识别认知
通过 AI 识别、专家问诊、病虫害知识库和标本展示墙，夯实病虫害形态、症状、发生规律与诊断基础。
Core Framework
四层递进的智慧植保实训架构
方案立足植物保护专业属性，以农艺认知为根、智能技术为器、绿色防控为准则、科学决策为目标，补齐传统植保教学中场景不足、设备不足、周期不可控和复合能力断层的问题。
调查监测
利用虫情测报灯、病害 AI 监测仪、性诱测报仪、巡田仪、无人机和气象站完成田间数据采集。
绿色防控
围绕物理防治、生物防治、行为干扰、精准施药和航空植保，训练绿色防控方案制定与效果评估。
智慧决策
整合多源监测数据，通过大数据驾驶舱开展趋势分析、风险预警、方案生成和教学决策演练。
Teaching Logic
把长周期植保过程拆成可教学任务
病虫害发生具有季节性、突发性和区域性。智慧植保方案通过智能设备、虚实结合场景和标准化流程，把“测报 - 防控 - 评估”的长周期任务拆解为阶段化、模块化实训，让学生在有限学时内完成完整能力闭环。
项目式教学以真实病虫害案例驱动跨学科实训
真实数据支撑把田间监测数据转化为课堂分析素材
岗位能力对齐覆盖诊断、测报、防控、分析和服务岗位能力
Training Scenes
四大实训场景
Scene 01
病虫害智能识别认知
配置智能识别小程序、农业智能诊断仪、综合实验室、标本展示墙和基础实验设备，支撑《植物病虫害识别》《智慧植保技术》等课程。
Scene 02
田间调查与监测
通过虫情测报灯、病害 AI 监测仪、性诱测报仪、巡田仪、四足机器人和多光谱无人机，训练标准化采集与智能测报能力。
Scene 03
绿色防控实训
结合景观式杀虫灯、昆虫行为干扰仪、多功能植保仪和植保无人机，开展物理防治、生物防治和精准施药综合训练。
Scene 04
智慧决策驾驶舱
整合病虫害、作物、环境、作业等数据，支持可视化大屏、AI 预警、防控建议、教学案例分析和科研管理。
Application Value
面向教学、科研与社会服务的复合价值
教学实训
重构植物保护专业课程体系，支撑智慧植保概论、病虫害智能识别、物联网监测、绿色防控装备操作、农业大数据分析等核心实训课程。
科研创新
为教师和学生提供设备、数据与场景支撑，支持教学改革、模型构建、毕业论文、科创竞赛和校企联合研发。
产业服务
面向地方农业部门、种植户、新型经营主体和基层农技人员，开展监测预警、绿色防控示范、装备培训与成果转化。
Construction List