基于深度学习的农作物病虫害研究进展

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基于深度学习的农作物病虫害研究进展

摘要：病虫害严重影响农业和环境的可持续发展，导致农作物产量损失和品质下降。深度学习技术为病虫害识别和防治提供了新方法，在识别准确率和效率方面呈现出独特优势。在归纳总结深度学习技术发展历史、算法的优缺点基础上，探讨其在农作物病虫害研究中的应用现状、存在的问题和发展趋势。CNN(convolutional neural networks)架构是病虫害识别的核心技术，基于迁移学习的深度学习技术是研究热点。为加快深度学习技术在农业领域的应用，促进智慧农业的发展，应加快建设农作物病虫害数据集、优化深度学习架构、搭建移动平台、研究单一和混合病虫害图像分割技术、融合无人机和卫星遥感影像与地面观测数据，实现大面积农作物病虫害的识别与检测。通过深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用，可以在保护生态平衡的基础上加强对病虫害防治，保障农作物的产量和质量。