11、利用人工智能进行植物病害识别

利用人工智能进行植物病害识别

1. 引言

植物病害每年都会造成重大的农业损失，全球因植物病害导致的作物损失估计每年达2200亿美元，占作物损失的14.1%。保护植物健康是当今社会面临的重要挑战之一，而早期快速检测植物病害是应对这一挑战的关键第一步。

目前，病害症状的检测和相关病症的确定大多仍通过肉眼进行。然而，要及时覆盖大面积区域往往是不可行的，尤其是考虑到许多地区存在劳动力短缺的问题。此外，肉眼评估容易受到心理和认知现象的影响，可能导致偏差、视觉错觉，最终出现错误。实验室分析，如基于分子、免疫学或病原体培养的方法，通常耗时较长，无法及时提供结果。

在这种情况下，使用人工智能技术实现这一过程的自动化成为了一个有吸引力的选择，特别是与数字图像结合使用时。但有一些因素如果处理不当，可能会导致技术缺乏应对实际情况多样性的鲁棒性。这些因素可分为内在因素和外在因素：
- 内在因素 ：
- 一种病害产生的症状可能具有一系列视觉特征，这些变化需要在用于训练模型的数据集中得到体现。
- 不同的病症可能产生相似的症状，即使数据集中正确呈现了与疾病相关的变异性，也可能会出现一定程度的混淆，除非通过数据融合使用其他类型的数据（如气象数据、土壤特性等）。
- 多种病症可能同时存在，产生的症状可能与单个病症产生的症状在视觉上有所不同。将这种情况纳入训练数据集很重要，但由于一些疾病相互作用相对罕见，且在实地难以识别这些病例，这可能并非易事。
- 外在因素 ：图像背景、光照条件、类内变异、地区地理差异、传感器和相机配置以及相机操作等。

2. 有前景的人工智能技术在