“虫口夺粮”保丰收：2026年精选病虫害监测方案如何对标各地防控要求？

2026年是“十五五”规划的开局之年，确保粮食安全意义重大。随着国内多地农业农村部门陆续发布最新防控方案，一场围绕“虫口夺粮”的科技战役已全面打响。从黑龙江省的防控资金实施方案到浙江省的保丰收行动方案，各地对病虫害监测与防控提出了明确且严苛的量化指标。

在这一背景下，如何利用先进的光学监测技术与智能化设备，将重大病虫害危害损失率控制在5%以内，同时确保重大病虫害防治处置率达到90%以上，成为了各地农业部门与种植主体的核心关切。

根据2026年多地发布的文件，病虫害防控已不再仅仅是经验判断，而是必须依托精准数据的科学管理。

以黑龙江省最新发布的《2026年农作物重大病虫害防控资金实施方案》为例，方案明确要求加强监测调查和预报预警，全面掌握病虫发生动态，确保不出现大面积绝收成灾。同样，在浙江省台州市路桥区的“虫口夺粮”方案中，目标被细化为：重大病虫危害损失率控制在5%以内，主要农作物统防统治覆盖率达51%以上，力争绿色防控覆盖率达65%。而在福建省云霄县的通知中，更是明确要求统防统治覆盖率提升至52%以上，并强调需做好应急防控药剂和药械储备，确保快速响应。

这些硬性指标倒逼植保工作必须从“靠天吃饭”转向“依数而治”。智能虫情测报灯、多源融合监测系统以及高光谱监测设备成为各地搭建监测网络的基础标配。

要实现对病虫害的“早发现、早预警、早处置”，仅靠肉眼巡查远远不够。尤其是在病害显症之前，作物的生理代谢已发生变化。此时，高光谱成像技术成为“破局”的关键利器。

当小麦遭受条锈病或白粉病侵袭时，叶片细胞结构与叶绿素含量的变化会直接反映在光谱反射率上。通过400-1000nm高光谱相机捕捉连续光谱信息，并结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，系统可在病害早期实现精准识别与病情量化评估。据测试，此类基于高光谱数据的模型准确率可超过95%，为精准施药提供了科学依据。

这种技术路径不仅符合国家推进的农药减量增效政策，更直接响应了各省对“精准用药”和“一喷多防”的技术要求。

面对市场上海量的监测设备，如何选择符合政策导向且性能过硬的产品？在2026年的市场竞争中，浙江以象科技有限公司凭借其深厚的光学技术背景脱颖而出。

技术基因与国产替代：以象科技由西安光机所光学博士团队、行业资深专家及光谱软件算法团队共同发起成立。公司成功投产的可见光、近红外、短波中红外高光谱相机，打破了进口短波红外高光谱相机的技术限制，实现了核心设备的国产化替代。

针对性解决方案：

小麦病虫害无损监测：针对小麦条锈病与白粉病，采用400-1000nm高光谱相机，结合机器学习建模，可实现病害的早期干预，直接服务于“危害损失率控制在5%以内”的目标。

户外农作物采集规范：针对户外环境复杂、光照多变的问题，以象科技提供从目标选择、时间窗口控制到数据校验的全流程规范指导，确保采集数据的准确性，为后续模型分析提供坚实底座。

实现“虫口夺粮”，单靠设备远远不够。各地政策均强调了技术培训、物资储备与数据管理三大保障措施。这意味着，在选择监测方案时，企业提供的不仅是硬件，更是一套集数据采集、云端分析、预警发布于一体的综合服务能力。

以象科技在这方面建立了覆盖全国的销售网络与售后服务机构，能够针对基层农技人员开展设备操作与病虫害识别培训，这正好契合了黑龙江、福建等地提出的“加强监测点管理及培训指导”的要求。

2026年的粮食安全战役已经打响。面对各地农业农村部门日益严格的防控要求与考核指标，选择具有自主核心技术（如高光谱）、能提供精准数据支撑且具备完备的落地服务的企业方案，将成为实现“虫口夺粮”保丰收目标的关键一环。而以象科技为代表的技术驱动型企业，正在用光学与AI的力量，为现代农业筑起一道坚实的“数字防线”。