ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第6期(2023年2月)本栏目责任编辑：梁书工程应用基于LoRa的农作物病虫害识别与监控系统设计潘宁（武汉学院信息工程学院，湖北武汉430212）摘要：为实时监控农作物生长状况并及时预警农作物病虫害，设计了一种农作物病虫害识别和监控系统。通过摄像头和传感器对农作物生长状况和周围环境进行实时监控，数据通过LoRa远距离无线通信技术上传到云服务器，然后由Mode‐lArts平台构建出农作物病虫害识别模型，判断农作物是否患病以及患病的种类，为农作物病虫害防治提供支持，降低人工识别工作量，提高识别效率，为智慧农业提供创新思路。关键词：LoRa；嵌入式；图像识别；ModelArts中图分类号：TP274；TP391.41；S126文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)06-0082-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）:保障农业生产一直是国家战略的重点，影响农作物产量的因素除了气候、环境，另一个很重要的因素是农作物病虫害，每年都会有超过四成的自然损失是由于农业种植和生长过程中出现了病虫害问题[1]。传统人工经验识别的方法，在效率和准确率上都不够理想[2]。如果不能及时判断农作物所患病虫害的种类和严重程度，就可能耽误农作物治疗时间，导致灾情扩大。此外，错误的诊断和治疗，可能造成人力物力财力的损失和浪费。针对病虫害的防治，直接有效的方式是对农作物种植区的环境进行监控，观察农作物病虫害实体情况，一旦发现及时进行识别和处理，从而避免扩散。目前，在农作物病虫害识别领域已有相关应用案例，取得了一定的阶段性成果。Thorat等人设计了叶片病害的远程监控系统，可以把农作物叶片病害图像通过Wi-Fi发送给农民[3]。Yang等人基于声发射理论和植物病害应激理论，通过无线传感器网络（WSN），采集了室外植物声源信号，对植物的健康状况，疾病的早期、中期和晚期进行分类[4]。Habib等人提出基于机器视觉识别木瓜病害的在线专家系统，该系统使用移动电话或手持设备捕捉受病害影响的木瓜的图像，图像被发送到后端服务器进行识别，再通过前端软件发送到用户的手持设备[5]。沈凯文等人提出了基于GIS平台的农作物病虫害智能监测系统，但要求使用移动端设备对准疑似病变部位进行检测[6]。这些研究对农业病虫害和智慧农业的发展起到积极推动作用，然而针对实际应用仍存在一些问题。（1）无线数据传输中多采用Wi-Fi和ZigBee等无线通信技术，存在着通信距离短、需提前完成Wi-Fi覆盖等问题，导致很多使...
