19、基于遗传算法和深度学习的水稻病害预测集成技术

基于遗传算法和深度学习的水稻病害预测集成技术

1. 引言

农业是印度的支柱产业，主要用于种植粮食作物、生产生物燃料、培育药用植物等，以维持和改善人们的生活。农业历史悠久，其发展受到不同环境、文化和技术的影响。如今，工业化的大规模单一作物种植成为主流农业模式，但过去一个世纪，农业虽提高了生产力，却引发了水污染等问题，也促使了有机和可持续农业运动的兴起。目前，植物病害和土地退化是农业面临的关键问题，因此，借助数据挖掘技术来推动农业发展变得至关重要。

植物病害会降低作物的质量和产量。近年来，植物病害的传播有所增加，常见的病原体包括病毒、细菌和真菌，它们会侵害植物的不同部位。由于缺乏对植物的持续监测，准确识别病害症状和掌握防治时机变得困难，新手农民可能对病害及其发生周期了解不足。不过，持续监测有助于预防病害感染。植物病害检测是农业领域的重要研究课题，利用图像检测病害是农业研究的热门方向。图像处理和机器学习为图像分析提供了多种技术，可有效用于植物病害检测。

水稻在印度文化中具有重要地位，《梨俱吠陀》和《摩诃婆罗多》都有相关记载。它也是印度的重要主食，但近年来，印度水稻田因病害遭受了巨大损失。本文主要关注三种水稻病害：细菌性叶枯病、褐斑病和叶黑粉病，共有1900张相关病害图像。自动识别和诊断水稻病害在农业信息领域具有重要需求。

水稻是全球近一半人口的主要食物，在亚洲等地区广泛种植。在粮食短缺地区，及时控制病虫害以提高粮食产量至关重要。维持水稻产量和质量的关键在于及时准确地识别水稻病害。具体步骤如下：
1. 图像预处理 ：包括去除背景、噪声、调整大小和图像分割等。
2. 特征提取