Smart agriculture using digital holography and artificial intelligence

在葡萄栽培中，对霜霉病和白粉病的直接防护依赖于杀菌剂的预防性施用，这要求种植者预判侵染事件的发生。决策主要依靠由天气预报驱动的预测模型来支持。然而，这些决策本质上具有不确定性，因为有些处理最终被证明是不必要的，尽管这一信息只能通过观测条件回顾性地获得。本研究探索了集成先进孢子检测装置以更精准地指导葡萄园杀菌剂施用的方法，旨在减少植物检疫产品的使用，同时保持葡萄的高品质。该独立装置利用数字全息术结合人工智能（AI）来检测和分类空气中的霜霉病和白粉病孢子。它能够追踪病害动态，并评估环境条件和处理措施对孢子数量的影响。本文介绍了在瑞士Changins和法国Château le Puy进行的两个可实时获取数据的案例研究，并揭示了在保持有效病害控制的同时大幅减少杀菌剂用量的有前景的策略。