叶保华--BG01活体昆虫多样性智能监测系统.pdf

1、报告人:叶保华山东农业大学植物保护学院山东省植物病虫害绿色防控工程研究中心副主任黑龙江哈尔滨东北林业大学2025年8月29日生态引领数字赋能Ecology as the Guide,Digitalization as the Empowerment第六届全国生物多样性监测研讨会CONTENTS01020304昆虫数量急速下降昆虫数量急速下降过去 30 年，全球昆虫数量以每年 2.5%的速率持续下降，若维持这一趋势，昆虫可能在100 年内完全灭绝。蜜蜂、蚂蚁和甲虫的消失速度比哺乳动物、鸟类或爬行动物快8倍。传统监测短板性传统监测短板性传统监测手段如人工普查和化学诱捕灯存在根本性缺陷：灭杀式操作破

2、坏生态链条的完整性，低频抽样导致数据滞后数月，专业鉴定依赖使稀有物种监测成本高昂。保护生物多样性是一道必答题保护生物多样性是一道必答题昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架要求2030年前实现30%陆域有效保护，各国亟需实时、精准的生物多样性本底数据评估，以及持续的监测。人工智能是趋势人工智能是趋势人工智能与物联网技术的成熟，为活体态、自动化、大尺度的新型监测系统提供了技术窗口，推动生物多样性监测从“破坏性抽样”向“生态友好型感知”的革命性转型。0102活体昆虫多样性智能监测系统是技术创新与生态的深度融合。它以智能机制推动保护关口前移，成为践行“人与自然生命共同体”理念的核心技术载体。在生物多样性丧

3、失的十字路口，该系统不仅是科学工具的革命，更是人类重建与自然和谐关系的关键实践。生物多样性智慧监测体系是指通过地面监测和遥感监测相结合，以红外相机、声纹记录仪等被动式调查设备为主，依靠物联网、AI物种识别等前沿技术，实现监测数据自动采集、物种智能识别，持续追踪生物的种群动态变化，支撑生物多样性调查、监测、评估和预警的智慧化体系。这里，我们强调，全过程力求保持活态和活力。实现自动监测实现智能识别实现大数据分析实现环境灾情预警实现环境质量预警效率慢连续差准确低三五计划：处理三个问题，达成五个实现需求分解三五计划物种数：通过AI虫种识别自动统计监测区域内昆虫类群数量个体量：实时记录虫体数量，生成种群

4、密度热力图。创新 先进 前沿以生物多样性核心监测指标为基础以监测数据易获取、易推广为准绳以监测数据处理客观、准确、快速为核心构建原则以服务国家生物多样性保护战略为目标云平台可对接监测网络，可公开数据直报生态环境部。系统响应整机60kg（低于同类设备30%），预埋件快速安装；宽温域运行（-1560），防雨结构适应野外环境。识别速度：单虫识别0.5秒（传统人工鉴定5分钟/只）；多源数据融合：虫情数据叠加气象，提升预测可靠性。活体昆虫多样性智能监测系统发射多波段组合光谱，覆盖不同昆虫趋光特性（如蛾类趋紫外光，甲虫趋绿光）。昆虫行为路径：光源吸引 飞向设备 撞击缓冲板（软硅胶材质避免损伤）滑落至集虫仓

5、恒湿恒温保育仓：集虫箱内置生命维持剂，确保昆虫活性。识别准确率93%，若识别到一级害虫，立即触发预警，同步向管理平台发送警报。定时释放机制：每日黎明6：00（可自定时间）箱体自动开启，轻吹，昆虫自主离开。活体昆虫多样性智能监测系统蝴蝶智能监测设备诱剂有效使用率高使用智能控制诱剂盒，夜晚或者雨天自动关闭诱剂盒，提高诱剂有效使用率。数据完整具有断网续传功能。断网时，进行本地存储，保证数据完整性，在网络不通畅时也能保证数据不丢失。双重引诱使用诱剂的同时，屏幕播放不同的图案吸引蝴蝶（固定式），采用诱剂与视频双重引诱，引诱率高。本系统搭载智能边缘计算终端。智能边缘计算终端。基于深度学习的图像识别算法对诱

6、捕目标进行毫秒级处理，实现虫情种类的精准鉴别精准鉴别，经国国家级检测机构验证家级检测机构验证，目标虫种识别准确率稳定在95%95%以上，拥有多项专利多项专利和奖项奖项。结合5G网络将结构化虫情数据回传至智能测报云平台，构建“端-边-云”协同的智慧决策中枢，为目标区虫害动态可视化与精准施治提供核心算法支撑。湿地自然保护区草原国家公园活体昆虫多样性智能监测系统以其生态友好的设计和智能高效的能力，在农业可持续绿色防控、生物多样性保护监管、科学研究和公众教育等领域都具有广阔的应用潜力