基于图像检测技术下作物营养状态检测与病虫害防治技术OA

作物营养失衡与病虫害发生均会引起叶片颜色、纹理、形态及光谱响应的变化,及时识别这些异常信息对田间营养管理和病虫害防治具有重要意义。本文围绕图像检测技术在作物营养状态检测与病虫害识别中的应用展开综述,梳理可见光、多光谱和高光谱图像的获取及预处理方法,分析颜色、纹理、形态等人工特征的提取方式,并讨论卷积神经网络(CNN)、迁移学习和注意力机制等方法在图像识别中的应用特点。结合氮、磷、钾营养异常及植物病害表型变化,比较不同图像检测方法的适用范围与识别特点。现有研究表明,图像检测具有非接触、检测速度快和覆盖范围较广等特点,可用于作物营养胁迫和病虫害症状的早期识别。将其与无人机、卫星遥感及物联网平台结合,可进一步扩大监测尺度并提高农情信息获取效率,为作物营养调控和病虫害精准防治提供技术参考。