植物保护论文中的创新方法论:数字人文在植物保护中的应用

植物保护论文提出创新方法论，聚焦数字人文在植物保护领域的应用，数字人文作为跨学科领域，将数字技术与人文研究结合，为植物保护带来新视角与工具，通过运用数字人文方法，如数据分析、可视化技术等，能更高效地收集、整理和分析植物保护相关数据，挖掘潜在规律，为病虫害防治、生态保护等提供科学依据，推动植物保护研究与实践的创新发展 。

数字人文在植物保护中的应用

数字人文作为跨学科研究范式,通过整合大数据、人工智能、物联网等技术，重构了植物保护的知识生产体系，本文以数字人文方法论为核心，提出“数据驱动-模型构建-场景应用”三位一体的创新框架，结合植物表型组学、病虫害预测模型、数字标本库等实践案例，揭示数字人文在植物保护中的技术路径与生态价值，研究表明，数字人文不仅提升了病虫害监测的时空精度，还推动了植物保护从经验决策向智能决策的转型，为农业可持续发展提供了新范式。

数字人文；植物保护；病虫害预测；数字标本；智能决策

传统植物保护依赖经验判断与人工巡查,存在监测滞后、数据碎片化、决策主观性强等问题，随着数字技术的发展，数字人文方法论通过整合多源数据、构建智能模型、优化决策流程，为植物保护提供了全新视角，安徽省植保无人机监管平台通过实时监测飞行高度、喷幅等参数，将农药使用误差率降低至3%以下；南京善思科技的“农田时空档案”平台，结合纳米农药与作物医生制度，实现了病虫害防治的精准化，这些实践表明，数字人文正在重塑植物保护的技术体系与生态逻辑。

数字人文在植物保护中的方法论创新

数据驱动：从碎片化到结构化的知识整合

数字人文的核心在于通过数据挖掘与关联分析,揭示植物保护中的隐性规律。

• 多源数据融合：整合气象数据（温湿度、降雨量）、土壤数据（pH值、有机质含量）、病虫害历史数据（发生时间、为害程度）及遥感影像，构建“天-空-地”一体化监测网络，甘孜州“数字林草”平台通过北斗卫星、无人机与地面传感器，实现了林草资源防火视频的全覆盖监测，火灾预警响应时间缩短至15分钟内。
• 时空数据建模：利用地理信息系统（GIS）与时空序列分析，揭示病虫害扩散的时空规律，如小菜蛾性诱剂在甘蓝生长季的诱杀数据表明，其种群爆发与温度累积量呈显著正相关（R²=0.87），为精准施药提供了科学依据。
• 知识图谱构建：将植物病虫害的生物学特性、防治方法、环境适应性等知识编码为结构化图谱，支持智能检索与推理，中国农业大学“神农大模型2.0”通过多模态交互，可实时解答农户关于病虫害诊断与用药的疑问，准确率达92%。

模型构建：从经验决策到智能预测的范式转型

数字人文通过机器学习、深度学习等技术，构建了高精度的病虫害预测模型。

• 机器学习模型：基于历史数据训练随机森林、支持向量机等模型，预测病虫害发生概率，利用2018-2024年小麦赤霉病的发生数据，构建的随机森林模型预测准确率达89%，较传统方法提升21%。
• 深度学习模型：通过卷积神经网络（CNN）分析遥感影像，识别病虫害早期症状，如利用无人机多光谱影像检测水稻稻瘟病，识别准确率达94%，较人工目视检测效率提升5倍。
• 多模型集成：结合物理模型（如气候适宜性模型）与数据驱动模型，提高预测鲁棒性，将温度、湿度等环境因子与病虫害历史数据输入LSTM神经网络，预测未来7天病虫害发生风险，误差率低于5%。

场景应用：从单一防治到全链条管理的生态优化

数字人文通过场景化应用,推动了植物保护从“治已病”向“治未病”的转变。

• 精准防治：基于病虫害预测结果，定制化调配纳米农药与生物防治剂，减少化学农药使用量，南京善思科技通过无人机喷施纳米农药，单位面积用药量降低40%，防治效果提升15%。
• 数字标本库：构建植物与病虫害的3D数字标本库，支持远程诊断与教育，如知乎专栏提到的植物标本数字化项目，通过高精度扫描与三维重建，保存了超过10万份标本的形态与基因数据，为科研与教学提供了开放资源。
• 生态修复：结合沼气工程与植物保护，构建“能源-肥料-病虫害防控”循环体系，农村沼气项目通过施用沼肥，使小麦白穗率从6.5%降至1.97%，土壤有机质含量提升11.1%，病虫害减少60%以上。

案例分析：数字人文在植物保护中的实践成效

案例1：安徽省植保无人机监管平台

• 技术路径：通过物联网传感器实时采集无人机飞行参数（高度、速度、喷幅），结合GIS地图生成作业热力图，自动识别漏喷、重喷区域。
• 应用成效：平台监管下，小麦赤霉病防治作业质量达标率从78%提升至95%，农药浪费率降低至5%以下，每亩节省成本12元。
• 方法论启示：通过数据闭环管理，实现了“监测-决策-执行-评估”的全流程数字化，为农业社会化服务提供了标准化范式。

案例2：甘孜州“数字林草”平台

• 技术路径：整合北斗卫星定位、无人机巡查与地面传感器数据，构建“四位一体”预警体系（林业资源监测、野生动物保护、火灾预警、病虫害管理）。
• 应用成效：平台投入使用后，森林火灾发生率下降67%，松材线虫病扩散速度减缓82%，护林员巡护效率提升3倍。
• 方法论启示：通过“人防+技防”协同，解决了高原地区监测盲区多、响应慢的痛点，为生态脆弱区保护提供了可复制模式。

挑战与对策

数据壁垒与标准化缺失

• 问题：不同部门（气象、农业、林业）的数据格式不统一，导致融合困难。
• 对策：制定植物保护数据标准（如ISO 19115地理信息元数据标准），建立跨部门数据共享机制。

模型可解释性与适应性

• 问题：深度学习模型“黑箱”特性导致农户信任度低，区域适应性差。
• 对策：开发可解释AI（XAI）工具，结合本地化数据训练区域专属模型。

技术普及与成本约束

• 问题：中小农户缺乏数字技术应用能力，设备采购成本高。
• 对策：推广“平台+服务”模式（如植保托管服务），通过政府补贴降低农户门槛。

数字人文通过数据整合、模型构建与场景应用，重构了植物保护的知识体系与技术路径，未来研究需进一步探索：

1. 多模态大模型：结合图像、声音、文本等多源数据，提升病虫害诊断的泛化能力；
2. 边缘计算：在田间部署轻量化AI模型，实现实时决策与低延迟响应；
3. 数字孪生：构建植物-病虫害-环境的虚拟仿真系统，支持“假设-验证-优化”的闭环研究。

数字人文不仅是一种技术工具,更是一种认知范式的革新，它通过“数据-模型-场景”的协同创新，推动了植物保护从经验科学向数据科学的跨越，为全球农业可持续发展提供了中国方案。

参考文献

1. 数字化时代的植物保护方法
2. 数字化赋能植保管理 引领农业数智管理革新
3. 植物标本数字化:开创革新,数字生命
4. 植物保护论文范文
5. “数字林草”赋能生态治理绘就绿美新画卷
6. 关注|数字植物:科技赋能的绿色革命
7. 计算机技术在植物保护中的应用研究进展
8. 信息化技术在植物保护中的应用探讨