摘要：深入研究人工智能技術(shù)在多肉植物病蟲害識(shí)別與防治中的應(yīng)用，提出構(gòu)建實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)、制定智能化的防治措施、強(qiáng)調(diào)知識(shí)庫和經(jīng)驗(yàn)分享的重要性等措施，旨在提升多肉植物的生產(chǎn)效率，減少病蟲害對(duì)其造成的傷害，為多肉植物產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供支撐。

關(guān)鍵詞：多肉植物； 病蟲害； 智能化防治

中圖分類號(hào)：S43 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-1161（2024）03-0044-02

近年來，人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益、應(yīng)對(duì)生產(chǎn)挑戰(zhàn)提供了重要支撐。多肉植物因其獨(dú)特的外觀和適應(yīng)性在園藝學(xué)中受到了廣泛關(guān)注，但病蟲害對(duì)多肉植物產(chǎn)量和品質(zhì)的影響也日益嚴(yán)峻。傳統(tǒng)的病蟲害管理方法在效率和精度上存在限制，因此，需要引入先進(jìn)的技術(shù)來提高多肉植物產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)水平。通過引入人工智能技術(shù)來優(yōu)化病蟲害的監(jiān)測(cè)、識(shí)別與防治過程，可實(shí)現(xiàn)對(duì)多肉植物更精準(zhǔn)、高效的管理。

1 多肉植物病蟲害的識(shí)別與分類

1.1 病蟲害識(shí)別技術(shù)

傳統(tǒng)的多肉植物病蟲害識(shí)別方法主要依賴人工觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在一定局限性。相比傳統(tǒng)方法，人工智能技術(shù)在多肉植物的病蟲害識(shí)別方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。首先，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)能夠?qū)Υ罅繄D像數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)多肉植物病蟲害的自動(dòng)化識(shí)別。其次，人工智能系統(tǒng)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和泛化能力，通過大量訓(xùn)練樣本可以提高病蟲害識(shí)別的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的魯棒性，降低誤判率。最后，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速處理，滿足多肉植物病蟲害防治中對(duì)時(shí)效性和規(guī)?；囊蟆⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)引入多肉植物病蟲害識(shí)別中可以為病蟲害的準(zhǔn)確識(shí)別和及時(shí)防治提供新途徑，彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足，有利于促進(jìn)多肉植物產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

1.2 多肉植物常見的病蟲害

多肉植物病害主要分為真菌性、細(xì)菌性和病毒性病害3 類。常見的真菌性病害包括灰霉病、根腐病等[1]，灰霉病表現(xiàn)為葉片表面有灰色霉層，根腐病表現(xiàn)為根系軟化腐爛。常見的細(xì)菌性病害中包括軟腐病和潰瘍病等，軟腐病表現(xiàn)為植物組織軟化變黑，潰瘍病表現(xiàn)為植物表面有潰瘍狀坑洞。常見的病毒性病害包括花葉病毒和曲葉病毒，表現(xiàn)為葉片變形、顏色異常等。

多肉植物常見的蟲害包括蚜蟲、紅蜘蛛、蚧殼蟲等。蚜蟲主要寄生在葉片的嫩梢部分，吸食植物汁液，導(dǎo)致葉片彎曲、黃化和畸形生長(zhǎng)。紅蜘蛛常出現(xiàn)在葉片背面，吸食葉片汁液，導(dǎo)致葉片表面出現(xiàn)小斑點(diǎn)，嚴(yán)重時(shí)可引起葉片干枯。蚧殼蟲寄生在多肉植物表面，形成蚧殼狀結(jié)構(gòu)，吸食植物汁液，導(dǎo)致葉片黃化和生長(zhǎng)受阻。通過深入了解多肉植物的不同病害和蟲害特征，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別多肉植物的健康狀況，有針對(duì)性地制定預(yù)防和治理策略，從而提高多肉植物生產(chǎn)中的病蟲害防治水平。

1.3 人工智能在多肉植物病蟲害識(shí)別中的應(yīng)用

人工智能中的圖像識(shí)別技術(shù)是多肉植物病蟲害識(shí)別的重要手段之一。通過深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別多肉植物不同部位的圖像特征，從而準(zhǔn)確判定植物受蟲害侵襲情況[2]。圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)是高度自動(dòng)化和實(shí)時(shí)性，在大規(guī)模多肉植物生產(chǎn)中能夠迅速識(shí)別并定位植物的異?，F(xiàn)象，提高對(duì)病蟲害的監(jiān)測(cè)效率。除圖像識(shí)別技術(shù)外，數(shù)據(jù)挖掘與分析方法也是人工智能在多肉植物病蟲害識(shí)別中應(yīng)用的關(guān)鍵內(nèi)容。通過收集和分析大量多肉植物生長(zhǎng)過程中的數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、光照等環(huán)境因素[3]及植物生長(zhǎng)狀態(tài)的指標(biāo)，系統(tǒng)可以建立對(duì)植物健康狀況的監(jiān)測(cè)模型，為多肉植物產(chǎn)業(yè)提供全面、高效、智能的病蟲害監(jiān)測(cè)與防治體系，促進(jìn)多肉植物健康生長(zhǎng)。

2 人工智能在多肉植物病蟲害防治中的作用

2.1 建設(shè)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)

在多肉植物病蟲害防治中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)是人工智能發(fā)揮作用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。傳感器技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)多肉植物生長(zhǎng)環(huán)境的高精度監(jiān)測(cè)[4]。通過在生長(zhǎng)環(huán)境中布置溫濕度傳感器、光照傳感器等多種傳感器，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)獲取環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，及時(shí)反饋植物生長(zhǎng)環(huán)境的變化情況。人工智能算法能夠識(shí)別多肉植物的異常變化，并結(jié)合模型來提前預(yù)測(cè)可能發(fā)生的病蟲害情況，以便及時(shí)采取相應(yīng)的防治措施，可有效減少病蟲害對(duì)多肉植物產(chǎn)量和品質(zhì)的影響。

2.2 制定智能化防治策略

在多肉植物的病蟲害防治中，定向施藥與灌溉是智能化防治策略的一項(xiàng)關(guān)鍵措施。利用人工智能技術(shù)對(duì)病蟲害的識(shí)別和定位功能，能夠精準(zhǔn)判斷出病害或蟲害的發(fā)生區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，可以采用定向施藥與灌溉技術(shù)來精確投放農(nóng)藥和水資源，以減少對(duì)環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的污染[5]。人工智能算法能夠分析多源數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等，為農(nóng)藥和水資源的高效利用提供依據(jù)。人工智能還能根據(jù)多肉植物生長(zhǎng)環(huán)境、品種、生長(zhǎng)階段等因素，為多肉植物制定個(gè)性化的防治方案。通過對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)植物的生長(zhǎng)趨勢(shì)和病蟲害發(fā)生的可能性，有助于提出更加精準(zhǔn)的防治建議，最大限度地減少農(nóng)藥使用量，提高防治效果。智能化防治策略的實(shí)施，使多肉植物病蟲害的防治工作更加精細(xì)化和高效化，可提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性[6]。

2.3 建設(shè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)

在多肉植物的病蟲害防治中，建設(shè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)是人工智能的一項(xiàng)重要措施。通過搭建集成平臺(tái)，將各個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、共享。數(shù)據(jù)共享平臺(tái)能夠?yàn)檠芯咳藛T、農(nóng)業(yè)從業(yè)者和有關(guān)機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)資源，有利于促進(jìn)信息流通，形成更加全面、準(zhǔn)確的病蟲害監(jiān)測(cè)與防治策略。知識(shí)庫與經(jīng)驗(yàn)分享是人工智能在多肉植物病蟲害防治中的重要組成部分。通過建設(shè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)和積累經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，人工智能可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更智能、更科學(xué)的信息。

3 挑戰(zhàn)與展望

3.1 技術(shù)挑戰(zhàn)

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于多肉植物病蟲害防治領(lǐng)域的一個(gè)核心技術(shù)難題是確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。高效的人工智能算法依賴于大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這樣才能確保模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。但在實(shí)際操作中，獲取高質(zhì)量和充足數(shù)量的多肉植物病蟲害數(shù)據(jù)存在一定難度，可能會(huì)限制算法的性能和實(shí)際應(yīng)用效果。另一個(gè)核心技術(shù)難題是算法的優(yōu)化和訓(xùn)練需求。多肉植物病蟲害的多樣性和復(fù)雜性要求算法具有強(qiáng)大的泛化能力和對(duì)多樣數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。因此，需要不斷優(yōu)化算法，使其能夠更好地適應(yīng)不同類型的病蟲害和多樣化的多肉植物生長(zhǎng)環(huán)境。

3.2 應(yīng)用展望

隨著科技的進(jìn)步，跨學(xué)科合作的重要性日益凸顯。將農(nóng)業(yè)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生態(tài)學(xué)等眾多學(xué)科的專業(yè)知識(shí)相互融合，能夠更從容地應(yīng)對(duì)技術(shù)挑戰(zhàn)。這種跨學(xué)科的合作不僅能夠促進(jìn)知識(shí)交流與創(chuàng)新，還能夠?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)在多肉植物病蟲害防治領(lǐng)域的應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支持。

參考文獻(xiàn)

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