机器学习在农作物病虫害识别上的应用综述

• 作者: 李疆 郝梦洁 任显丞 彭步迅 张晓
• 来源期刊: 河南农业
• 关键词: 机器学习 农作物病虫害 图像识别
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 农业机械
• 页码范围: 49-50
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

农作物病虫害是发展农业领域所亟待解决的重要问题之一,机器学习的进步加速了识别农作物病虫害的发展趋势.目前,在农作物病虫害识别中存在农作物病虫害种类繁多、农村地区发展落后农业技术人员稀缺、过度依赖杀虫剂等问题,发挥机器学习的优势,对病害图片实现计算机识别,通过不断地学习智能分类,用来判断作物生病与否,从而实现农作物高质高量的目标.首先,介绍了传统病虫害检测缺陷;其次,介绍了目前机器学习在农作物病虫害识别的成果;再次,对机器学习的发展进行了探讨,有望将机器学习和无人机技术也运用到农作物病虫害识别上,更有利于农业进步和经济发展.