17、基于轻量级 CNN 模型的植物病害预测系统

基于轻量级 CNN 模型的植物病害预测系统

1. 农业数据与机器学习应用

在农业领域，借助作物产量模拟器，结合农场和实地报告以及现有数据库，我们能够利用“更简单”的统计技术或机器学习的潜在应用来预测农产品产量。机器学习在农业中的应用具有显著优势，它能够处理时空上的众多变量，例如通过精确的领导工具和数据收集功能生成的大数据记录，可应用于天气、互联网和土壤相关数据等领域，以表征不同种类的植物。

2. 现有系统的局限性与 ML 解决方案

目前基于 CNN 的现有系统存在诸多不足，它们的准确性较低，且与大多数数据集和应用程序几乎不兼容。尽管传统方法在预测方面有一定成果，但仍不够准确和高效，容易受到影响，并且只能预测植物某些部分的情况，一些害虫侵扰可能完全无法被检测到。

不过，基于机器学习（ML）的农业解决方案已展现出良好的前景。例如，通过流行的 CNN 实现，可以对各种患病植物的图像进行疾病分类；利用长短期记忆通道可以恢复天气信息与害虫存在之间的相互作用，以预测未来的虫害损失；还能使用特征提取和深度学习工具检测叶片上的昆虫。

目前市场上已经有一些商业化的智能农业设备和服务，它们高度依赖强化学习：
- Plantix ：由 PETA 开发的农业助手应用程序，借助机器学习和深度学习算法帮助检测植物病害。
- Gamaya ：瑞士的一家初创公司，基于与物联网设备相连的无人机拍摄的照片分析，提供广泛的智能农业服务。
- The Asian iFarmer ：提供基于物联网的土壤测试和基于卫星成像的作物监测产品。