智能农业:基于无人机的遥感图像中的深度学习,用于农作物疾病和害虫检测

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 遥感技术 遥感技术 遥感技术
• 人工智能在农业中的应用

背景情况:

• 农作物疾病和害虫大大降低了农业产量和质量,需要先进的控制方法.
• 智能农业 (IA) 越来越依赖遥感 (RS) 技术,特别是无人机 (UAV).
• 图书统计分析确定了基于无人机的农业监测中的关键研究趋势和热点.

研究的目的:

• 审查无人机平台与先进传感器和人工智能 (AI) 的整合,重点关注深度学习 (DL).
• 提供关于作物疾病和害虫的基础知识,以进行有效的监测.
• 将传统的机器学习 (ML) 算法与DL方法进行作物健康评估.

主要方法:

• 图书统计分析 (关键词共同贡献,作者共同出现) 以确定研究热点.
• 审查无人机平台,传感器和AI算法,包括深度学习 (DL) 和传统机器学习 (ML).
• 用于作物疾病和害虫监测,预测和分类的DL技术的总结.

主要成果:

• 配备各种传感器和人工智能的无人机,特别是DL,是现代作物监测的核心.
• 在预测和分类作物疾病和害虫方面,DL方法显示出前景.
• 报告指出,大型语言模型 (LLM) 和大型视觉模型 (LVM) 在农业中的新兴应用.

结论:

• 在使用人工智能和无人机用于作物疾病和害虫管理方面取得了重大进展.
• 现有研究存在缺陷和挑战,需要进一步调查和实际解决方案.
• 未来的方向包括利用LLM和LVM用于更复杂的农业应用.