核心在于训练出能够识别不同种类昆虫的智能算法模型。在实际应用中，农民只需将农田中的昆虫图像上传到系统中，系统就能快速、准确地识别出昆虫的种类。这不仅提高了昆虫识别的准确率，还大大降低了人工成本和时间成本。

虫脸识别技术的应用非常广泛，我们常用某些小程序识别昆虫及其他节肢动物。在科研领域，学者们也利用这项技术开展了一系列研究。例如，邵泽中等学者开发的农业害虫图像智能识别系统，实现了66种常见农业害虫的精准识别，为害虫防治提供了有力的技术支撑【1】。

2. 智能物联网监测预警：害虫防治的“天眼”

智能物联网监测预警技术是数字技术在害虫防治中的又一重要应用。这项技术通过遥感卫星、GPS定位系统等手段，对作物生长状态进行实时监测和预警。同时，结合害虫生理生化特性设计的诱集检测装置和虫脸识别技术，可以实时掌握害虫的种类、数量、活动规律等信息。这为早期测报和综合防控提供了重要依据【2】。

智能物联网监测预警技术的应用让我们能够提前发现害虫的踪迹，并在它们的移动路线上设置陷阱，一举将其歼灭。例如，中国农科院植保所成功监测到了苹梢鹰夜蛾的迁飞过程，并利用高空诱虫灯成功诱杀了150万头以上的害虫，有效保护了农作物免受侵害【3】。

3. 虫害精准防控：大数据引领未来

在害虫监测预警的基础上，我们可以利用大数据技术对害虫进行精准防控。通过对害虫种类、数量、活动规律等数据的分析，我们可以确定干预的最佳时机和制定管理防控策略。然后应用物联网云控制器和云平台对害虫进行远程管控，实现害虫防控自动化【4, 5】。

当监测到害虫密度达到某一指标后，我们可以利用自动化喷雾机械自动喷洒信息素干扰害虫交配或无人机精准施用农药。这种精准防控的方法不仅能够及时治理害虫，还能减少农药滥用和环境污染问题。科学家曾利用多旋翼无人机构建了赤眼蜂胶囊的智能投放系统，实现了天敌100%覆盖率的惊人效果【6】。

03 总结与展望

数字技术在害虫防治领域的应用让我们看到了科技的力量和未来的希望。通过虫脸识别、智能物联网监测预警和虫害精准防控等技术手段，我们可以实现对害虫的精准识别和有效防控为农业生产保驾护航。未来随着数字技术的不断发展和创新，我们有理由相信害虫防治工作将变得更加智能化、高效化和环保化。让我们携手共进迎接一个更加美好的农业未来！

参考文献

[1] 邵泽中, 姚青, 唐健, 李罕琼, 杨保军, 吕军, 陈轶. 面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发 [J]. 中国农业科学, 2020, 53 (16): 3257-3268.

[2] 陈韶萍，赵健，何玉仙，翁启勇，黄美玲，池美香，梁勇，邱荣洲. 基于性诱和物联网的草地贪夜蛾成虫种群动态智能化监测 [J]. 植物保护, 2022, 48 (04): 94-99.

[3] 中国农业科学院植物保护研究所.植保所雷达预警空中阻截迁飞性害虫防控技术测试成功[N].中国农业科学院植物保护研究所,2020-05-29

[4] Ghazanfara Latif, Jaafara Alghazo, R.b Maheswar, V.c Vijayakumar, Mohsind Butt. Deep learning based intelligence cognitive vision drone for automatic plant diseases identification and spraying[J]. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2020, 39(6) :8103-8114.

[5] 詹有松，许新新，郑璐莹，沈蔚烈. 数字化赋能农作物病虫害监测预警体系的建设 [J]. 浙江农业科学, 2022, 63 (05): 1082-1087.

[6] Yilong Zhan, Shengde Chen, Guobin Wang, Jinwei Fu, Yubin Lan.Biological control technology and application based on agricultural unmanned aerial vehicle (UAV) intelligent delivery of insect natural enemies (Trichogramma) carrier. Pest management science. 2021, 77,7: 3259-3272.

责任编辑：李娇