AI在精准农业中的作物病虫害识别技术如何减少农药使用？

发布时间：2025-04-22 11:56:34 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：17 次

AI在精准农业中的作物病虫害识别技术可以通过多种方式减少农药使用，具体如下：

早期精准识别与预警

• 图像识别与深度学习：AI利用图像识别技术和深度学习算法，通过无人机、田间摄像头等设备拍摄的高清图像，能够快速、精准地识别作物叶片上的病虫害种类及其严重程度。例如，南京智慧稻作项目通过训练YOLOv7算法，构建水稻病虫害知识图谱，稻瘟病识别准确率达91.4%。

• 实时监测与预警：结合卫星遥感、气象数据、土壤湿度等环境参数，AI系统可以实时监测农田病虫害的发生动态，并提前发出预警。比如，山东联通通过AI提前14天预警玉米螟、大豆锈病等风险，使农户能够在病虫害初期采取针对性措施，避免盲目用药。

精准施药方案

• 动态生成施药方案：AI算法根据病虫害的类型、发生程度、作物生长阶段以及环境因素，动态生成精准的农药喷洒路径与剂量方案。例如，江苏水稻种植区使用AI技术后，农药滥用率下降35%，防治成本降低50%。

• 优化喷洒路径：AI能够优化无人机或植保机械的作业路径，确保农药精准施用于病虫害发生区域，避免大面积喷洒。如南京智慧稻作项目中，融合气象卫星与土壤墒情数据建立的三维预测模型，农药使用量降低了23%。

生物防治与综合管理

• 推荐生物防治方法：AI系统不仅提供化学农药的施药建议，还会推荐天然的生物防治方法，如释放天敌昆虫、使用生物农药等。这有助于减少化学农药的使用，降低对环境的负面影响。

• 综合管理策略：AI通过分析多维度数据，如气象、土壤、病虫害历史数据等，制定综合的病虫害管理策略。例如，浙江嘉兴的稻田智能监测站结合气象数据，使农药使用量减少35%的同时，稻瘟病发病率下降40%。

数据驱动的决策支持

• 大数据分析：AI系统收集和分析大量的历史病虫害数据、气象数据、土壤数据等，预测病虫害的发生概率和蔓延趋势。这使得农户能够提前做好准备，采取精准的预防措施，减少农药的使用。

• 智能决策支持：AI为农户提供科学的决策支持，帮助他们合理规划农药的使用时间和剂量。例如，DeepSeek的病虫害预警与防治应用中，基于迁移学习的病虫害识别模型准确率92%，训练数据量减少80%，为农户提供了更高效、精准的决策依据。

智能监测设备的应用

• 无人机与传感器结合：无人机搭载AI系统和传感器，能够高效地覆盖大面积农田，实时监测病虫害情况。这种技术不仅提高了监测效率，还能减少因人工监测不及时而导致的农药过量使用。

• 智能监测站：在农田中设置智能监测站，通过物联网设备实时收集数据，并利用AI进行分析。这些监测站可以自动识别病虫害，并及时向农户发送预警和防治建议，帮助农户精准用药。

通过以上多种方式，AI在精准农业中的病虫害识别技术能够显著减少农药的使用量，降低农业生产成本，保护生态环境，同时提高作物产量和质量。