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橘小实蝇是一种入侵性害虫，在橘树生长过程中的发生和危害是十分频繁和严重的，已被世界许多国家和地区列为重要的危险性检疫对象。目前，对于橘小实蝇的防治主要采取地毯式化学防治为主，使用该方法农药利用率很低，不仅造成经济上巨大损失，而且带来了严重的水土资源污染、生态系统破坏以及威胁人类健康的食品安全等一系列重大问题。为了解决上述矛盾，传统的方式主要通过人工田间调查和虫情预测相结合的方法进行施药决策和害虫综合治理，该方式存在的弊端是受到劳动强度限制，无法对橘小实蝇成虫发生情况进行快速监测，导致测量结果无法实时反映区域性成虫的动态变化情况。针对上述问题，本论文开展了橘园橘小实蝇成虫感知与数量监测关键技术的研究，研究内容划分成三个层面，第一是位于底层的感知层，主要研究橘小实蝇成虫感知器；第二是信息传递的网络层，主要研究橘园环境下短程无线电信号的传播模式及路径损耗模型；第三是信息传递的终端应用层，主要是搭建面向实际应用的橘园橘小实蝇成虫及其区域环境气象因子监测平台，验证将无线传感器网络技术应用于橘小实蝇成虫信息感知与监测中出现的问题及解决方案。完成的主要研究成果包括： (1)分析了橘园橘小实蝇成虫监测的特点及应用需求。选取无线传感器网络技术作为橘小实蝇成虫及其区域环境气象因子监测应用的主要支撑技术，构建无线传感器网络、移动蜂窝网络和因特网三网融合的网络拓扑结构。 (2)研制了红外感应式橘小实蝇成虫感知器，并开展了感知器相关性能检测试验。根据橘小实蝇成虫的生物学特性，提出利用光电传感技术实现对橘小实蝇成虫数量的检测，并定量分析了光电传感器有效检测距离、检测角度、感应灵敏度及自然光照对其检测效果的影响。根据试验优选的检测性能参数，设计研制了两代红外感应式橘小实蝇成虫感知器，并在其发生盛期进行了成虫数量检测试验；第一代成虫感知器试验检测误差最低约为6％，误差最大达40％，第二代成虫感知器试验检测误差最低约为3％，误差最大为8％。 (3)研制了基于机器视觉的橘小实蝇成虫感知器，并开展了橘小实蝇成虫计数检测试验。：考虑到未来橘小实蝇成虫信息检测范围的扩展性，通过观察成虫在虫口检测区域的活动行为，提出利用机器视觉技术跟踪其在虫口检测区域的运动轨迹，从而开辟一种橘小实蝇成虫数量检测的新方法。依据上述机器视觉成虫检测原理，研究设计了一种基于机器视觉的橘小实蝇成虫感知器，并在华南农业大学橘小实蝇成虫饲养室进行了相关检测性能试验，试验结果表明采用机器视觉技术检测橘小实蝇成虫数量的漏检率为9.4％。 (4)研究基于机器视觉技术的橘小实蝇成虫检测方法。成虫视觉检测过程分为目标提取、视频流前景检测和运动目标跟踪三部分，各部分的算法构建，通过采用理论分析和试验检验并重的方法，最终优选出基于灰度图像的固定阈值法、分段背景差分算法和基于连续自适应均值漂移的运动目标跟踪算法作为上述三部分核心算法。其中，运动目标跟踪是实现成虫数量检测的关键，而多目标粘连是跟踪的难点，通过试验分析比较CC、MS、CCMSPF和MSPF4种常见的运动目标跟踪算法的适应性，提出了采用Kalman滤波预测跟踪的方法对连续自适应均值漂移的运动目标跟踪算法进行优化，并通过试验验证该方法应用于橘小实蝇成虫跟踪的有效性。 (5)研究橘园无线射频信号传播特性及路径损耗。信号传播试验在橘树生长的果实膨大期进行，选取通信距离、植被深度、发射器天线高度、接收器天线高度、载波频率、天线极化方式、地形环境等作为试验影响因素，影响因素方差分析结果表明，发射器天线高度、接收器天线高度、地形因素、载波频率、天线极化方式5个独立影响因素对橘园RF信号传播路径损耗影响显著；上述5因素之间通信设备天线高度和载波频率，通信设备天线高度和地形，通信设备天线高度、载波频率和地形，通信设备天线高度、载波频率、天线极化方式和地形对橘园RF信号传播路径损耗存在交互作用。平地和山地橘园不同采样点测量的数据包传输率结果表明：数据包传输率随T-R距离的增加呈非单调性递减，433MHz载波频率数据包传输性能优于2.4GHz；植被冠层对电磁波空间菲涅尔区影响时，RF信号数据包输出通畅性受到严重影响；相同系统配置和T-R距离条件下，通信设备天线极化方式对数据包传输率也具有一定影响，垂直极化方式传输稳定性优于水平极化方式。2.4GHz和433MHz RF信号在平地和山地橘园环境中传播，数据包传输率稳定在80％以上的可靠通信距离分别为35、60m和25、55m。数据包传输率与RF信号传播路径损耗相关性分析结果表明：信号传播条件、天线极化方式和地形条件对数据包传输率与RF信号传播路径损耗相关性均具有一定影响。 (6)橘园无线射频信号传播路径损耗模型构建。分别运用多元线性回归和神经网络建模方法结合无线射频信号在橘园传播测试结果，构建了平地和山地橘园无线射频信号传播路径损耗模型，并将其与常用的FS模型、PE模型和Egli模型预测值进行比较，分析论证得出平地橘园环境选用BP神经网络模型预测RF信号传播路径损耗精度最高，其模型预测值与实测值相关系数达0.964，模型的直线拟合度为0.929，统计标准差为2.882dB；山地橘园环境选用MLR模型预测RF信号传播路径损耗精度最高，其模型预测值与实测值相关系数达0.903，模型的直线拟合度为0.815，统计标准差为3.758dB。 (7)设计并搭建了橘小实蝇成虫及其区域环境气象动态监测系统，验证将无线传感器网络技术应用于橘小实蝇成虫动态监测的可行性，并定量分析了虫量与环境气象因子间的相关性。该系统有11台橘小实蝇成虫监测节点、1台环境气象监测节点及1台WSN汇聚网关组成，已在华南农业大学国家柑橘产业技术体系试验橘园完成星型网络部署，并从2011年8月18日至2012年1月13日开展了为期近5个月的橘小实蝇成虫及其区域气象监测试验。相关试验结果表明：监测系统中各节点的数据包丢包率基本维持在11.9～20.8％范围，数据包丢包率统计呈现抛物曲线分布，数据通信的稳定性与植被和气候条件等因素紧密相关；夏季是橘小实蝇成虫发生的高峰期，相应的周虫量变化范围：695～893头，进入秋季后数量逐渐减少，相应的周虫量变化范围：39～516头，冬季虫口密度很低，相应周虫量变化范围：0～18头；虫量变化与气候条件关系密切，适宜的温度和充足降水是影响橘小实蝇成虫动态变化的主要因素。