基于人工智能技术的农作物病虫害诊断及预警机制研究
分类号：S-9密级：公开
UDC：单位代码：10076
农业硕士学位论文
基于人工智能技术的农作物病虫害
诊断及预警机制研究
作者姓名：南亚平
指导教师：徐运红教授
企业导师王伟
申请学位级别：农学硕士
学科专业：农艺与种业
培养单位：园林与生态工程学院
授予学位单位：河北工程大学
ADissertationSubmittedto
HebeiUniversityofEngineering
FortheDegreeofMasterofAgricultural
StudyontheDiagnosisandEarlyWarningof
DiseasedPlantswithArtificialIntelligence
Technology
Candidate:Nan：Yaping
Supervisor:XuYunhong：
PluralisticSupervisor:Wang：Wei
AcademicDegreeAppliedfor:MasterofAgricultural：
Specialty:AgronomyandSeedIndustry：
College/Department:CollegeofCivilEngineering：
HebeiUniversityofEngineering
October，2022
摘要
摘要
农业一直是所有生物的生命支柱，但当全球人口增长的同时，可利用土地正
在慢慢减少。要满足人类的粮食需求，提高作物的质量和数量变得尤其重要。在
我国可用耕地逐年减少的基本国情之下，农作物病虫害是影响我国粮食生产安全
的重要原因。当前，全球大多数地方的病虫害检测和预警工作，都是由地方植保
机构进行，依靠的是传统农业技术员实地调查检测实现的。同时，由于农业部门
资金和技术人才的短缺，导致了农作物病虫害的检测手法相对单一落后，加上调
查人员自身学识的局限和主观性，使得检查结果的判断过程耗时量大且容易出错，
故而对病虫害结果的诊断和预警管理具有滞后性和延迟性。如何利用科学方法不
仅能最大限度的提高农作物产量和品质，而且可以降低病虫害给作物生长造成的
危害，具有非常重大的意义。
随着现代信息技术和工具的发展，利用人工智能技术的自动化监测手段被
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