农学论文中的技术可行性验证:人工智能在农业病虫害识别中的应用

农学论文聚焦人工智能在农业病虫害识别中的技术可行性验证，研究旨在探索将人工智能技术应用于农业领域，通过构建相关模型对病虫害进行精准识别，论文详细阐述了技术实现过程，包括数据收集、模型训练与优化等环节，经实践验证，该技术能有效识别多种农业病虫害，具备较高准确性与可靠性，为农业病虫害防治提供了新手段，展现出在农学领域应用的广阔前景 。

人工智能在农业病虫害识别中的应用技术可行性验证

本文聚焦人工智能在农业病虫害识别领域的技术可行性验证，通过分析图像识别、多源数据融合、智能决策等核心技术的实现路径，结合实际案例与实验数据，论证其技术成熟度、应用效果及推广潜力，研究表明，人工智能技术已具备规模化应用条件，可显著提升病虫害识别效率与防控精准度,为农业现代化提供关键支撑。

人工智能；农业病虫害识别；技术可行性；图像识别；多源数据融合

农业病虫害是威胁全球粮食安全的重要因素，传统人工巡查方式存在效率低、成本高、覆盖范围有限等问题，随着人工智能技术的突破，基于图像识别、机器学习与多源数据融合的智能病虫害识别系统应运而生，成为农业数字化转型的核心方向，本文从技术实现、应用效果与推广潜力三个维度,系统验证人工智能在农业病虫害识别中的技术可行性。

技术实现路径与可行性分析

（一）图像识别技术：病虫害识别的核心工具

1. 技术原理
   基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型是图像识别的核心，通过训练海量标注数据，模型可自动提取作物叶片的纹理、颜色、病斑形状等特征，实现病虫害的快速分类与定位，ResNet、EfficientNet等模型在农业场景中已实现99%以上的识别准确率。

2. 技术可行性验证

   • 数据标注与模型训练：Plant Village等开源平台提供14种作物的26种病虫害标注数据，结合迁移学习技术，可快速适配不同作物与地域需求，通过EfficientNetB0预训练模型微调,仅需少量本地数据即可达到高精度。
   • 边缘计算部署：轻量化模型（如MobileNet）可在无人机或田间传感器端实时运行，结合5G网络实现低延迟预警，浙江“田保姆”系统通过手机端3秒生成防治方案,验证了边缘计算的实用性。

（二）多源数据融合：提升识别鲁棒性

1. 技术原理
   病虫害发生与环境参数（温度、湿度、光照）、作物生长阶段、空间分布等密切相关，通过融合无人机影像、光谱数据、气象站数据与土壤传感器数据,系统可构建病虫害发展的时空动态模型。

2. 技术可行性验证

   • 时空序列分析：LSTM网络可处理30天内的多参数时序数据，预测病虫害爆发风险，云南弥勒苹果基地通过测报灯夜间诱虫数据与气象数据联合分析,将虫情预警时间从3天缩短至6小时。
   • 地理定位与可视化：GIS地图可直观展示高风险区域，指导精准防控，某山区试点中，系统通过地面监测点与无人机影像联动，识别出高风险区域后，农户按建议进行局部防控，产量波动幅度减小,药剂投入减少。

（三）智能决策与精准施药：闭环防控的关键

1. 技术原理
   基于识别结果，系统可推荐农药类型、施药时间与剂量，并通过智能农机实现变量喷洒，麦飞科技无人机通过光谱扫描生成“病虫害地图”，指导喷头按需开启,节省药量。

2. 技术可行性验证

   • 决策模型优化：强化学习算法可根据历史防控效果动态调整策略，浙江蓝莓基地通过AI分析叶片蒸腾速率，自动调节水肥，病虫害减少,产量增加。
   • 硬件协同：植保无人机、自走式喷杆喷雾机等设备已实现与AI系统的无缝对接，2023年数据显示，植保新质生产力（含AI技术）助力挽回粮食损失，小麦、玉米植保贡献率提升。

应用效果与案例分析

（一）典型案例：从实验室到田间

1. Plant Village App
   用户上传作物照片后，系统3秒内识别病虫害类型，并提供防治建议，该App已覆盖全球用户，识别准确率达99.35%，成为农户的“电子军师”。

2. 江西AI虫情监测网络
   通过“虫脸识别”技术，系统自动预警稻飞虱爆发，农户提前一周防控，成功挽回经济损失，实测表明，特殊天气（如叶片沾泥）下误判率低于5%,结合人工复查可确保准确性。

（二）经济效益与社会价值

1. 成本节约
   精准施药技术可减少农药使用量，每亩节省成本，麦飞科技无人机喷洒方案使药量减少,同时降低环境污染。

2. 产量提升
   早期防控可避免病虫害扩散，2023年植保新质生产力助力小麦、玉米单产提升,保障粮食安全。

技术挑战与解决方案

（一）数据标注成本高

• 解决方案：采用自监督学习与联邦学习技术，利用未标注数据与跨区域数据共享降低标注负担，Plant Village通过众包模式收集全球数据,构建开放数据集。

（二）小样本学习难题

• 解决方案：结合迁移学习与少样本学习算法，利用预训练模型快速适配新场景，EfficientNetB0在微调后,仅需少量本地数据即可达到高精度。

（三）模型可解释性

• 解决方案：引入SHAP值、LIME等解释性工具，可视化关键特征对决策的影响，系统可向农户展示“叶片病斑面积超阈值”是触发预警的主因,增强信任度。

结论与展望

人工智能在农业病虫害识别中的技术可行性已得到充分验证,其核心优势在于：

1. 效率提升：秒级响应替代人工巡查,覆盖大面积农田；
2. 精准决策：多源数据融合降低误判率,智能施药减少资源浪费；
3. 可扩展性：轻量化模型与边缘计算支持规模化部署。

随着联邦学习、自监督学习等技术的成熟，AI病虫害识别系统将进一步降低数据依赖，提升跨区域适应性，跨学科协作将推动病虫害防控与土壤管理、作物轮作等环节深度融合，形成更综合的农业治理方案，人工智能将成为现代农业不可或缺的“数字大脑”,为全球粮食安全与可持续发展提供核心动力。

参考文献

1. 人工智能在农作物病虫害识别中的应用
2. 人工智能(AI)在农作物病虫害绿色防控中的应用之管见
3. AI赋能农业:智能监测病虫害新革命
4. 当AI遇上植保:你的田里多了个“电子军师”