近日，中国农业科学院农业信息研究所提出植物病害分类的可解释模型，该模型可有效提取和融合病害的相关特征，提高受感染植物病害区域的定位能力。相关研究成果发表在《农业计算机与电子(Computers and Electronics in Agriculture)》上。

农作物病害的精准识别是推动农业生产智能化与现代化发展的有效途径，同时也是减少农药使用量，提高作物产量与质量的重要举措。深度学习方法对输入植物病害图像进行分类并取得了良好进展，但由于许多单一场景构建的数据集在真实农业场景中测试表现欠佳，因而在农业4.0的新需求模式下，推动数字农业技术走向真实农田环境面临着更多的挑战。

该模型对促进智能农业中植物叶病预测具有显著优势，通过对边缘农业设备的计算速度、治理成本与识别准确率等多项因素进行深入分析，识别出病害数据分析与数据模型设计模块的关键因素，对未来病害识别模型的设计具有重要的启示作用。

该研究得到国家农业科学数据中心项目的支持。(通讯员 雷洁)

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169923008694?via%3Dihub1