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智巡林果助乡村振兴:西建大学子以数字技术赋能特色果业

来源:西安建筑科技大学“智巡果园”暑期社会实践团 编辑:郑王梓 时间:2026-07-25
导读: 为深入贯彻乡村振兴战略,推动数字技术与陕西特色林果产业深度融合, 7 月 19 日至 24 日,西安建筑科技大学计算机与信息工程学院“智巡果园:林果空地一体化病害巡检与水肥智控”暑期社会实践团先后走进西安市葡萄研究所、临潼石榴红科技生态园与宝鸡市千阳...

为深入贯彻乡村振兴战略,推动数字技术与陕西特色林果产业深度融合,719日至24日,西安建筑科技大学计算机与信息工程学院“智巡果园:林果空地一体化病害巡检与水肥智控”暑期社会实践团先后走进西安市葡萄研究所、临潼石榴红科技生态园与宝鸡市千阳县规模化苹果园,聚焦果树病虫害识别、田间巡检与智能水肥管控开展实地调研。为期六天的实践分为两个阶段:7192122日赴三地果园进行现场调研;7202324日完成影像整理、病害样本标注与 AI 识别模型训练,将果园现场采集的信息转化为后续技术研发所需的数据资料。

在西安市葡萄研究所露天园区与设施大棚内,科研人员向实践团讲解“户太系列”葡萄品种的栽培管理模式以及常见病害的识别与绿色防治方案。葡萄枝叶交错重叠,部分病斑容易受到遮挡,传统人工逐株巡查不仅耗时费力,还存在漏检、错判情况。实践团成员俯身观察叶片背面、果穗隐蔽处病害特征,对典型症状进行多角度拍摄,并同步记录病斑颜色、形态、分布位置等关键信息。研究所负责人补充,果树病害表现受品种、气候、管护模式影响差异较大,单一外观特征无法作为病害判定依据,这也为智能识别算法研发提出了更高要求。

 

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图为实践团成员在葡萄试验园观察葡萄生长及病害特征 (邢锦雅 摄)

 

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图为实践团调研实拍的多类葡萄病种(吴佳宝 摄) 

告别葡萄研究所,实践团前往临潼石榴红科技生态园开展调研,园区负责人现场讲解桃蛀螟、蚜虫、炭疽病、干腐病等石榴高发病虫害,并介绍物理诱捕、生物农药和天敌防虫等防控方式。调研中,实践团发现,石榴果袋内部、枝叶缝隙属于人工巡检盲区,隐蔽病害难以被及时发现。为完整记录同类症状在不同位置的表现,实践团分别拍摄果面、果蒂和枝叶连接处病害样本,并向园区负责人核对病害发生部位。现场采集表明,未来空地一体化智能巡检系统须适配田间遮挡、光照不均、多视角拍摄等复杂户外场景,才能真正落地果园生产。

 

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图为实践团成员在石榴园观察果树病虫害样本(吴佳宝 摄) 

 

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图为实践团成员收集的表皮大面积病变泛红的晒伤石榴果(吴佳宝 摄) 

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图为实践团与园区负责人开展石榴林果智能化管控专项座谈(吴佳宝 摄) 

实践团最后一站来到宝鸡市千阳县规模化苹果园,千阳果园采用矮砧密植和标准化管理方式,果树行距、树体结构和田间作业流程较为规范,但病虫害巡检依旧依赖人工持续巡查。实践团沿果树行间查看枝叶状态和果实表面变化,对病斑、腐烂、虫蚀、开裂、畸形等典型表现逐一记录,同步整理样本受损部位及外观特征。根据园区负责人讲解调整拍摄距离与拍摄角度,补充果实正面、侧面、破损处特写影像。针对同一果实同时存在裂口、虫蚀、腐烂复合病害的样本,实践团进行全方位拍摄留存,并与园区负责人核对田间发病实景,为后续病害分类标注留存完整现场依据。

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图为苹果园负责人向实践团成员介绍果树管护和病害巡检情况(吴佳宝 摄) 

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图为实践团调研实拍虫害苹果(吴佳宝 摄) 

在调研交流中,实践团走进千阳果苗集成服务中心,与当地苹果种植管理基地负责人座谈,就共建大学生长期社会实践基地达成初步合作意向。双方围绕林果病虫害样本常态化采集、田间实地调研实训、智能巡检技术落地验证、高校实践育人平台搭建等内容深入交流。基地负责人表示,将结合苹果全年生长周期,提供连续性田间采样、技术测试实景场地;实践团也将依托本次调研成果完善校地合作方案,打通专业学习、技术研发与地方果业发展需求的对接通道。

 

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图为实践团成员在千阳果苗集成中心合影留念(吴佳宝 摄) 

田间采样结束后,实践团集中开展数据整理、样本标注与模型训练。面对不同作物、不同光照和不同拍摄角度的影像,实践团先按照作物类别、病害表现和采集场景分类归档,清理模糊、重复及信息不足的无效图片,统一文件命名和数据记录。针对外观相近、边界模糊、存在遮挡的样本,实践团对照现场笔记和园区人员讲解内容反复比对、交叉复核,修正类别混淆和标注偏差。

完成阶段性标注后,实践团开启病虫害识别模型训练,同步根据模型识别反馈继续检查数据分布和标注质量。对于识别准确率较低的样本,实践团追溯原始影像和田间记录,分析问题是否来自光照、遮挡、拍摄距离或样本类别差异,优化数据处理流程和训练参数。原本分散存储在手机、相机、记录表中的田间素材,经过系统化整理逐步转化一套可支撑算法迭代升级的标准化林果病害数据集。

从果园走访到数据处理,实践团形成了“发现问题、采集样本、整理数据、标注复核、训练模型”的实践链条。调研资料显示,田间光照变化、枝叶遮挡、病害形态差异等因素都会影响图像采集和识别效果,算法训练需要与果树生长规律及园区管护方式相结合。后续,实践团将继续补充和复核三类果树病虫害样本,依据训练反馈优化数据处理方案,并围绕病害检测、精准植保与水肥智控的协同应用开展技术验证。实践团将持续深化校地协同合作,打磨适配陕西本土特色林果的智能巡检技术方案,以青年数字专业力量助力乡村特色产业数字化转型,用知行合一的实践书写新时代大学生服务乡村振兴的青春答卷。


责任编辑: 郑王梓
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