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。     

农作物病虫害识别的关键点及应用研究——基于深度神经网络方法

本文围绕农作物病害和虫害检测识别，首先对数据集进行了筛选以剔除不相关数据，其次提出了基于深度神经网络方法的农作物病虫害检测识别算法。实验结果表明此方法对于各类病虫害检测准确率达到93.45%。节约病虫害防治等农业风险管控的人力成本和物资成本，大幅降低因自然灾害而带来的风险和损失，每年可为农户减少因病虫害带来的损失达10%～15%左右。     

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。     

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遥感预警监测措施,分析了遥感预警监测的具体应用方法。研究结果表明:遥感技术可加强对农作物病虫害的防治,提高监测效率,保障农业可持续发展。     

计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究

本文针对农作物病虫害图像识别需求,探索了基于数据增广技术的深度卷积神经网络迁移学习方法及识别模型,将原始样本量扩增至50倍,并通过抑制模型过拟合,从而提升模型的泛化能力和农作物病虫害识别的准确率.同时基于边缘计算理论方法与技术,将识别模型部署到边缘端,设计了基于计算机视觉与边缘计算的智能识别装置,通过该装置实时采集农作...     

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。     

基于农机自动化技术的农作物病虫害防控策略研究

为了有效应对农作物病虫害,本研究采用典型案例分析方法,研究了基于农机自动化技术的农作物病虫害防控策略;分析了农作物病虫害的危害和传播方式,强调了传统防控方法的局限性;探讨了农机自动化技术的潜力和应用,包括监测、智能喷洒和施药,以及数据分析与决策支持系统的关键作用。通过具体案例分析来证实农机自动化技术的优势,特别是智能喷雾机在棉花病虫害防治中的成功实践。研究结果表明,农机自动化技术能够提高农产品产量质量,减少资源浪费和环境风险;农机自动化技术有助于农业现代化和可持续发展,应加强智能农机和无人机等自动化装备的研发力度,以构建信息化和智能化的农作物病虫害防控技术体系。     

作物病虫害自动识别技术研究——基于视频监控和无人机平台

通过无人机跟踪飞行、图像传输、图像处理和SVM算法等技术来实现农作物病虫害的视频监控和识别,探索了基于SSD的目标检测和跟踪方法,以及基于图像加强、特诊提取和SVM模型的作物虫害识别方法。实验结果表明:系统具有较高的识别率,能够将其应用于农业生产中,为农作物病虫害快速识别和防治提供支撑。     

基于迁移学习的农作物病虫害检测方法研究与应用

为了提高农作物病虫害严重程度（健康、一般、严重）的分类效果,采用迁移学习方式并结合深度学习提出了一种基于残差网络（ResNet 50）的CDCNNv2算法。通过对10类作物的3万多幅病虫害图像进行训练,获得了病虫害严重程度分类模型,其识别准确率可达91.51%。为了验证CDCNNv2模型的鲁棒性,分别与使用迁移学习的ResNet 50、Xception、VGG16、VGG19、DenseNet 121模型进行对比试验,结果表明,CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78~10.93个百分点,具有更高的分类精度,病虫害严重程度识别的鲁棒性增强。基于该算法所训练的模型,结合Android技术开发了一款实时在线农作物病虫害等级识别APP,通过拍摄农作物叶片病虫害区域图像,能够在0.1~0.5s之内获取识别结果（物种-病害种类-严重程度）及防治建议。     

浅谈农作物栽培管理技术及病虫害防治措施

农作物栽培管理与病虫害防治工作是农业生产的重中之重,其工作质量对农作物的质量和农业生产情况有直接影响,对我国农业产业的发展影响巨大。现阶段,我国农业生产正处于转型的关键时期,必须高度重视农作物栽培管理与病虫害防治工作,为农作物正常生长提供基础保障,提高农业生产的安全性和高效性,进而有效提高农作物的质量和产量,推动我国农业健康持续发展。基于此,笔者分析了重要的农作物栽培管理技术,探讨了农作物病虫害具体防治措施,仅供参考。     

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的害虫识别技术综述

在虫情监测和害虫防范治理过程中,准确识别害虫是有效解决农业领域虫害问题的重要前提。依靠专家知识和人工经验进行虫情诊断的方式效率较为低下,自动化和智能化水平较差,而采用深度学习、计算机视觉等智能化技术手段可以大幅度提升害虫识别过程的效率、准确度,并降低人工成本。概述了基于深度学习的害虫识别技术发展现状,分析深度学习技术在害虫图像识别领域的实现原理和优势,阐述国内外专家学者在基于深度学习的害虫识别技术领域的最新研究进展,提出该技术领域面临的挑战,并对发展方向进行预测。该文可为深入开展害虫识别和分类技术在智慧农业上的应用研究提供参考。      

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。     

基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型研究进展

农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展,深度学习方法已得到快速应用,利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法,分析传统方法的弊端所在;立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构,结合卷积神经网络模型发展和优化历程,针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类,从基于公开数据集和自建数据集的农作物病害分类识别、基于双阶段目标检测和单阶段目标检测的农作物病害目标检测以及国外和国内的农作物病害严重程度评估3个方面,对各类卷积神经网络模型研究进展进行综述,对其性能做了对比分析,指出了基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型当前存在的问题有：公开数据集上识别效果良好的网络模型在自建复杂背景下的数据集上识别效果不理想;基于双阶段目标检测的农作物病害检测算法实时性差,不适于小目标的检测;基于单阶段目标检测的农作物病害检测算法在复杂背景下检测精度较低;复杂大田环境中农作物病害程度评估模型的精度较低。最后对未来研究方向进行了展望：如何获取高质量的农作物病害数据集;如何提升网络的泛化性能;如何提升大田环境中农作物监测性能;如何进行大面积植株受病的范围定位、病害严重程度的评估以及单枝植株的病害预警。     

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...     

水稻病虫害目标检测技术的研究进展

水稻病虫害对水稻的生长和产量有着严重的影响,因此在病虫害初期做到有效识别,及时干预保障水稻生长至关重要,水稻病虫害目标检测技术便能够做到较为准确的自动化识别,随着近些年深度学习的快速发展,目标检测技术也取得了重要的进展,例如YOLO算法、Faster R-CNN算法等,文章介绍了水稻病虫害目标检测技术的发展历程和研究进展,分析了学者近些年提出的改进算法和亮点,讨论不同类型算法在水稻病虫害目标检测领域中的应用场景和不足,分析未来的发展和研究方向,以促进目标检测技术协助水稻种植的研究。     

深度学习在植物叶部病害检测与识别的研究进展

植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键,是病虫害精准化防治与信息化管理的核心.深度学习应用于植物病害检测与识别中,可以克服传统诊断方法的弊端,大幅提升病害检测与识别的准确率,引起了广泛关注.本文首先收集和介绍了部分公开的植物病害图像数据集,然后系统地综述了近年来深度学习在植物病害检测和识别中的研究应用进展,...