深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用综述

本文首先介绍了深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用。其次,介绍了深度学习技术在农作物病虫害识别的处理流程。最后提出了深度学习技术在农作物病虫害识别使用中面临的挑战和问题,并探讨未来发展的方向。     

机器学习在农作物病虫害识别上的应用综述

农作物病虫害是发展农业领域所亟待解决的重要问题之一,机器学习的进步加速了识别农作物病虫害的发展趋势。目前,在农作物病虫害识别中存在农作物病虫害种类繁多、农村地区发展落后农业技术人员稀缺、过度依赖杀虫剂等问题,发挥机器学习的优势,对病害图片实现计算机识别,通过不断地学习智能分类,用来判断作物生病与否,从而实现农作物高质高量的目标。首先,介绍了传统病虫害检测缺陷;其次,介绍了目前机器学习在农作物病虫害识别的成果;再次,对机器学习的发展进行了探讨,有望将机器学习和无人机技术也运用到农作物病虫害识别上,更有利于农业进步和经济发展。     

基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展

农作物病害的无损检测和早期识别是精准农业和生态农业发展的关键。随着图像采集和图像处理技术的进步,高光谱成像等先进成像探测技术和基于深度学习的图像分析技术越来越多地应用于农作物病虫害的无损检测中。本文首先简单介绍了以深度学习为代表的图像识别技术的基本原理,然后系统地阐述了基于深度学习的先进成像技术和先进图像识别分析技术在农作物病害检测识别中的国内外研究现状,分析了其在农作物病害检测识别上存在的优缺点,如具有快速、准确率高等优点以及数据量过大处理不便等缺点,并进一步指出,利用高光谱成像和热红外成像与深度学习相结合,将成为今后研究农作物病虫害早期检测的主要发展方向。     

基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别

为了提高农作物病虫害识别的精度,本文将3D-CNN和2D-CNN与空间残差网络相结合,软阈值化作为非线性层嵌入空间残差网络以消除病虫害图像不重要的图像特征,提出一种基于空间残差收缩网络的农作物病虫害识别模型。与3D-CNN和ResNet相比,基于空间残差收缩网络的农作物病虫害识别模型具有更高的精度和鲁棒性,总体分类精度为99.41%,增强了图像特征与病虫害类别的关系,可以识别多种农作物病虫害图像。     

农作物病虫害预报方法研究综述

农作物病虫害监测预警是植保工作的基础,是有效防控病虫害的前提、是农业生产安全的保障。我国作为一个农业生产大国,更需要关注农作物病虫害预报预警技术的发展,保障农作物的安全生产。分析当前国内外部分病虫害预报预警方式,指出当前预警方式存在的问题,并对该项研究的发展做出展望。     

农作物病虫害绿色防控技术运用

随着人们生活水平不断提升,人们对于自身饮食健康、身体健康的重视程度日渐提升,广大群众更加注重食品安全.农作物栽植、生产直接决定了社会的食品安全,为了满足广大群众对于绿色健康食品的需求,必须要积极在我国引入农作物病虫害绿色防控技术,借助科学高效的农业绿色防控技术手段,转变传统农作物生产模式,为社会提供绿色、健康的农作物....     

浅谈农作物病虫害绿色防控技术的应用

农作物病虫专业化防治重点在规模,难点在巩固,关键在服务,核心在效益。本文介绍了农作物病虫害绿色防控技术的主要内容和重要意义,分析了国内外农作物病虫害绿色防控技术的发展机遇与挑战,阐述了我国农作物病虫害绿色防控技术的主要应用方式。     

农作物病虫害绿色防控技术

随着农业生产的集约化程度不断提高,农药面源严重的被污染。农作物植株残体上带有大量病虫,如不加以处理将造成病虫大量繁殖后在田间大面积传播,加重下茬作物病虫发生,影响了农产品品质,给社会发展和人民健康造成了不利影响。本文主要讲述农作物病虫害绿色防控技术。     

浅谈农作物病虫害绿色防控技术的应用

农作物栽培过程中,病虫害绿色防控技术的应用不仅保证了农作物的产量质量和农产品的安全性,更重要的是有利于生态环境的保护,促进农业生产的可持续稳定发展。该文针对当前农业生产中常用的农业防控技术、生物防控技术、物理防控技术、化学防控技术对病虫害绿色防控进行了分析探讨,通过使用无病种苗,合理整地、轮作,优化播种、收获,大力推广应用生物药剂,利用灯光或色板进行物理诱杀,果实套袋,使用高效、无毒、低残留农药等防控措施,有效控制作物病虫害的发生,为农产品的质量安全提供重要保障。     

农作物病虫害综合治理技术的推广

病虫草鼠害是影响农业生产的重要因素之一,在我国为害农作物的主要病虫草鼠种类达１３５０多种,其中病害５５０种,害虫７００种,杂草８０种,害鼠２０余种。病虫害造成的潜在损失率粮食作物１０％～１５％、棉花１２％～１５％、蔬菜和水果高达２０％～３０％。因此,...     

农作物病虫害测报技术研究及经验总结

农作物病虫害监测预报是植保工作的基础,也是其关键环节所在,它肩负着为领导决策提供依据和为防控工作提供情报信息指导的重任。文章就天津市大港辖区农作物病虫害监测体系、规范化业务管理、表彰与培训机制、调查方法、信息传递手段,以及预报发布方式等监测预报技术进行研究与回顾,在取得成绩的基础上,总结了其发展的基本经验,为进一步推进农作物病虫害监测预报事业发展奠定了基础。     

浅谈农作物病虫害绿色防控技术的应用

我国经济在不断的发展,人们生活水平有了明显的提高。在食品方面,过去人们重视是否吃饱的问题,但是随着生活水平的提高,人们开始重视食品的安全问题,尤其是农产品质量的安全问题。在进行农业生产的过程中,对病害的防治非常的重要,随着科技的不断发展,我国加大了对绿色防控技术的投入力度,只有使用科学的技术才能实现为病虫害的有效防治,本文主要阐述了农业绿色防控技术的应用。     

农作物病虫害绿色防控技术集成与应用

笔者以绿色防控技术集成过程中所遵循的原则为基础,详细阐述了进行绿色防控技术集成的主要过程和具体的实现途径。在此基础上,按照绿色防控技术集成的主要规律,系统的阐述探讨了绿色防控技术集成规范化的意义和概念。     

兰州市农作物病虫害绿色防控技术应用解析

随着兰州市农业结构调整,蔬菜产业迅速发展,蔬菜种植面积达到近5.33万公顷。同时,兰州市蔬菜产品又远销到南方城市,创出兰州"高原夏菜"品牌。但是,由于连年种植,兰州市蔬菜病虫害发生亦呈加重趋势,对蔬菜生产安全造成了危害。为此,针对蔬菜生产条件与栽培特点,示范推广绿色防控技术十分必要。通过推广农作物病虫害绿色防控技术,有效解决农作物标准化生产过程中的病虫害防治难题,有效降低化学农药的使用量,避免农产品中的农药残留超标,提升农产品质量安全水平,增加市场竞争力,促进农民增产增收。     

兰州市农作物病虫害绿色防控技术应用解析

随着兰州市农业结构调整,蔬菜产业迅速发展,蔬菜种植面积达到近5.33万公顷。同时,兰州市蔬菜产品又远销到南方城市,创出兰州＂高原夏菜＂品牌。但是,由于连年种植,兰州市蔬菜病虫害发生亦呈加重趋势,对蔬菜生产安全造成了危害。为此,针对蔬菜生产条件与栽培特点,示范推广绿色防控技术十分必要。通过推广农作物病虫害绿色防控技术,有效解决农作物标准化生产过程中的病虫害防治难题,有效降低化学农药的使用量,避免农产品中的农药残留超标,提升农产品质量安全水平,增加市场竞争力,促进农民增产增收。     

农作物病虫害绿色防控集成技术研究与应用

2014—2016年在云南省保山市隆阳区开展了农作物重大病虫害绿色防控技术研究;3年累计推广应用5.28万hm~2,农作物病虫害绿色防控覆盖率达35.8%;重大病虫害平均防治效果达89.9%;病虫危害损失率为2.8%。通过项目实施,减少用药次数1~2次,减少农药用量7.5 kg/hm~2,节约农药成本300元/hm~2,节约用工费750元/hm~2,挽回产量损失277.5 kg/hm~2,挽回经济损失971.3元/hm~2,实现节本增效2 022元/hm~2;累计节本增效10 676.16万元,减少了环境污染,保护了农业生态环境,保障了农产品质量安全。     

农作物病害图像识别研究进展和存在问题

针对卷积神经网络训练过程中耗费时间长以及大量参数设定等问题,提出采用卷积神经网络结合迁移学习实现智能、快速、准确识别农作物病害类型至关重要。本文首先介绍了农作物病害识别的发展进程,然后介绍了农作物病害识别方法的国内外研究进展,同时分析了其在农作物病害识别上存在的优缺点,最后指出了目前农作物病害识别存在的环境、模型结构和硬件条件等问题,并对农作物病害识别未来的研究方向进行了展望。     

农作物病虫害无公害防治技术

从技术和政策2个层面分别介绍了农作物病虫害无公害防治技术,以期为无公害防治技术的推广和应用提供参考。     

农作物病虫害专业化防治的应用

农作物病虫害专业化防治是新农村建设中一项重要任务,它彻底的解决了农业生产中病虫害防治的大问题,提高了粮食的产量,促进了农民增收,是发展现代农业的必然趋势。本文主要通过分析农村病虫害防治中采取的措施以及存在的问题,提出推进农作物病虫害防治的对策及建议,旨在提高病虫害防治的效果,增加农民收入,推进社会主义新农村的建设,促进农业的持续、健康发展。