在发展智慧农业方面，众多科研机构正在行动，组织跨学科、跨专业的研究。 本文总结了六篇农作物病虫害监测方面的科研论文，与大家分享智慧农业的最新科研进展。

1. 无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法及最新研究进展

科研机构：浙江大学华南工业技术学院、浙江大学生物系统工程与食品科学学院、农业农村部光谱检测重点实验室

针对无人机农业遥感图像空间分辨率高、数据采集时效性强、成本低的特点，浙江大学团队探索了无人机遥感监测农作物病虫害胁迫的数据采集方法和数据处理方法。 从可见光成像遥感、多光谱成像遥感、高光谱成像遥感、热红外成像遥感、激光雷达成像遥感以及多遥感融合对比六个方面介绍了无人机遥感监测的最新研究进展。综述了国内外农作物病虫害胁迫的研究进展。 。 为掌握农作物病虫害逆境无人机遥感监测研究热点、应用瓶颈和发展趋势提供参考，以期使我国农作物病虫害逆境无人机遥感监测更加规范化、信息化、科学化。精准、智能。

2. 深度学习在植物叶片病害检测与识别中的研究进展

科研机构：中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室、甘肃农业大学机电工程学院

研究深度学习在植物叶片病害检测和识别中的应用，努力提高病害检测和识别的准确性。 该研究收集并介绍了一些公共植物病害图像数据集，回顾了近年来深度学习在植物病害检测和识别方面的研究和应用进展，阐述了从早期检测和识别算法到基于深度学习的检测和识别算法的研究。学习。 各个算法的进展，以及优点和存在的问题。

查阅相关研究文献后提出，光照、遮挡、背景复杂、病害症状相似、不同时期病害症状变化不同、多种病害重叠共存等是当前植物病害检测与识别面临的主要挑战。 。 。 他进一步指出，将性能更好的神经网络、大规模数据集和农业理论基础相结合是未来的主要发展趋势。 他还指出，多模态数据可用于识别早期植物病害，这也是未来发展的方向之一。 为植物病害鉴定的深入研究和发展提供参考。

3、多源多时相卫星影像与支持向量机相结合的小麦白粉病监测方法

科研机构：安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心、安徽省农业科学院作物研究所

针对小麦白粉病监测，安徽大学团队利用卫星遥感技术进行大范围监测评价，利用多源、多时相卫星遥感影像对小麦白粉病进行监测，提高分类精度。 结果表明，本研究构建的SMLST-SVM取得了最高的分类精度，总体精度和Kappa系数分别为81.2%和0.67，而SLST-SVM的总体精度和Kappa系数分别为76.8%和0.59。 表明多源多时相LST结合SVM可以提高小麦白粉病的识别精度。

4.基于改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶病识别

科研机构：吉林农业大学信息技术学院

为了实现番茄病害的实时无损检测，吉林农业大学提出了一种基于改进的MobileNetV3的番茄叶部病害分类识别方法。 结果表明，平均测试识别准确率为98.25%，模型数据量为43.57 MB，单张番茄病害图像检测仅需0.27 s。 经过10倍交叉验证（10-Fold Cross-Validation），模型稳健性良好，为番茄叶部病害的实时检测提供了理论基础和技术支撑。

5.用于植物病害识别的卷积神经网络简化结构Distilled-MobileNet模型

科研机构：广西大学计算机与电子信息学院、广西大学农学院、广西壮族自治区农业科学院植物保护研究所

为了将卷积神经网络应用到各种小型设备中，广西大学团队研究了一种基于知识蒸馏的结构化模型压缩方法。 使用VGG16训练教师模型，并应用于14种作物的38种常见病害的分类。 结果表明，模型平均准确率达到97.62%，平均识别时间缩短至0.218 s，仅占VGG16模型的13.20%，模型大小仅19.83 MB，比VGG16小93.60% VGG16 的。 精度和实时性要求更高。 与传统的神经网络相比，该方法的模型在压缩内存体积、缩短识别时间方面都有显着提升，为内存和计算资源有限的设备上的疾病识别提供了新的思路。

6、太阳能杀虫灯物联网节点防盗防破坏设计及展望

科研机构：国家信息农业工程技术中心、南京农业大学人工智能学院、林肯大学、南京农业大学工程学院

部署太阳能杀虫灯大规模应用，解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗、破坏的问题，团队研究了太阳能杀虫灯物联网的应用场景，对太阳能杀虫灯的硬件进行了改造和设计，以获得更多的传感能力信息。 从内部硬件、软件算法和外观结构设计三个方面，对设备防盗防破坏进行优化设计，建立设备防盗防破坏判断规则，快速准确判断设备被盗情况讨论了设备被盗、损坏的应急处理。 设备被盗和损坏的措施、预测和预防、优化计算降低网络数据传输负载六大关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行展望。

同时提出了一种太阳能杀虫灯的辅助装置——无人机杀虫灯，用于发生盗窃或损坏后的部署、跟踪、检查等应急应用。