农作物病虫害识别关键技术研究综述

翟肇裕 曹益飞 徐焕良 袁培森 王浩云

(南京农业大学人工智能学院， 南京 210095)

0 引言

农作物病虫害是制约我国农业生产的主要灾害之一[1]，严重影响农作物的产量和质量，灾难性农作物病虫害的发生加剧了粮食供应的短缺。综合农作物病虫害发生基数、作物布局、种植制度和气候条件等因素，2020年我国农作物重大病虫害发生程度总体上比2019年严重[2]，灾害累计发生面积高达3亿hm2。预计2021年，我国农作物病虫害仍会维持重发态势[3]。刘万才等[4]统计了2006—2015年我国农作物主要病虫害的发生情况，我国农作物病虫害总体处于严重发生状态，发生面积为4.603 5～5.075 3亿hm2，年均实际损失水稻、小麦、玉米、马铃薯等约2 000万t，占全国粮食总产量的3.53%。近年来，随着我国植物保护能力的明显提高，通过采取各种病虫害预防与治理手段，我国每年可减少粮食损失8 700～11 000万t，占全国粮食总产量的16.00%～19.55%。由此可见，农作物病虫害的预防与治理对农业生产具有十分重要的作用。

在农作物病虫害预防与治理工作中，其首要问题是如何在农作物的生长过程中，快速、有效、精准地识别农作物病虫害种类，并确定病虫害发生的位置和范围，评估病虫害的严重程度，从而采取相关防治措施及时止损。在早期，农作物病虫害识别主要通过人工进行现场检查、测量、统计和辨识[5]，导致农业技术人员和农业专家面临大量的重复工作，不仅费时费力，而且效率低下。随着“3S”技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统……