农作物病虫害识别关键技术研究综述

农作物病虫害的预防与治理对农业生产具有十分重要的作用,病虫害防治工作的前提是准确识别病虫害目标。传统的病虫害识别方法包括人工识别和仪器识别,传统识别方法在识别效率、识别准确性、应用场景等方面已无法满足科学研究和生产的需要。深度学习是机器学习的一个重要分支,能够自动、高效、准确地从大规模数据集中学习到待识别目标的特征,从而替代传统依赖手工提取图像底层特征的识别方法,因此,将结合图像处理的深度学习技术应用于农作物病虫害识别是未来精准农业发展的必然趋势。农作物病虫害识别所涉及的关键技术以农作物病虫害数据为基础展开,通过阐述病虫害数据获取、数据预处理、数据增强、深度学习网络优化、识别结果可视化、识别结果可解释性、预测预报等关键技术的研究现状,归纳与总结了各关键技术应用中存在的问题和面临的挑战,最后指出农作物病虫害识别未来的研究发展方向,即在数据获取方面,构建多源农业数据集和积极打造数据共享资源平台,在数据处理方面,结合迁移学习算法、使用新型数据增强方法,在数据应用方面,积极开展可视化、可解释性和预测预报等工作。     

四旋翼飞行器在农业病虫害识别中的应用研究

农作物病虫害问题已然是农业生产中的一例顽疾,不仅导致了农作物大规模的减产减质,还造成了巨大的经济损失。本文针对农作物病虫害问题,提出采用以四旋翼飞行器为基础,通过航拍监控系统进行图像实时传输,利用图像处理技术识别农作物病虫害的研究方法。本文阐述了图像处理技术应用于农作物病虫害的防治,经过有效的图像处理方法,在农作物病虫害防治技术方面取得了很好的效果。     

遥感技术在农作物病虫害预警监测中的应用

遥感技术可以从高空中监测农作物的生长状态,对农作物出现的病虫害进行预警,及时处理病虫害问题,减轻农作物病虫害所带来的损失,推动农业发展.目前,该技术已经在农作物种植方面发挥了重要作用.笔者分析了遥感预警监测的原理,总结了农作物病虫害遥感预警监测的现状,从构建综合防治信息平台、应用多源遥感信息数据等方面提出了农作物病虫害...     

基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于深度学习的农作物病虫害检测算法综述

农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习为农业提供了有力支持。本研究综述了基于深度学习的农作物病虫害检测研究,从分类网络、检测网络和分割网络3方面进行了概述,并对每种方法的优缺点进行了总结,同时比较了现有研究的性能。在此基础上,进一步探讨了基于深度学习的农作物病虫害检测算法在实际应用中面临的难题,并提出了相应的解决方案和研究思路。最后,对基于深度学习的农作物病虫害检测技术的未来趋势进行了分析和展望。     

农作物病虫害专业化统防统治的实践与思考

农作物病虫害专业化统防统治工作在丹阳市实施了多年,刚开始农民驻足观望,如今已被广大农户普遍接受,这一举措正改变着丹阳市农作物病虫害传统的防治模式,影响力越来越大。对丹阳市农作物专业化统防统治的现状、当前面临的机遇和挑战进行了分析,提出了推进专业化统防统治的对策建议。     

简析农作物病虫害生物防治技术

随着社会经济的高速发展,人们生活质量水平的不断提高。食品安全问题越来越引起了人们的重视,而农作物病虫害防治是影响食品安全的重要环节,因此掌握农作物病虫害防治技术的运用就非常重要。本文主要简析了农作物病虫害生物防治技术,供有关人员参考。     

农作物病虫害防治中植保无人机的运用

现代农业面临着农作物病虫害防治的挑战,传统方法效率低下且存在安全和环境问题。植保无人机作为一种创新工具,具有高效、安全和精准的特点,在农作物病虫害防治中具有广阔的应用前景。然而,植保无人机的推广仍面临政策、技术和培训等问题。本文提出了三项策略来推动植保无人机的应用和发展。首先,政府需要提供政策支持,制定相关政策和措施,鼓励农民和农业企业积极采用植保无人机。其次,技术研发是关键,需要不断提高植保无人机的性能、稳定性和智能化水平,同时研发适用于不同作物和病虫害的专用农药和喷洒技术。最后,培训与推广也至关重要,通过举办培训班、现场演示和技术交流等方式,提高农民和农业企业的植保无人机操作技能和应用意识。通过以上策略的实施,可以推动植保无人机在农作物病虫害防治中的广泛应用,提高农业生产的效益和可持续性,为粮食安全和农业可持续发展做出贡献。     

农作物病虫害专业化统防统治发展方向初探——以浙江省富阳市为例

通过浙江省富阳市开展农作物病虫害专业化统防统治工作取得的成果,分析了存在的问题,提出了推进农作物病虫害专业统防统治规模与提高其效果的措施及建议。     

烟叶种植病虫害问题及防治措施

随着农业经济的发展，烟叶需求量也在不断提高。为了满足烟草市场的需求，近些年不断扩大烟叶的生产规模，促进生产质量的提升。受种植区不同的环境、气候以及农作物布局的影响，在实际的种植过程中，会面对各种类型的病虫害问题。因此，在烟叶种植过程中，要加大对病虫害问题的重视，通过科学的防治手段和措施，落实预防工作，针对现有的病虫害强化治理，保障烟叶的产量，避免烟叶的种植质量受到不良影响。本文首先分析盐业种植病虫害的现状，之后论述烟叶种植常见的病虫害问题，并提出了具体的综合防治措施，以供参考。     

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性。小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害。介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥感监测研究进展。最后提出目前遥感监测小麦病虫害尚存的问题,如对病虫害光谱特征的专属性认识不足、缺乏多种小麦病虫害危害类型的比较研究及病虫害监测模型普适性较差等,并探讨遥感在监测小麦病虫害方面的发展趋势,建议通过综合多时相遥感数据、建立小麦病虫害光谱库、构建全国性病虫害遥感监测信息服务系统以及加强国际间的交流与合作来进一步开展小麦病虫害的研究,从而实现小麦病虫害大面积、实时、科学有效的防控。     

基于卷积神经网络的害虫分类

农作物病虫害是一种严重的自然灾害,需要对其进行及时预测和监控,以保证农作物产量。由于害虫种类繁多以及作物在生长初期的形态相似,农业工作者难以准确识别各类作物昆虫,给病虫害的防治工作带来巨大挑战。针对这一问题,提出一种基于多尺度特征融合的网络模型(FFNet)对作物害虫进行精准识别与分类。首先,采用空洞卷积设计多尺度特征提取模块(MFEM),获取害虫图像的多尺度特征图;然后,使用深层特征提取模块(DFEM)提取图像的深层特征信息;最后,将分别由多尺度特征提取模块(MFEM)和深层特征提取模块(DFEM)提取到的特征图进行融合,从而实现以端到端的方式对作物害虫进行精准分类与识别。试验表明：所提出的方法在12类害虫的数据集上获得优异的分类性能,分类准确率(ACC)达到98.2%,损失函数Loss为0.031,模型训练时间为197 min。     

基于多层EESP深度学习模型的农作物病虫害识别方法

为了提取图像高层语义特征、解决各种植物病虫害图像尺寸不相同的问题,提出了多层次增强高效空间金字塔(Extremely efficient spatial pyramid,EESP)卷积深度学习模型。首先,对图像进行预处理;其次,构建多层融合EESP网络模型,该模型通过对每层设置不同的空洞率进行空洞卷积,选择性地提取不同层次的特征信息,通过融合各层信息获得各种农作物病虫害图像的不同特征;最后,通过Softmax分类方法实现农作物病虫害识别。数据集包括10种农作物的61种病虫害类别,迭代训练300次,得到本文方法 Top1分类准确率最高达到了88.4%,且采用三阶EESP模型达到了最佳效果。     

小麦病虫害的种类及防治措施

小麦是我国3大粮食作物之一,是人们重要的口粮。小麦生产过程中会遭受各种病虫害的侵袭,严重影响了其产量和质量。介绍了小麦病虫害产生的原因,小麦病虫害的种类,并提出了针对性的防治措施。      

水稻病虫害绿色防控技术在云南省洱源县三营镇的应用

水稻是云南省洱源县三营镇重要的农作物，病虫害是影响水稻品质的重要因素。近年来，三营镇坚持贯彻“预防为主，综合防治”的植保方针，利用绿色防控技术防治水稻病虫害，取得了显著的防控成效。介绍了三营镇开展水稻病虫害绿色防控工作的主要做法与成效，以期促进当地水稻产业的可持续发展。      

农作物病虫害遥感监测关键技术研究进展与展望

病虫害是影响农作物健康生长、产量和质量的制约因素之一,加强农作物病虫害的监测,对农作物病虫害进行精准防控,对保障粮食安全,提高农产品产量和质量具有重要意义。随着信息技术的发展,农作物病虫害监测由传统的人工监测逐渐向自动化、信息化和智能化方向发展。农作物病虫害监测平台、监测传感器技术以及相关的数据分析和处理技术是研究农作物病虫害遥感监测的关键技术,这些关键技术的发展水平,决定了农作物病虫害遥感监测技术的发展水平。本文从监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术3方面对农作物病虫害监测技术研究进展进行综述。在监测平台方面,归纳总结了地面监测平台、航空监测平台和卫星监测平台的国内外研究现状,并分析了上述平台优缺点;在监测传感器技术方面,综述了雷达传感器、图像传感器、热成像传感器和光谱传感器等在作物病虫害领域的研究进展;在相关数据分析与处理技术方面,阐述了经典统计算法、计算机图像处理算法、机器学习算法和深度学习算法在农作物病虫害监测领域的研究成果。最后提出了监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术的未来发展趋势,以期为进一步促进我国农作物病虫害监测平台及相关技术的发展提供参考。     

棉花病虫害综合防治的对策措施

棉花生产是重要的农业产业,在农业耕种土地逐渐减少的今天,其产量能否得到有效保证、质量能否都得有效提升己成为时下关注的重点.但病虫害是严重影响棉花产量的一个主要因素,针对棉花病虫害应该结合现代生物技术和化学药物等实施综合防治,以保障棉花生产的产量和质量稳步提高.     

东北地区大豆病虫害防治技术

大豆是我国主要的油料作物之一,种植广泛,有很高的营养价值。东北是我国种植大豆的主要地区之一,但是病虫害的存在严重影响了大豆的产量与质量。介绍了东北地区大豆主要病虫害的情况及防治技术。      

灯光防治害虫技术的应用现状和发展趋势

灯光防治害虫技术是物理防治的一个重要手段,是解决目前化学农药带来的农产品质量安全问题和环境污染问题的一个重要途径。本文重点介绍目前我国灯光防治害虫技术的现状,分析其存在的主要问题,对灯光防治技术的发展提出建议,以更好地建立农作物病虫害防治的技术体系。