应用人工智能监测作物病虫害的问题与展望
农作物病害的发生率与日俱增，导致了高达30%甚至更多的产量损失。及时发现病害，采取植保措施，防止有害生物扩散是当务之急。由于作物病害鉴定和解释工作的复杂性和大规模性，现代数字技术和人工智能在这一领域的应用具有极为广阔的前景。为此，通常使用神经网络算法，即卷积神经网络算法，它具有多层和最精确的输出信息。然而，这些技术的使用也有挑战，特别是需要采取不同保护措施的传染病和非传染病的区别诊断、无法诊断植物根系病害以及建立受影响植物数据库的高昂成本。但是，这些问题都是可以利用人工智能技术解决。综上所述，人工智能在监测作物的病虫害方面具有广阔的应用前景。
基于神经网络的植物病害识别方案
作物叶茎感染造成的作物损失
来源：
Elena V. KhudyakovaIrina V. SlastyaVictoria S. Semenyuk. Problems and Prospects of Using Artificial Intelligence to Monitor Phytosanitary Conditions of Crops. The Challenge of Sustainability in Agricultural Systems pp 847-854.
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