AI在农业中的病虫害识别技术如何应用？

发布时间：2025-04-22 14:13:21 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：13 次

AI在农业中的病虫害识别技术应用广泛，主要体现在以下几个方面：

1. 基于深度学习的图像识别

AI通过深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），能够自动提取病虫害图像的特征，如形状、纹理和颜色等，从而实现高精度的病虫害识别。例如，云飞科技开发的病虫害监测预警与防控专家系统，其重点病虫害识别准确率可超过90%。此外，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到了91.4%。

2. 多模态识别模型

AI技术不仅依赖图像识别，还可以结合气象数据、土壤墒情等多模态信息，为农民提供更科学的防治建议。例如，芒种集团推出的「农嗨云眼AI智能病虫害识别系统」，能够在0.3秒内完成137种常见病虫害的识别，连针尖大小的病斑都能被识别。

3. 智能设备与无人机的应用

AI技术与智能设备（如无人机）结合，可以实现病虫害的精准定位和施药。例如，大疆农业无人机通过AI算法，可将农药喷洒误差控制在厘米级，节省药液30%以上。这种技术不仅提高了农药使用的效率，还减少了环境污染。

4. 迁移学习的应用

迁移学习可以将从一个领域获得的模型特征和参数迁移到其他相关领域，避免新任务从零开始训练。例如，苏婷婷等针对花生叶部病虫害发生时间短、数据采集难度大的问题，对Inception-v3模型进行微调后，将其迁移到花生叶部病虫害识别中，模型识别准确率达到了94.1%。

5. 实时监测与预警

AI驱动的病虫害识别系统能够实时分析田间作物图像，快速判断病虫害类型和严重程度。例如，在云南师宗县的小麦种植中，无人机结合AI识虫技术，将病虫害损失率从15%降至5%。

6. 开发工具与平台

一些开发工具和平台为AI病虫害识别应用的构建提供了便利。例如，InsCode AI IDE可以自动生成完整的代码框架，包括数据预处理、模型加载、推理逻辑以及用户界面设计。这种工具极大地简化了开发流程，使开发者能够快速构建高效、精准的病虫害识别应用。

7. 未来发展方向

尽管AI在病虫害识别中取得了显著进展，但仍面临一些挑战，如数据质量、模型泛化能力等。未来，随着技术的进一步发展，AI有望在更复杂的环境下实现更精准的病虫害识别，并为农业可持续发展提供更有力的支持。

通过这些技术，AI正在改变传统农业的病虫害防治方式，为智慧农业的发展注入了新的活力。