12、利用深度学习识别小麦锈病

利用深度学习识别小麦锈病

1. 背景与需求

全球农作物年产量下降对粮食安全构成了挑战，植物病害是导致作物损失的重要因素之一。传统上，农民或专家依靠肉眼进行作物检查和病害识别，这需要对病害症状有详细了解和实际识别经验。然而，这种手动方法对于大面积农田不可行，且由于相似病害症状的复杂性，即使是农学家或植物病理学家也难以准确识别特定病害。因此，需要开发经济高效的自动化计算系统和基于图像的工具来进行病害检测，以推动农业发展。

近年来，人工智能（AI）在农业领域的应用不断增加，其中深度学习（DL）尤为突出。DL通过多层次抽象对数据进行分层表示，在植物病害识别方面具有很高的潜力。

2. 植物病害识别的四个阶段

植物病害识别主要包括以下四个阶段：
- 图像采集 ：将采集到的图像转换为适合进一步处理的格式。图像可以是自行采集的，也可以来自基准数据集，如PlantVillage数据库。
- 图像预处理 ：目的是突出植物叶片中感兴趣的区域（病害感染区域）。通常包括图像分割、图像增强和颜色空间转换。例如，过滤掉不必要的背景，将RGB颜色转换为颜色空间参数，并将图像分割成有意义的部分以便分析。但背景去除较为困难，有时系统的自动化性能会因用户干预而不佳。
- 特征提取 ：传统方法是手动从图像中提取特征并构建特征向量，提取方式可以是统计的或结构的，如使用颜色矩提取颜色统计信息，结合Gabor变换和小波变换提取多尺度特征，以及使用灰度共生矩阵提取纹理特征。而DL的优势在于自动特征提取，与传统技术相比，有助于提高识别准确性。
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