提高农作物的产量和质量是现代农业发展的要求。玉米作为我国主要的农作物之一,其分布范围广,纲目属科繁多。在全球气候变暖、品种不断更换的大背景下,玉米害虫不断繁衍进化,虫害的发生规律也在一直发生变化。虫害的发生严重影响玉米的产量和质量,因此做好玉米害虫的防治工作,是保障玉米高产量高质量的必经之路。要想有效管理玉米虫害,就需要对虫害的生物习性进行长期的监测,总结虫害发生、演替规律,优化和提升防治技术,从而提高防控能力,发挥虫害防控在玉米稳产增产中的作用。传统的人工采集分析方法费时费力且效率低下,缺乏时效性和准确性,难以满足现代化农业信息采集的要求。农业物联网是将物联网技术与农业领域应用逐渐紧密结合而形成的,是物联网技术在农业生产、经营、管理中的具体应用。传感仪器是物联网的核心,运用各类传感器,组成无线传感器网络,能实时、快速地将监测区域内的各种检测对象的信息远程传输到用户终端(如农业生产管理者)。本研究借助物联网技术,建立了完善的虫害数据采集系统,可采集如:气象、土壤和玉米长势的视频等与玉米虫害发生相关的数字化信息,并对这些信息进行分析,为玉米虫害“统防统治”提供支持。支持向量回归是一种适合小样本、非线性的机器学习算法,其结构风险最小化原则能够在模型的学习能力和推广能力之间选择最优,从而提高模型对于未知样本的预测能力。本文使用支持向量回归机对一代玉米螟的虫株率进行预测,并且根据发生程度分级标准得到一代玉米螟的发生程度。使用泰安市一代玉米螟的短期的虫株率数据以及对应的气象数据,构建的一代玉米螟预测模型对测试集进行预测,并对训练集进行回代检验,实验结果表明,基于支持向量回归的一代玉米螟预测模型对一代玉米螟的虫株率以及发生程度的预测效果良好,能够为一代玉米螟的预测预警提供指导作用。