32、无人机监测系统中深度学习在农业应用的综述

无人机监测系统中深度学习在农业应用的综述

1 引言

农业对国家经济增长贡献显著。随着人口快速增长和环境变化等负面挑战，探索提升可持续农业生产力的技术应用和更好的监测策略变得十分必要。

精准农业借助遥感技术得以发展，它能根据农业数据在恰当时间做出决策，优化水、肥料等投入要素，提高生产力、质量和产量，减少病虫害。高效的植物监测可避免过度使用农药和化肥破坏土壤肥力，动物监测中不当使用抗生素或人畜共患病会危害人类健康，因此精准农业对保障全球粮食安全至关重要。

传统露天农业受环境条件影响大，需要大量监测。无人机凭借其遥感能力，成为现有农业监测应用的理想补充，相比卫星，它成本低、效率和准确性高，还能进入难以到达的农业区域。室内农业虽有诸多好处，但室内无人机操作是挑战，不过视觉同步定位与地图构建（VSLAM）技术的应用使其有效。无人机能减少劳动力和时间成本，提高农业生产力、效率和可持续性，为农民提供近实时信息以进行农业管理决策。

深度学习在农业多个领域有应用，如自动疾病检测、害虫检测等，其最大优势是自动特征提取。近年来，由于图形处理单元（GPU）硬件价格下降和深度学习算法架构的进步，深度学习在农业中的应用不断增加。无人机与深度学习算法的结合是农业管理的有力工具，能提高农业监测能力，减少作物病虫害损失。然而，其应用也存在一些限制，如受无人机高度、阴影和自然遮挡影响图像质量。

2 研究方法

本研究主要通过 Google Scholar 搜索相关文献，关键词包括“动物农业应用”“计算机视觉”“深度学习算法”“植物农业应用”和“无人机监测系统”。研究步骤包括数据收集和详细文献综述，旨在揭示深度学习策略在农业中的应用、优缺点及未来研究方向。