11、人工智能在植物病害检测中的应用：过去、现在与未来

人工智能在植物病害检测中的应用：过去、现在与未来

1. 农业领域概述

农业领域至关重要，全球约 30.7%的人口直接参与农业生产，涉及 2781 百万公顷的耕地。从播种到收获，农业面临诸多难题，如病害感染、病虫害管理、杂草管理、农药控制以及灌溉和储存管理等。其中，病害感染和病虫害管理是主要问题。植物病害不仅威胁全球粮食安全，还会对依赖农作物为生的小农户和边缘农户造成毁灭性影响。

1983 年，计算机首次应用于农业领域。此后，为解决农业中的植物病害和其他严重问题，人们提出了多种方法。其中，人工智能（AI）在精度和鲁棒性方面表现最为出色。AI 技术有助于找出问题根源并制定解决方案，为解决复杂问题带来了希望。随着人口的不断增长，对农业的需求也在增加，因此农业技术和精准农业在当今世界变得更加重要。目前，韩国、北美和中国在农业中采用更多数字技术方面投入了大量资金。

2. 不同类型的植物病害

许多生物（如真菌、病毒、细菌和线虫等活生物体）和非生物（如高温、盐度、干旱、缺铁、土壤肥力低和 pH 值等环境因素）因素会引发众多植物病害。其中，生物因素危害更大，会导致最高的产量损失。生物因素主要分为三类：真菌、病毒和细菌。类真菌生物比其他生物因素引发的植物病害更多，有超过 8000 种物种会引发真菌病害。此外，许多类型的细菌也会导致植物病害，细菌性植物病害的症状通常与其他病害不同。病毒是最具破坏性的生物因素，因为一旦植物感染任何病毒，就无法通过化学方法恢复，整个植物都将被丢弃以防止感染传播。真菌孢子通过空气传播，细菌可通过溅水传播，而病毒则通过特定的昆虫媒介传播。

3. 数据集

在将 AI 技术用于植物病害检测之前，需要使用大型数据集对其进行训练，