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国家重点研发计划青年科学家项目申报书模板(2025)

一、项目基本信息

(1)项目名称：基于人工智能的智慧农业病虫害防治关键技术研究与应用

项目编号：2025YFCXX0101

项目负责人：张三

依托单位：中国农业大学

项目起止年限：2025年1月-2028年12月

项目预算：1000万元人民币

(2)项目背景：随着我国农业现代化进程的加快，病虫害问题对农业生产的影响日益严重。据统计，每年因病虫害导致的农作物损失高达数百亿元。为了提高农业生产效率和产品质量，迫切需要开展智慧农业病虫害防治关键技术研究。本项目旨在研发一套基于人工智能的病虫害识别、监测和防治系统，为农业生产提供智能化解决方案。

(3)项目意义：本项目的研究成果将有助于推动我国智慧农业的发展，提高农作物产量和品质，降低农业生产成本，促进农业可持续发展。同时，项目成果将在国内外产生广泛影响，为全球农业病虫害防治提供技术支撑。预计项目实施后，将实现以下目标：提高农作物病虫害识别准确率至95%以上，降低农药使用量20%，提升农作物产量5%，减少农业损失10%。

二、项目背景与意义

(1)随着全球气候变化和农业种植结构的调整，病虫害问题已成为制约农业生产的重要因素。据统计，全球每年因病虫害造成的农作物损失高达数千亿美元，其中发展中国家损失尤为严重。我国作为农业大国，农作物病虫害问题同样严峻。近年来，我国农作物病虫害发生面积和损失程度呈现上升趋势，特别是小麦、水稻、玉米等主要粮食作物的病虫害发生率居高不下。以2019年为例，全国农作物病虫害发生面积超过3亿亩，损失粮食约1000万吨，经济损失超过100亿元。因此，针对病虫害问题开展深入研究，开发高效、环保的防治技术，对保障国家粮食安全、促进农业可持续发展具有重要意义。

(2)在病虫害防治领域，传统方法如化学农药、物理防治和生物防治等存在诸多局限性。化学农药虽然短期内能有效控制病虫害，但长期使用会导致农药残留、环境污染和害虫抗药性等问题；物理防治和生物防治虽然环保，但防治效果有限，难以满足大规模农业生产的需求。随着科技的进步，人工智能、大数据、物联网等新技术在农业领域的应用日益广泛，为病虫害防治提供了新的思路和方法。例如，我国某农业科技公司利用人工智能技术，研发了一套病虫害智能识别系统，通过对农作物图像的深度学习，实现了对病虫害的快速、准确识别，有效提高了防治效率。

(3)本项目的实施将有助于推动我国农业现代化进程，提升农业科技创新能力。首先，项目将针对我国主要农作物病虫害，开展系统性的研究，揭示病虫害的发生、发展规律，为制定科学的防治策略提供理论依据。其次，项目将结合人工智能、大数据等技术，开发出一套高效、智能的病虫害防治系统，提高病虫害防治的精准度和效率。此外，项目还将加强国际合作与交流，引进国外先进技术和管理经验，提升我国在国际农业科技领域的竞争力。以我国某农业示范园区为例，通过引进国外先进的病虫害防治技术，园区内农作物病虫害发生率降低了30%，农药使用量减少了40%，实现了绿色、可持续的农业生产。本项目的研究成果将在全国范围内推广应用，为我国农业发展注入新的动力。

三、研究内容与技术路线

(1)本项目的研究内容主要包括以下三个方面：一是病虫害智能识别与监测技术的研究，通过深度学习算法对农作物图像进行分析，实现病虫害的自动识别和实时监测；二是病虫害发生规律与风险评估模型构建，利用历史数据和环境信息，建立病虫害发生预测模型，为防治决策提供科学依据；三是基于物联网的病虫害防治系统开发，将监测、预警和防治技术集成，实现病虫害的精准防治。

(2)在技术路线方面，本项目将采取以下步骤：首先，收集和整理国内外病虫害数据，包括图像、文本和气象数据等，为模型训练提供数据基础；其次，利用深度学习技术，开发病虫害智能识别算法，实现对多种病虫害的准确识别；接着，结合气象、土壤等环境数据，建立病虫害发生预测模型，预测未来一段时间内病虫害的发生趋势；最后，开发基于物联网的病虫害防治系统，实现远程监测、预警和防治作业的自动化。

(3)项目实施过程中，将重点解决以下关键技术问题：一是提高病虫害识别算法的准确性和实时性，确保在复杂环境下仍能准确识别病虫害；二是优化病虫害预测模型，提高预测精度和稳定性；三是开发智能化的防治设备，实现无人化、自动化的病虫害防治作业。以我国某智慧农业园区为例，通过实施类似的研究项目，已成功将病虫害识别准确率提高到98%，预测模型的预测误差控制在5%以内，实现了园区内病虫害的精准防治。

四、项目实施方案与组织管理

(1)项目实施方案遵循科学、严谨、高效的原则，分为四个阶段进行：准备阶段、实施阶段、中期评估阶段和总结阶段。在准备阶段，我们将组建项目团队，明确各成员职责，完成项目申报书的撰写和评审工作。