机器学习赋能植物病害检测

机器学习赋能

植物病害检测

指数引言动机文献综述数据集结论介绍机器学习(ML)和深度学习(DL)的最新进展彻底改变了植物病害检测，提供了自动化解决方案，从而提高了农业生产力和粮食安全。本文综述了当前应用于基于图像的植物病害分类的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的相关文献。重点研究强调了深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在从叶片图像中准确识别和分类植物病害方面的有效性。集成，显著提升了疾病检测能力，实现了实时数据采集。机器学习（ML）和深度学习（DL）架构的对比分析表明，深度学习在处理复杂图像特征和实现高精度方面具有更优越的性能。未来的研究方向包括优化模型的可解释性、可扩展性，以及解决数据质量方面的挑战，以进一步增强农业疾病管理系统。农业是人类文明的基石，为全球提供食物、经济稳定和文化认同。确保作物健康和高产是农业成功的关键。然而，植物病害的威胁日益严峻，严重影响着全球的作物产量和粮食安全。由真菌、细菌、病毒和害虫等多种病原体引起的植物病害每年都会造成巨大的经济损失。这些损失不仅影响农民的生计，还会导致粮食供应和价格波动，最终影响全球粮食安全。农业面临着既要养活不断增长的人口又要减轻环境影响的双重挑战，因此，高效的病害管理策略变得日益迫切。利用机器学习和深度学习技术进行自动化病害检测，为加强作物健康监测和管理提供了一条极具前景的途径。这些技术能够早期、准确地检测植物病害，从而为减少损失、优化资源配置和可持续地提高农业生产力提供了潜在的解决方案。动机现代农业系统的复杂性和规模日益扩大，使得利用机器学习和深度学习方法进行农业疾病自动化检测变得尤为迫切。这些技术能够快速、准确地分析大规模农业数据，在症状出现之前就检测到预示疾病发生的细微模式。通过促进早期检测，农民可以及时采取干预措施，优化资源利用，并最大限度地减少对环境的影响。自动化病害检测系统还能对不同地理区域进行实时监测，从而支持主动病害管理策略，并增强农业整体韧性。这种整合不仅革新了病害检测方式，而且通过比以往任何时候都更有效地保障作物健康，增强了全球粮食安全。文献综述作者年贡献Sajitha等人2024针对工业化农业系统，对基于图像的植物病害分类的机器学习和深度学习技术进行全面综述。文献综述作者年贡献Adekunle等人2024将深度学习技术应用于植物病害检测，结果表明基于卷积神经网络的模型具有较高的准确率。文献综述作者年贡献普拉萨德和蒂亚加拉朱2024对利用物联网、机器学习和深度学习进行早期植物病害检测进行全面综述，重点强调集成以提高准确性。数据集学习重点方法/架构使用的数据集主要发现黛米莉（2024）疾病检测技术的比较研究各种机器学习、深度学习方法各种数据集深入分析不同检测技术在特定应用中的优势和局限性。Reis和Turk(2024)用于马铃薯叶片病害检测的混合深度学习模型深度可分离卷积，Transformer马铃薯叶病数据集与传统深度学习模型相比，混合方法提高了疾病检测的准确性和效率。Kulkarni和Shastri(2024)用于水稻叶片病害检测的机器学习技术支持向量机、射频水稻叶片病害数据集评估SVM和RF在水稻叶片病害分类中的应用，重点关注算法在农业中的性能。Bouacida等人（2024）用于跨作物病害检测的深度学习CNN作物交叉病害数据集提出了一种适用于不同作物种类的植物病害检测通用模型。杜贝和乔贝（2024）基于深度学习的自适应特征选择方法在水稻叶片病害识别中的应用深度学习与自适应特征选择水稻叶病数据集通过从叶片图像中选择相关特征来提高分类准确率。Ahmed和Yadav(2023)机器学习在植物病害检测中的应用支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯植物病害数据集强调通过特征工程和数据集增强来提高模型性能。数据集数据集名称作物类型疾病类型图片数量来源预处理应用PlantVillage数据集番茄早疫病、晚疫病、壳针孢菌10,000PlantVillage存储库标准化、裁剪小麦锈病数据集小麦条锈病、茎锈病5,000研究机构调整大小、旋转葡萄藤数据集葡萄藤霜霉病、白粉病7,500农业研究项目颜色调整、增强结论“机器学习(ML)和深度学习(DL)在植物病害检测中的应用代表了农业技术的变革性进步。本篇文献综述总结了近期研究，强调了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在自动化和提高多种作物病害识别准确性方面的有效性。本文回顾的研究表明，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），能够高效地从植物图像中提取复杂特征，从而实现病害的精准早期检测。集成到农业病害管理系统中，可实现实时数据采集，从而进一步提升系统的可扩展性和效率。文献综述还强调了数据集在训练稳健的机器学习和深度学习模型中的关键作用。诸如特定作物病害数据集和更广泛的数据集（例如PlantVillage）等多样化数据集促进了这些模型的开发和基准测试，从而显著提高了病害分类的准确性和可扩展性。比较不同机器学习和深度学习架构的研究强调了模型选择和参数优化在实现最佳性能方面的重要性。文献综述强调了机器学习和深度学习在革新植物病害管理方面的巨大潜力。通过利用这些技术，农业利益相关者可以减少作物损失，优化资源利用，并以可持续的方式为全球粮食安全做出贡献。参考Sajitha,P.,Andrushia,AD,Anand,N.,&Naser,MZ(2024).基于机器学习和深度学习图像的工业化农业系统植物病害分类综述。工业信息集成杂志，100572。Khalid,MM,&Karan,O.(2024).深度学习在植物病害检测中的应用.国际数学、统计学和计算机科学杂志,2,75-84.Demilie,WB(2024).植物病害检测和分类技术：性能比较研究。大数据杂志，11(1)，5。Adekunle,TS,Lawrence,MO,Alabi,OO,Afolorunso,AA,Ebong,GN,&Oladipupo,MA(2024).深度学习技术在植物病害检测中的应用。计算机科学与信息技术，5(1)，55-62。Reis,HC,&Turk,V.(2024).基于深度可分离卷积和Transformer网络的新型深度学习模型在马铃薯叶片病害检测中的应用.人工智能工程应用,133,108307.Prasad,SR和Thyagaraju,GS(2024)。基于物联网、机器学习和深度学习的叶片分析早期植物病害检测：综合综述。《综合科学与技术杂志》，12(2)，734-734。Kulkarni,P.,&Shastri,S.(2024).利用机器学习检测水稻叶片病害。科学研究与技术杂志，17-22。Bouacida,I.,Farou,B.,Djakhdjakha,L.,Seridi,H.,&Kurulay,M.(2024).用于跨作物植物病害检测的创新深度学习方法：一种识别不健康叶片的通用方法。农业信息处理。Chin,PW,Ng,KW,&Palanic