16、基于深度学习的图像植物病害检测

基于深度学习的图像植物病害检测

1 引言

植物是地球上所有生命生存的根基，人类在食物、氧气和原材料供应等方面都高度依赖植物。植物的健康不仅对生态平衡至关重要，还关乎全球经济的可持续发展。然而，据联合国粮食及农业组织（FAO）估计，植物病虫害每年导致2200亿美元的贸易损失，多达40%的粮食作物受损，这加剧了全球粮食短缺问题。

为了满足不断增长的全球人口需求，到2050年农业产量需增加约60%。及时准确地诊断植物病虫害所引发的疾病，能够最大程度减少损失，甚至在理想情况下完全避免损失。因此，高效的植物病害检测方法对于现代植物健康管理以及全球经济和自然的持续增长至关重要。

2 当前植物病害检测方法

目前，用于识别由细菌、病毒和真菌等病原体引起的作物病害的方法主要分为直接方法和间接方法：
- 直接检测方法 ：直接检测导致疾病的病原体，以准确识别病害。常见的基于实验室的直接方法包括聚合酶链反应（PCR）、免疫荧光（IF）、荧光原位杂交（FISH）、酶联免疫吸附测定、流式细胞术和气相色谱 - 质谱联用等。这些方法可用于高通量分析大量样本。
- 间接检测方法 ：基于植物应激和变量分析，可用于识别生物和非生物胁迫以及作物中的病原性疾病。常见的间接方法包括热成像、荧光成像和高光谱技术等。

3 传统检测方法的问题与挑战

传统的植物病害检测方法存在诸多问题和挑战：
- 需要高技能分析人员 ：像PCR、FISH和IF等直接检测技术虽然能高灵敏度地检测植物病原体，但应用局限于实验室环境和专业分析。