深度学习 精准农业

对精准农业中深度学习杂草分类、检测与分割研究进行文献计量与综述分析。

山西农业大学研究团队开发ALSDet人工智能工具,用于在苹果叶病(如苹果锈病、蛙眼叶病)扩散前发现,集成多阶段全局上下文模块基于ResNet-50架构。用扩张卷积替代关键阶段的3×3卷积,扩大AI视野,多尺度训练策略与在线难例挖掘迫使模型专注于最难案例。ALSDet实现mAP 65.6%和平均召回率(AR)71.2%,优于YOLOv8、Faster R-CNN、RetinaNet;对于锈病和蛙眼叶病,模型识别受影响叶片精度超过87%。这意味着更早的干预、针对性的喷施和减少浪费,在苹果生产数十亿美元产业显著提高效率。原文标题:ALSDet Deep Learning Apple Leaf Disease Detection,发表于Frontiers in Plant Science 2026-08-08,作者:山西农业大学软件技术学院Xulu Gong(通讯)。

本文提出自适应广义回归深度卷积强化学习(AGR-DCRL)模型,用于智慧精确农业作物产量预测。模型由输入层、卷积层、池化层和密集层组成,IoT技术采集天气、土壤、农药使用数据。在卷积层,采用加权局部相似性插补和广义Tietjen-Moore检验进行缺失值处理和异常值检测;在池化层,采用Camargo自适应多样性指数进行特征选择;在密集层,通过多项式逻辑回归进行产量预测,采用softmax激活函数生成多类预测结果。实验结果表明,AGR-DCRL模型相比传统深度学习方法准确率提高4%,误差率降低69%,预测时间快20%。原文标题:Adaptive generalized regressive deep convolutional reinforcement learning for crop yield prediction in smart precision farming,作者:Preethi P、Devadas R M,适用于大规模产量预测数据集。

2026年8月5日《Frontiers in Plant Science》上线的研究提出PestRefineDet——一种基于深度学习的精准害虫检测与分类框架,将DenseNet-41与RefineDet集成。DenseNet-41作为骨干网络通过密集连接增强特征提取,有效学习细粒度害虫特征,提取的特征由单阶段RefineDet框架处理实现害虫同时定位与分类。该框架在具有挑战性的IP102基准数据集上评估,实现平均精度([email protected])83.61%,在保持计算效率的同时提供对多种害虫物种的准确定位与可靠分类,为自动化农业害虫监测提供前景广阔的解决方案,有望支持智能和可持续害虫管理应用。

arXiv 2026年8月4日上线的预印本,提出一种面向互联精准农场的AI驱动云边架构。研究针对番茄早疫病、晚疫病、叶霉病等重大病害导致严重减产的问题,集成物联网传感器、无人机、深度学习、Azure IoT Hub云端分析与多平台(移动应用、Web应用、嵌入式边缘设备平台)接口,实现番茄病害实时检测。模型基于PlantVillage、Kaggle等公开数据集训练,通过TensorFlow模型部署至移动、Web与边缘设备平台。实验结果显示检测有效性达92-95%,在不同环境与设备平台表现一致,显著降低人工巡检依赖,实现及时干预,支撑可持续互联精准农场发展。