农业物联网大数据平台构建及病虫害预测模型开发_第九期_2026_农业技术研究

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摘要：针对设施番茄生产中温室微环境波动快、病虫害发生滞后及农事记录分散等问题，以冀中平原 A 县 50 栋日光温室为对象，构建农业物联网大数据平台，并开展病虫害风险预测模型开发与应用验证。平台集成空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、CO2 浓度、叶面湿度、虫情灯、人工巡检和气象预报等多源数据，形成约 180 万条环境数据、1.2 万条虫情数据和 3000 条病害标注数据。通过数据清洗、特征构建和标签生成，建立以XGBoost为核心的病虫害风险预测模型。试运行结果表明，平台传感器在线率达96.8%，数据缺失率控制在 2.4%以内，平均入库延迟小于 8 s。XGBoost 模型准确率为 89.6%，召回率为 87.8%，F1 值为 88.5%，AUC 为 0.93，平均提前预警 2.6 d。应用后主要病虫害发生面积下降 21.3%，化学防治次数下降 15.8%，亩均管理成本降低9.6%，说明该平台可有效提升设施番茄病虫害预警与生产管理水平。

关键词：农业物联网；大数据平台；设施番茄；病虫害预测；XGBoost

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